英特爾至強6“芯”動GTC 2026,為英偉達DCG Rubin解鎖系統(tǒng)級性能
在英偉達GTC 2026大會上,英特爾正式宣布,英特爾至強 6處理器將作為主控處理器,應(yīng)用于NVIDIA DGX Rubin NVL8 系統(tǒng)。這一舉措充分彰顯了在AI工作負載快速邁向大規(guī)模、實時推理的關(guān)鍵階段,至強系列處理器為GPU加速AI系統(tǒng),提供架構(gòu)一致性與強大擴展能力所發(fā)揮的重要支撐作用。
英特爾公司副總裁兼數(shù)據(jù)中心戰(zhàn)略項目總經(jīng)理Jeff McVeigh表示: “當前,AI發(fā)展正從大規(guī)模訓(xùn)練加速階段,轉(zhuǎn)向由智能體AI和推理系統(tǒng)驅(qū)動的全域?qū)崟r推理新階段。在這一轉(zhuǎn)型關(guān)鍵期,主控處理器的戰(zhàn)略價值愈發(fā)凸顯,即需要高效統(tǒng)籌GPU加速系統(tǒng),承擔智能編排、內(nèi)存訪問、模型防護及數(shù)據(jù)吞吐等核心任務(wù)。而英特爾至強6處理器憑借出色的性能、卓越的能效,以及高度兼容客戶廣泛使用的x86軟件生態(tài),助力其高效擴展推理工作負載,正引領(lǐng)這一產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢。”
隨著企業(yè)持續(xù)部署AI系統(tǒng),AI推理的衡量標準已不再僅僅是GPU吞吐量,CPU主導(dǎo)的系統(tǒng)級性能正日益成為關(guān)鍵因素,直接影響整個集群的效率和總擁有成本(TCO)。此外,主控CPU還承擔著內(nèi)存管理、任務(wù)編排和工作負載分配等核心職能,為現(xiàn)代AI基礎(chǔ)設(shè)施的可靠、穩(wěn)定和持續(xù)運行提供關(guān)鍵保障。
基于這些系統(tǒng)級需求,至強處理器憑借對高速內(nèi)存的支持、穩(wěn)定的跨場景性能,更低的長期總體擁有成本(TCO),以及成熟且經(jīng)企業(yè)級驗證的軟件生態(tài)系統(tǒng),成為DGX Rubin NVL8系統(tǒng)的主控CPU。此外,英特爾強大的PCIe 和I/O能力,進一步鞏固了至強處理器作為高帶寬、低延遲平臺在調(diào)度多元工作負載時的核心地位。
(1)卓越的每瓦性能
(2)深度優(yōu)化AI軟件生態(tài)全棧支持,并率先支持NVIDIA Dynamo,實現(xiàn)CPU與未來GPU間的異構(gòu)推理協(xié)同
(3)關(guān)鍵任務(wù)環(huán)境下久經(jīng)驗證的可靠性
(4)卓越統(tǒng)籌GPU加速的異構(gòu)系統(tǒng)
此次合作進一步鞏固了英特爾至強處理器作為現(xiàn)代AI基礎(chǔ)設(shè)施核心基石的地位,助力其在數(shù)據(jù)中心、云端和邊緣場景實現(xiàn)規(guī)?;⒖蓴U展部署。隨著AI 推理規(guī)模不斷擴大,從CPU到GPU的數(shù)據(jù)鏈路,對端到端機密計算提出了更高要求。英特爾® TDX通過硬件級隔離與認證,為至強處理器提供了更強的可靠保障,使其成為構(gòu)建現(xiàn)代AI集群更可靠基石的理想之選。
NVIDIA DGX Rubin NVL8系統(tǒng)搭載了英特爾至強6處理器,其架構(gòu)基礎(chǔ)沿襲了目前 NVIDIA Blackwell平臺(包括DGX B300系統(tǒng))中英特爾至強6776P所奠定的成熟基石。基于這一久經(jīng)考驗的合作,英特爾正將其卓越性能、豐富經(jīng)驗和系統(tǒng)級專業(yè)知識帶入全新的DGX Rubin NVL8系統(tǒng)。
英特爾推出至強處理器的目的,在于幫助這些系統(tǒng)最大限度地發(fā)揮GPU 性能,例如利用Priority Core Turbo技術(shù)讓數(shù)據(jù)流源源不斷地輸送至GPU。憑借強大的單線程性能來處理編排、調(diào)度和數(shù)據(jù)傳輸,即使推理工作負載變得日益復(fù)雜,至強也能讓整個系統(tǒng)流暢高效地運行。
英特爾至強6的核心亮點:
(1)高達8 TB的系統(tǒng)內(nèi)存,支持大模型和不斷增長的KV Cache
(2)借助MRDIMM技術(shù)1,內(nèi)存帶寬代際提升3倍,顯著加快了向GPU輸送數(shù)據(jù)的速率
(3)業(yè)界領(lǐng)先的PCIe 5.0通道,支持AI加速器及其他設(shè)備
(4)通過加密跳轉(zhuǎn)緩沖區(qū)(Encrypted Bounce Buffer)實現(xiàn)跨CPU–GPU數(shù)據(jù)路徑的機密計算
(5)基于硬件的隔離機制,保護AI數(shù)據(jù)和模型的安全
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