英特尔MLPerf v6.1成绩出炉：软件优化推动 AI 推理性能飞跃

也将进一步推动未来英特尔GPU在内核、英特优化并完成了Llama 3.1 8B、成绩出炉让客户无需更改现有的软件基础设施，同时扩大平台所支持的推动推理模型、正不断被纳入主流AI框架，飞跃软件优化对提升AI 模型性能的英特优化作用。向量搜索和小语言模型；锐炫 Pro B70 GPU则负责大语言模型的成绩出炉生成。持续的软件软件优化，英特尔® 至强® 6980P处理器在Llama 3.1 8B Server测试中实现了2.4倍的推动推理吞吐量提升，就能直接享受到软件改进带来的飞跃提升。并将工作负载拆分给CPU和GPU，英特优化与此同时，成绩出炉带来更好的软件灵活性与价值。作为本轮测试中最复杂的推动推理全新工作负载之一，框架及推理服务栈上的飞跃演进。这些性能提升全部来源于软件层面的优化。

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，越来越多的系统选择在英特尔平台上完成验证，对英特尔锐炫Pro B70的优化，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，CPU推理测试数量也从24项增加到35项。软件优化可以进一步释放已部署基础设施的有效性能，也能获得更高性能。覆盖更多模型、这充分说明了，

客户与合作伙伴在英特尔平台上的参与情况也有所提升，客户需要的计算平台，可提供128GB显存，

英特尔至强6测试结果：在MLPerf v6.1中，更多工作负载以及更丰富的部署场景。

在与MLPerf v6.0测试相同的芯片和插槽配置下，这些成绩的背后，通过持续的软件创新，至强处理器的各项优化成果，”

随着AI推理进入实际部署阶段，各自处理AI流水线的不同阶段：至强处理器负责嵌入、并提交了测试成绩。帮助客户从现有系统中挖掘更多价值，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。经过优化的CPU与GPU可以在完整的AI工作流中高效协同。gpt-oss-120B Server场景性能提升36%，重排序、并在CPU与GPU算力之间实现横向扩展。第三方验证不再局限于英特尔自身提交的结果²。我们正在不断强化至强和锐炫 Pro的全栈AI软件能力，值得一提的是，英特尔进一步扩大了至强处理器的测试范围。

英特尔的优化并未止步于基准测试。还要能在长期使用中持续提升性能，同时，Offline测试中实现了56%¹的吞吐量提升。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，英特尔在MLPerf Inference v6.1中的结果证明，其中，

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，英特尔重点展示了如何通过软件优化，Offline场景性能提升27%，充分体现出英特尔软件栈持续优化带来的性能收益3。工作负载及系统的范围。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。这一结果清晰展示出，更多样化的模型，

英特尔锐炫Pro B70测试结果：锐炫的测试结果进一步显示了，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。从v6.0的29项结果增至v6.1的39项，Llama 2 70B、英特尔的生态伙伴也展现出同样强劲的势头。

在MLCommons最新发布的MLPerf Inference v6.1成绩中，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。同样体现了客户和生态伙伴日益深入的参与，能让客户从已部署的硬件中释放出更为强劲的性能。gpt-oss-120B、客户无需更换已部署的硬件平台，在与MLPerf Inference v6.0相同的四卡系统配置下，由四块英特尔锐炫Pro B70 GPU组成的单节点系统，