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    从芯片到机架 英特尔Computex发布多项AI创新成果

    发布时间:2026-10-02 21:27:58 来源:软香温玉网 作者:知识

    英特尔在Computex 2026推出机架级AI基础设施、从芯I创至强6+处理器及行业垂直方案,机架携手SambaNova、英特富士康等伙伴,布多应对智能体推理带来的项A新成CPU需求激增,重塑从芯片到系统的从芯I创AI算力格局。

    【PChome 2026年6月2日消息】在Computex 2026上,机架英特尔发布了一系列覆盖芯片、英特机架级系统到行业垂直解决方案的布多AI创新成果。面对智能体推理(Agentic AI)带来的项A新成工作负载剧变,英特尔正联手SambaNova、从芯I创富士康、机架Vista Equity Partners等伙伴,英特重构从训练到推理的布多算力配比与交付模式。

    英特尔CEO陈立武发表了主题演讲。他回顾了英特尔在过去五十多年带来的一系列创新成果,以及x86架构长期以来作出的贡献。

    · 机架级AI基础设施与解耦推理云服务

    英特尔宣布推出基于英特尔至强处理器和SambaNova SN‑50可重构数据流单元(RDU)的机架级AI基础设施,旨在满足数据中心及超大规模数据中心对高性价比、高能效AI推理的需求。富士康将为该机架提供系统集成支持,并计划制造一款高CPU密度的机架级变体,用于成本优化型推理、数据处理和混合AI工作负载。

    同时,由Vista Equity Partners和Cambium Capital联合打造的专用企业推理云Vector Core Compute,推出了完全解耦推理方案。该系统由位于洛杉矶的数据中心驱动,使用英特尔至强6处理器进行编排与执行,SambaNova SN40 RDU负责解码,NVIDIA Blackwell GPU负责预填充。Together.ai成为首家客户,在MiniMax 2.5模型上实现了最快企业级推理。Vista已为其旗下90多家成员企业争取到该方案的早期使用权,这些企业服务着超过250万家客户与7.5亿用户。

    · 至强6+:面向智能体推理的数据中心CPU

    英特尔发布新一代数据中心CPU——至强6+,基于Intel 18A制程打造,搭载288颗能效核,配备高达576MB L3缓存。该处理器专为云原生、Agentic AI及网络密集型工作负载设计,在真实功耗限制下提供持续性能。以一个32U液冷机架为例,可提供36864个核心,在约100千瓦功耗下实现业界领先的智能体AI部署密度。

    这一产品发布背后是AI工作负载结构的根本变化。Creative Strategies首席执行官Ben Bajarin指出:“模型训练时代CPU与GPU配比接近1:4,而智能体推理则将这一比例改写为接近1:1。”陈立武进一步解释,原本训练中1:8的配比已在Agentic AI中演变为1:1乃至更高CPU密度需求。至强6+正是为应对任务编排、并发处理和数据迁移需求而设计。

     ·酷睿Ultra扩展与边缘物理AI

    第三代英特尔酷睿Ultra处理器基于Intel 18A制程,集CPU、GPU与NPU于一体的XPU体验,已应用于超过325款消费级与商用PC设计。同时,第三代酷睿处理器沿用相同IP架构,以亲民价格覆盖主流PC市场。

    酷睿Ultra处理器家族最新产品——英特尔锐炫G3系列处理器,基于第三代酷睿Ultra处理器相同的架构打造,并针对掌上游戏场景优化设计,在提供强劲续航和稳定性能的同时,带来沉浸式的游戏体验,将于本月晚些时候逐步上市。

    在边缘领域,Intel 18A已获得超过130项设计合作,英特尔拥有超过4000家边缘生态伙伴,边缘部署超过10万项。Perplexity展示了混合本地服务器——仅在搭载英特尔处理器的Windows PC版应用中,可根据设备能力动态扩展本地与云端工作负载。

     ·行业特定垂直解决方案

    英特尔宣布与多家行业领导者合作开发基于其处理器和定制芯片的垂直方案:与富士康探索设计服务和定制芯片开发;与西门子强化从设计、制造到芯片嵌入的全价值链合作,探索为西门子定制专用芯片用于边缘设备、HPC和机器人;与日立合作覆盖晶圆厂工具和量子计算;与Echo Neurotechnologies探索神经形态技术推动脑机接口发展;与Greenstone Biosciences使用英特尔处理器和AI套件加速以人为本的药物研发。

    英特尔CEO陈立武表示:“五十多年来,英特尔携手生态伙伴推动PC、互联网及AI时代关键基础技术的发展。当前推理、智能体和物理AI加速演进,英特尔正推进从芯片到系统级的创新突破。”从至强6+到机架级系统,从解耦推理云到行业定制芯片,英特尔正以硅为基石,构建面向智能未来的完整算力体系。

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