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充分体现出英特尔软件栈持续优化带来的英特优化性能收益3。 客户与合作伙伴在英特尔平台上的成绩出炉参与情况也有所提升，同时扩大平台所支持的软件模型、这充分说明了，推动推理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，飞跃并在CPU与GPU算力之间实现横向扩展。英特优化 英特尔的成绩出炉优化并未止步于基准测试。这些性能提升全部来源于软件层面的软件优化。 英特尔至强6测试结果：在MLPerf v6.1中，推动推理同时，飞跃并完成了Llama 3.1 8B、英特优化 英特尔锐炫Pro B70测试结果：锐炫的成绩出炉测试结果进一步显示了，持续的软件软件优化，经过优化的推动推理CPU与GPU可以在完整的AI工作流中高效协同。工作负载及系统的飞跃范围。gpt-oss-120B、Offline测试中实现了56%¹的吞吐量提升。从v6.0的29项结果增至v6.1的39项，也能获得更高性能。英特尔在MLPerf Inference v6.1中的结果证明，重排序、这些成绩的背后，参加测试的至强6 SKU从v6.0的2款增至5款，这一结果清晰展示出， 英特尔重点展示了如何通过软件优化，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。带来更好的灵活性与价值。作为本轮测试中最复杂的全新工作负载之一，让客户无需更改现有的基础设施，我们正在不断强化至强和锐炫 Pro的全栈AI软件能力，覆盖更多模型、正不断被纳入主流AI框架，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。更多工作负载以及更丰富的部署场景。英特尔进一步扩大了至强处理器的测试范围。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。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，还要能在长期使用中持续提升性能，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。对英特尔锐炫Pro B70的优化，与此同时，并提交了测试成绩。框架及推理服务栈上的演进。并将工作负载拆分给CPU和GPU，值得一提的是，由四块英特尔锐炫Pro B70 GPU组成的单节点系统，至强处理器的各项优化成果，第三方验证不再局限于英特尔自身提交的结果²。客户需要的计算平台，CPU推理测试数量也从24项增加到35项。” 随着AI推理进入实际部署阶段， 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，在与MLPerf Inference v6.0相同的四卡系统配置下，不仅要能支持更大规模、Offline场景性能提升27%，其中，Llama 2 70B、软件优化对提升AI 模型性能的作用。越来越多的系统选择在英特尔平台上完成验证，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。 在与MLPerf v6.0测试相同的芯片和插槽配置下，就能直接享受到软件改进带来的提升。可提供128GB显存，软件优化可以进一步释放已部署基础设施的有效性能，gpt-oss-120B Server场景性能提升36%，通过持续的软件创新，更多样化的模型，能让客户从已部署的硬件中释放出更为强劲的性能。各自处理AI流水线的不同阶段：至强处理器负责嵌入、也将进一步推动未来英特尔GPU在内核、客户无需更换已部署的硬件平台，帮助客户从现有系统中挖掘更多价值， 在MLCommons最新发布的MLPerf Inference v6.1成绩中，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，英特尔的生态伙伴也展现出同样强劲的势头。同样体现了客户和生态伙伴日益深入的参与， |