Intel 加速面向 Agentic AI 时代的开放基础设施

加利福尼亚州圣克拉拉——(美国商业资讯)—— 在今日举行的开放计算项目（OCP）全球峰会上，英特尔公司分享了英特尔 D 系列 GPU（曾用代号 Crescent Island）的最新技术细节，推出了全新的基于英特尔至强的机架设计，并重点介绍了开放软件与生态系统创新。

随着开放模型重塑智能体 AI 的经济模式，市场对更灵活、更具成本和能效优势的基础设施的需求正在增长。这些进展共同强化了英特尔对开放式异构 AI 基础设施的理念，即结合通用计算、专用加速、开放软件和基于标准的系统，以优化各种 AI 工作负载的性能与效率。

智能体 AI 正在将推理转变为跨越检索、推理、编排、工具使用与执行的多步骤工作流，而 x86 CPU 在其中发挥着核心作用。尽管开放模型为企业带来了更多选择，但功耗限制、内存瓶颈和成本压力使得 AI 扩展日益成为一项系统性挑战。

满足这些需求需要易于部署和管理的交钥匙式异构基础设施。基于成熟的 x86 软件生态系统，英特尔通过开放、可互操作的软件将 CPU、GPU 和专用加速器结合在一起，为每项任务匹配合适的计算资源，从而提升整个工作流的利用率、性能和效率。

“开放模型正在拓展企业部署 AI 的选择，”英特尔数据中心系统与解决方案集团企业副总裁 Nicolas Dubé 表示，“要充分释放其潜力，各组织需要能够将不同工作负载与合适的智能、合适的计算资源和合适的经济性相匹配的基础设施。这就是我们所说的‘让每个提示词各得其所’。”

英特尔至强：智能体 AI 的计算基石

在 OCP 峰会上，英特尔展示了与生态系统合作伙伴共同开发的全新基于至强的机架设计，以满足智能体 AI 日益增长的计算需求。其中许多设计采用了开放计算项目的 Open Rack v3（ORv3）标准，以简化在开放式数据中心基础设施中的部署与集成。

随着智能体工作流日益复杂，它们对通用计算提出了更高要求，包括编排工作负载、处理数据、管理 I/O 以及执行让加速器保持高效运转的任务。为满足这些需求，部分至强 6+ 配置可在 133.45 kW 总机架功率下将每机架核心数扩展至超过 46,000 个，提供更高的 CPU 计算密度，以支持大规模智能体 AI。

基于二十年的机架级创新积累和广泛的 x86 软件生态系统，至强提供了扩展智能体 AI 所需的高密度通用计算基础。至强与 GPU 和专用加速器协同工作，编排工作负载、执行任务并管理数据移动，使整个系统保持高效运转。随着 AI 基础设施的发展，性能的衡量标准日益取决于一个机架在目标延迟下可支持的并发智能体数量——而至强通过保持数据流动、工具执行和加速器持续供料，帮助最大化所交付的工作量。

英特尔 D 系列 GPU：专为大规模高效推理而打造

Intel GPU D 系列（研发代号 Crescent Island）旨在改善持续、内存密集型 AI 推理的经济性。该 GPU 基于 Intel 最新的 Xe3P 架构打造，在 350 瓦功耗范围内集成了最高 480 GB 的 LPDDR5X 内存、1.5 TB/s 的内存带宽和 1.3 petaflops 的 FP8 计算能力。这种内存容量、计算性能与能效的平衡，体现了 Intel 针对真实世界推理工作负载优化基础设施的策略。

Intel GPU D 系列面向大型语言模型、长上下文工作负载和并发推理服务，单卡可支持高达 3000 亿参数的模型，八卡系统中可支持超过一万亿参数的模型。目标应用涵盖多租户 AI 服务、机器人技术以及其他延迟敏感型工作负载。

凭借标准 PCIe 外形、风冷设计和通用 Xe 软件基础，Intel GPU D 系列旨在简化在现有数据中心环境中的部署，同时支持应用在 Intel GPU 平台之间的可移植性。这使客户无需专用机架或冷却基础设施即可扩展推理。

“推理正在成为决定性的 AI 工作负载，企业需要能够在合理成本下提供合适性能的基础设施，”Intel 数据中心集团 AI 产品与 GTM 副总裁 Anil Nanduri 表示。“通过 Intel GPU D 系列，我们专注于让高容量推理既易于部署，又能经济高效地扩展。”

为帮助将这些能力投入生产，Intel 正与广泛的生态系统展开合作，包括 OEM、ODM、neocloud、独立软件供应商、设备供应商和 AI 原生公司。这些合作共同聚焦于经过验证的平台、软件集成和开箱即用的解决方案，以降低复杂性，帮助客户更快地从模型评估走向生产。

在客户送样进行中的同时，Intel 持续扩展其硬件、软件和开源生态系统，让企业在现有及全新数据中心基础设施上部署和扩展推理时拥有更大的灵活性。

面向异构 AI 的开放软件

要让异构 AI 基础设施大规模运作，需要开放软件来连接计算资源、简化部署，并让开发者可以灵活地在合适的架构上运行工作负载。Intel 的开放软件策略强调与业界标准的 AI 框架、推理运行时和部署环境在 CPU 与 GPU 上进行原生上游集成。通过在开发者已有的工具基础上构建，Intel 正通过多项关键能力帮助简化开发、优化性能并加速部署：

跨 Intel GPU 的简化部署：Intel GPU D 系列构建于通用 Xe 软件基础之上，支持跨 Intel GPU 平台的软件可移植性，帮助开发者复用现有应用，并减少在新硬件上部署工作负载所需的工作量。

开放框架与性能软件：英特尔支持业界已广泛使用的 AI 框架、服务引擎和开发工具，并辅以性能库和可编程软件层来优化推理吞吐量。这些相同的框架支持在 Intel Xeon 处理器上运行的推理和智能体应用，使开发人员能够跨 CPU 和 GPU 架构开展工作。

对新兴开放模型的 Day 0 支持：通过上游框架集成和模型使能，英特尔致力于在新的开放模型发布时提供对 Intel GPU D 系列和 Xeon 处理器的支持。近期的工作包括对 Meta 的 Muse Glimmer 的 Day 0 支持，帮助开发人员更快地评估和部署新兴的智能体 AI 工作负载。

为现实世界的 AI 应用和智能体而构建：英特尔的软件栈支持多种多样的工作负载，从高吞吐量的 token 生成到编程智能体和复杂的企业工作流。Intel AI for Enterprise Agent Toolkit 目前已针对 Xeon 处理器完成优化并可部署，为生产环境中的智能体应用提供编排能力。其基于提供程序的架构设计可扩展至 Intel GPU，为企业提供多模态工作流的灵活基础，以及在异构计算资源之间扩展的路径。

面向异构 AI 的开放基础设施

英特尔继续通过与开放计算项目（Open Compute Project）的合作推进开放基础设施，自 2011 年以来已做出 116 项贡献。

今年，英特尔将展示其对开放适配卡（Open Adapter Card）工作组的贡献，该工作组与行业合作伙伴共同制定了一个标准化的子机架加速卡外形规格。这项工作旨在提升系统设计在机械、电气和管理方面的互操作性，为系统制造商和云服务提供商提供一条更一致的路径，将加速器集成到开放基础设施中。

对客户而言，这一方法的价值在于可以自由演进其 AI 系统，而无需从头再来。通过在现有投资的基础上进行构建，并随着工作负载的变化引入新的计算技术，企业可以更高效地扩展推理、管理成本，并保持对基础设施演进方式的自主选择。

英特尔数据中心集团执行副总裁兼总经理 Kevork Kechichian 强调：“智能体 AI 正在改变客户对数据中心的需求。成功将不取决于任何单一组件，而是取决于将 Xeon、专用加速和可互操作软件汇聚在一起的开放、异构的基础设施。英特尔正帮助客户在现有投资的基础上进行构建，同时打造一个灵活的基础，以高效扩展新兴的 AI 工作负载。”

与会者可以前往英特尔的 B32 展台，聆听英特尔高管的演讲，包括 Nic Dubé 的主题演讲“Put Every Prompt in Its Place”，时间为太平洋时间 10 月 13 日上午 10:30。英特尔还将参与 30 多场技术会议和演讲活动。欲了解更多信息，请参阅英特尔的OCP 2026 媒体简报。

注释与免责声明 性能因用途、配置和其他因素而异。欲了解更多信息，请访问www.Intel.com/PerformanceIndex。

性能结果基于配置所示日期的测试，可能无法反映所有公开可用的更新。

Intel 品牌的 PCIe 卡配备 160GB LPDDR5x，该设计使合作伙伴能够构建 ODM 品牌的卡，内存可选灵活配置，最高可达 480GB

Intel 技术可能需要启用相应的硬件、软件或服务激活。

关于 Intel

Intel（纳斯达克股票代码：INTC）设计并制造先进的半导体产品，连接并驱动现代世界。每一天，我们的工程师都在创造新技术，塑造和增强计算的未来，为我们服务的每一位客户开启新的可能。欲了解更多信息，请访问 intel.com。

© Intel Corporation。Intel、Intel 标识及其他 Intel 标志均为 Intel Corporation 或其子公司的商标。其他名称和品牌可能为他人的财产。

在 businesswire.com 上查看来源版本：https://www.businesswire.com/news/home/20261012581523/en/

Andrew Evangelista
媒体关系
[email protected]

来源：Intel Corporation

发布于 2026 年 10 月 12 日 • 美国东部时间下午 3:32