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另外網站產品規格Intel® Xeon® 處理器也說明：產品名稱 狀態 推出日期 核心數量 最大超頻 處理器基礎頻率 Intel® Xeon® E‑2336 處理器 Launched Q3'21 6 4.80 GHz 2.90 GHz Intel® Xeon® E‑2386G Processor Launched Q3'21 6 5.10 GHz 3.50 GHz Intel® Xeon® E‑2388G Processor Launched Q3'21 8 5.10 GHz 3.20 GHz

國立陽明交通大學 電子研究所 黃俊達所指導 陳廷瑋的 支援八位元彈性浮點數格式之乘加器設計 （2021），提出intel xeon等級關鍵因素是什麼，來自於浮點數、乘加器設計、低精度運算、神經網路、人工智慧。

而第二篇論文國立臺灣大學 電信工程學研究所 吳瑞北、賴怡吉所指導 林思綺的 具擴展性可處理累積數據的Wi-Fi RSS指紋定位系統 （2018），提出因為有 室內定位系統、Wi-Fi指紋定位、可伸縮性、可重組性、存取點感知比率、軟體容器的重點而找出了 intel xeon等級的解答。

最後網站intel 發表新款工作站等級處理器Xeon-W，蘋果iMac Pro 可能採用則補充：處理器大廠英特爾（intel）30 日於柏林消費電子展（IFA）發表了全新Xeon-W 工作站等級處理器。據了解，新處理器採用LGA2066 介面和Skylake-SP 架構， ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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支援八位元彈性浮點數格式之乘加器設計

為了解決intel xeon等級的問題，作者陳廷瑋 這樣論述：

浮點數乘加運算為神經網路應用中最基本之運算，常見的神經網路模型例如多層感知機(MLP)、卷積神經網路(CNN)、遞迴神經網路(RNN)等皆會大量的使用到浮點數乘加運算。因此減少運算時的記憶體存取量以及浮點數乘加運算單元(Floating-point MAC)的功耗及面積為節省電路以及系統成本重要關鍵之一。在本論文中，我們提出了一個高度彈性化之浮點數格式，此浮點數格式特色為其符號位元(Sign Bit)、指數欄位(Exponent Field)長度、小數欄位(Fraction Field)長度以及指數偏移值(Exponent Bias)都可以根據不同的神經網路參數分布進行調整，藉此尋找出最適合

該神經網路的浮點數格式參數。藉由選定適合的浮點數格式參數，我們在許多神經網路模型中以極低精度的計算條件下達到與高精度浮點數同等級之準確率(Accuracy)。而利用此浮點數格式低精度以及高度可彈性化之特性，可以大量的減少記憶體的存取量，並且進一步設計出一個極低功耗以及面積之浮點數乘加運算單元。我們使用台積電40奈米製程實作所提出之低精度浮點數乘加器，在500MHz的頻率下其面積以及功耗分別僅為IEEE-754 FP32浮點數格式乘加運算單元之8.2%以及8.1%。

具擴展性可處理累積數據的Wi-Fi RSS指紋定位系統

為了解決intel xeon等級的問題，作者林思綺 這樣論述：

因應日益增加之高精確度室內空間定位需求，無論Wi-Fi RSS 指紋定位演算法乃至包括他種信號之各種場景分析定位法等，皆須面對場景資訊量龐大、難以由尋常終端待定裝置之有限計算資源來儲存與解算之挑戰。為克服此一問題，本研究提出一可伸縮、可重組化之空間定位系統，以軟體容器所建構之彈性計算後台為基礎，可因應海量指紋資料累積與待定物多寡之需求，透過網路機動調集的計算資源，而容器化、模組化的系統設計，易於增加多個包括Wi-Fi RSS與異種定位信號之指紋資料庫、多種並存之定位演算法、指紋蒐集與建模、以及具資料視覺化功能之使用者介面等各種容器，皆可透過參數化的方式調控與重組，便於研究者進行定位演算法之開

發、組合與優化。本系統原型主要以Python語言實作，使用Google Kubernetes (k8s) 作為軟體容器控管之主要框架，內建加權K-近鄰法與支援向量機兩種Wi-Fi RSS 指紋定位演算法模組，並已運行於三座具備雙64位元Intel Xeon處理器(共八核心)、64GB主記憶體、6TB存儲空間之Linux伺服器叢集上，可同時定位多個包括樹莓派(Raspberry Pi) 為基礎之待定裝置。基於本系統，本研究驗證了一新穎之W-Fi存取點選擇與過濾機制，以Wi-Fi 存取點之感知比率為篩選基準，有別於傳統以信號強度為篩選標準之做法。於本原型系統在台大明達館一15.7x9.4x2.9

m3測試場域試運轉期間，以系統內建之WKNN演算法在權重W為距離倒數、鄰近K值取5點的條件下，本AP選擇機制於ASR>=0.2時可濾除近78%之所有測得AP總數，大幅提升運算效率，而仍控制定位準度 (90%累積分布下維持3米等級) 之誤差變動不多於1.8%。

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