Intel Core i9-10920X processore 3,5 GHz 19,25 MB Cache intelligente

Memoria Intel® Optane™ supportata

La memoria Intel® Optane™ è una nuova categoria rivoluzionaria di memoria non volatile che risiede tra la memoria del sistema e lo storage per accelerare le prestazioni e i tempi di risposta del sistema. Quando combinata con il driver della tecnologia Intel® Rapid Storage, gestisce direttamente molteplici livelli di storage presentando al sistema operativo una sola unità virtuale e assicura che i dati usati più di frequente si trovino nel livello di storage più veloce. La memoria Intel® Optane™ richiede una specifica configurazione hardware e software.

Tecnologia Intel® Turbo Boost

La tecnologia Intel® Turbo Boost aumenta in modo dinamico la frequenza del processore all’occorrenza usufruendo della capacità aggiuntiva di temperatura e alimentazione per fornire accelerazioni e ridurre il consumo energetico all’occorrenza.

Tecnologia Intel® Hyper-Threading

La Intel® Hyper-Threading Technology fornisce due thread di elaborazione per ciascun core fisico. Le applicazioni con un elevato numero di thread possono eseguire più operazioni in parallelo, completando le attività in meno tempo.

Intel® Virtualization Technology

La Intel® Virtualization Technology (VT-x) consente a un’unica piattaforma hardware di fungere da piattaforme “virtuali” multiple. Offre una gestibilità migliorata limitando i tempi di inattività e mantenendo la produttività tramite l’isolamento delle attività di elaborazione in partizioni separate.

Intel® Virtualization Technology for Directed I/O

Intel® Virtualization Technology for Directed I/O (VT-d) aggiunge all’attuale supporto della virtualizzazione per le piattaforme IA-32 (VT-x) e Itanium® (VT-i) il supporto per la virtualizzazione dei dispositivi di I/O. Intel VT-d consente agli utenti di migliorare la sicurezza e l’affidabilità dei sistemi e di aumentare le prestazioni dei dispositivi di I/O negli ambienti virtualizzati.

Intel® 64

L’architettura Intel® 64 rende disponibile l’elaborazione a 64 bit sulle piattaforme server, workstation, desktop e mobile se abbinata a software di supporto¹. L’architettura Intel 64 offre un aumento delle prestazioni grazie alla possibilità per i sistemi di utilizzare oltre 4 GB di memoria virtuale e fisica.

Set di istruzioni

Per set di istruzioni si intende il set di base di comandi e istruzioni che un microprocessore è in grado di riconoscere ed eseguire. Il valore indicato rappresenta il set di istruzioni di Intel con cui il processore è compatibile.

Estensioni set di istruzioni

Le estensioni dei set di istruzioni sono istruzioni aggiuntive che possono migliorare le prestazioni quando vengono eseguite le stesse operazioni per più oggetti dati. Possono includere le estensioni SSE (Streaming SIMD Extensions) e AVX (Advanced Vector Extensions).

Numero di unità FMA AVX-512

Intel® Advanced Vector Extensions 512 (AVX-512) sono nuove estensioni del set di istruzioni che offrono capacità di operazioni vettoriali molto ampie (512 bit) e fino a 2 istruzioni FMA (Fused Multiply Add) per accelerare le prestazioni delle attività computazionali più impegnative.

Tecnologia Intel SpeedStep® avanzata

La tecnologia Intel SpeedStep® avanzata è uno strumento evoluto che consente prestazioni elevate e al contempo di rispondere ai requisiti di risparmio energetico dei sistemi mobili. La tradizionale tecnologia Intel SpeedStep® prevede il passaggio di tensione e frequenza da livelli più alti a livelli più bassi e viceversa in risposta al carico di lavoro del processore. La tecnologia Intel SpeedStep® avanzata si basa su tale architettura utilizzando strategie di progettazione come la separazione tra la tensione e i cambi di frequenza, il partizionamento e ripristino del clock.

Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost)

Un nuovo insieme di tecnologie di processore integrate progettate per accelerare i casi di utilizzo nel deep learning dell’intelligenza artificiale. Estende Intel AVX-512 con l’aggiunta di una nuova istruzione Vector Neural Network Instruction (VNNI) che aumenta in modo significativo le prestazioni dell’inferenza per il deep learning rispetto alle generazioni precedenti.