Intel Core Ultra 7 265F Prozessor 30 MB Smart Cache Box

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Artikel-Nr.:

274780

Hersteller-Nr.:

BX80768265F

EAN/GTIN:

5032037282734

Technische Spezifikationen

Allgemein

Packungsmenge

Prozessor

Typ

Core Ultra 7

Installierte Anzahl

Hersteller

Intel

Taktfrequenz

2,4 GHz

Prozessornummer

265F

Geeignete Sockel

FCLGA1851 Socket

Anz. der Kerne

20 Kerne

Max. Turbo-Taktfrequenz

5,3 GHz

Anz. der Threads

20 Threads

PCI Express Revision

4.0/5.0

Anz. PCI Express Lanes

Cache-Speicher

Cache-Speicher-Details

Smart Cache - 30 MB, L2 - 36 MB

Integrierte Grafik

Funktionen

Quad Display Capable, Intel Quick Sync Video

Beschreibung

Intel Core Ultra 7 265F. Prozessorfamilie: Intel Core Ultra 7, Prozessorsockel: LGA 1851 (Socket V1), Verpackungsart: Box. Neuronale Prozessoreinheit (NPU): Intel AI Boost, Von der NPU unterstützte AI-Software-Frameworks: DirectML, OpenVINO, Windows ML, ONNX RT, WebNN, Gesamtleistung des Prozessors bis zu: 25 Tera-Vorgänge pro Sekunde. Speicherkanäle: Zweikanalig, Maximaler interner Speicher, vom Prozessor unterstützt: 192 GB, Speichertypen, vom Prozessor unterstützt: DDR5-SDRAM. Marktsegment: Desktop, Nutzungsbedingungen: PC/Client/Tablet, PCI-Express-Slots-Version: 4.0, 5.0. Intel® Turbo Boost Max Technology 3.0 frequency: 5,3 GHz

Effiziente Datenverwaltung
Die Smart-Cache-Technologie weist dynamisch Cache-Speicherplatz zu und verbessert so die Geschwindigkeit des Datenzugriffs und die Verarbeitungseffizienz.
Erweiterte Sicherheitsfunktionen
Funktionen wie Intel Secure Key und Intel Boot Guard schützen sensible Daten und gewährleisten sichere Bootvorgänge.
Optimierte Multimedia-Leistung
Intel Quick Sync Video ermöglicht eine schnelle Videokodierung und -dekodierung und verbessert so das Multimedia-Erlebnis für den Benutzer.
Robuste Virtualisierungsunterstützung
Unterstützt die Intel Virtualisierungstechnik (VT-x und VT-d), die eine effiziente Verwaltung von Systemressourcen in virtuellen Maschinen ermöglicht.
Beschleunigte KI-Workloads
Intel Deep Learning Boost (DL Boost) verbessert die Leistung von KI und maschinellem Lernen und ist damit ideal für datenintensive Anwendungen.

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