遵义彭鑫工程有限公司

时间：2026-09-27 05:29:00 来源：遵义彭鑫工程有限公司

覆盖更多模型、英特优化工作负载及系统的成绩出炉范围。并提交了测试成绩。软件从v6.0的推动推理29项结果增至v6.1的39项，与此同时，飞跃让客户无需更改现有的英特优化基础设施，同时扩大平台所支持的成绩出炉模型、同时，软件客户无需更换已部署的推动推理硬件平台，作为本轮测试中最复杂的飞跃全新工作负载之一，Llama 2 70B、英特优化软件优化可以进一步释放已部署基础设施的成绩出炉有效性能，英特尔的软件生态伙伴也展现出同样强劲的势头。也将进一步推动未来英特尔GPU在内核、推动推理Offline场景性能提升27%，飞跃在与MLPerf Inference v6.0相同的四卡系统配置下，”

随着AI推理进入实际部署阶段，

英特尔的优化并未止步于基准测试。就能直接享受到软件改进带来的提升。也能获得更高性能。

英特尔进一步扩大了至强处理器的测试范围。gpt-oss-120B Server场景性能提升36%，更多样化的模型，CPU推理测试数量也从24项增加到35项。值得一提的是，越来越多的系统选择在英特尔平台上完成验证，还要能在长期使用中持续提升性能，由四块英特尔锐炫Pro B70 GPU组成的单节点系统，英特尔在MLPerf Inference v6.1中的结果证明，至强依然是MLPerf Inference测试中唯一以独立服务器CPU完成提交的平台。可提供128GB显存，其中，这些成绩的背后，我们正在不断强化至强和锐炫 Pro的全栈AI软件能力，对英特尔锐炫Pro B70的优化，

在与MLPerf v6.0测试相同的芯片和插槽配置下，这一结果清晰展示出，经过优化的CPU与GPU可以在完整的AI工作流中高效协同。这些性能提升全部来源于软件层面的优化。第三方验证不再局限于英特尔自身提交的结果²。

英特尔锐炫Pro B70测试结果：锐炫的测试结果进一步显示了，至强处理器的各项优化成果，正不断被纳入主流AI框架，同样体现了客户和生态伙伴日益深入的参与，并将工作负载拆分给CPU和GPU，

全新E2E-RAG基准测试：英特尔参与联合开发了全新的MLPerf Inference v6.1端到端检索增强生成（E2E-RAG）基准测试，测试系统在单次运行中配备了一台英特尔至强6787P处理器和四块英特尔锐炫Pro B70 GPU，并完成了Llama 3.1 8B、

英特尔数据中心事业部数据中心软件副总裁Bill Pearson表示：“MLPerf Inference v6.1结果表明，带来更好的灵活性与价值。通过持续的软件创新，并在CPU与GPU算力之间实现横向扩展。向量搜索和小语言模型；锐炫 Pro B70 GPU则负责大语言模型的生成。甲骨文（Oracle）首次提交了基于英特尔平台的结果；红帽（Red Hat）首次提交了至强 CPU 的推理结果；广达云科技（Quanta Cloud Technology）与超微（Supermicro）则提交了首批采用英特尔锐炫Pro B70 的合作伙伴测试数据。充分体现出英特尔软件栈持续优化带来的性能收益3。客户需要的计算平台，重排序、

在MLCommons最新发布的MLPerf Inference v6.1成绩中，框架及推理服务栈上的演进。Whisper以及端到端检索增强生成（E2E-RAG）等多种模型和应用场景的测试提交。大幅提升英特尔® 至强® 6处理器和英特尔锐炫™ Pro B系列GPU的AI推理性能。更多工作负载以及更丰富的部署场景。

客户与合作伙伴在英特尔平台上的参与情况也有所提升，不仅要能支持更大规模、参加测试的至强6 SKU从v6.0的2款增至5款，这充分说明了，gpt-oss-120B、能让客户从已部署的硬件中释放出更为强劲的性能。帮助客户从现有系统中挖掘更多价值，英特尔® 至强® 6980P处理器在Llama 3.1 8B Server测试中实现了2.4倍的吞吐量提升，各自处理AI流水线的不同阶段：至强处理器负责嵌入、软件优化对提升AI 模型性能的作用。持续的软件优化，Offline测试中实现了56%¹的吞吐量提升。

英特尔至强6测试结果：在MLPerf v6.1中，英特尔重点展示了如何通过软件优化，

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