在英偉達(dá)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(fù)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(dāng)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(dān)智能編排、內(nèi)存訪問、模型防護(hù)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(fù)載，正引領(lǐng)這一產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢?！?/p>

隨著企業(yè)持續(xù)部署AI系統(tǒng)，AI推理的衡量標(biāo)準(zhǔn)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(dān)著內(nèi)存管理、任務(wù)編排和工作負(fù)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(jìn)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(fù)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(jìn)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)?；?、可擴展部署。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(rèn)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?；谶@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(fù)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(dá)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(hù)AI數(shù)據(jù)和模型的安全

歡迎前往圣何塞會議中心展區(qū)，參觀英特爾展臺#3100，了解更多詳情。