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在今天的 OCP 2026 大会上，英特尔正式为 Crescent Island 芯片命名：Intel GPU D 系列。该公司还首次公布了该芯片的理论峰值性能目标：FP8 浮点运算能力为 1.3 PFLOPS。此外，英特尔还透露了这些 AI 推理加速器的最终内存带宽：1.5 TB/s。这些新信息进一步丰富了英特尔在 2026 年期间陆续公布的关于 Crescent Island 芯片的信息。

我们之前已经知道，Crescent Island是首款基于英特尔Xe3P图形架构（或者更准确地说，是大规模并行计算架构，因为该芯片缺少构成真正GPU的大部分甚至全部图形专用功能单元）的芯片。英特尔将推出采用风冷PCIe封装的D系列GPU产品，TDP为350W，最高可配备480GB LPDDR5X显存。

作为参考，英伟达 Vera Rubin NVL72 机架式系统中的 72 个 Rubin GPU，每个理论上都能达到 17.5 PFLOPS 的 FP8 吞吐量，但每个芯片都需要液冷散热，并且总功耗 (TGP) 可能以千瓦为单位。无论如何，很明显，GPU D 系列的目标性能和基础设施要求与 Rubin 完全不同。

相比之下，英特尔D系列GPU产品旨在部署在传统的风冷机架式服务器中，最多可扩展至八个GPU，例如英伟达的HGX系统。英特尔表示，在这种配置下，D系列GPU芯片能够处理参数超过一万亿的模型推理。英特尔还强调了该芯片适用于“大型语言模型、长上下文推理和并发推理服务”，为“多租户AI服务、机器人和其他对延迟敏感的工作负载”奠定了基础。

为了实现这种分布式推理部署（其中多个GPU将协同工作），英特尔还需要一个强大的软件栈。该公司强调，其已为集成GPU和独立GPU产品中的Xe核心构建了“通用Xe软件基础架构”，用于人工智能应用。

为了将Xe加速器引入数据中心，英特尔表示正在与“包括OEM厂商、ODM厂商、新型云服务商、独立软件供应商、设备供应商和人工智能原生公司在内的广泛生态系统合作”。为此，英特尔表示正在进行GPU D系列产品的客户样品测试，但并未透露任何大规模上市的细节。

在数据中心 GPU Max 系列（代号 Ponte Vecchio）及其被搁置的后续产品失败，以及一系列未能形成连贯的 AI 战略的硅收购之后，英特尔 GPU D 系列是否最终能让英特尔在 AI 加速器领域站稳脚跟，还有待观察。

英特尔推出GPU D系列：瞄准大规模AI推理

英特尔正在加强面向智能体AI（Agentic AI）的数据中心基础设施布局，其中，GPU成为其完善AI推理产品组合的重要一环。根据英特尔公布的信息，英特尔GPU D系列（Intel GPU D-series，代号Crescent Island）专为AI推理工作负载设计，采用Xe3P架构，重点面向大语言模型、长上下文处理和并发推理服务，旨在降低持续运行、内存密集型AI推理任务的部署与运营成本。

在硬件规格方面，英特尔GPU D芯片本身集成了256个XMX矩阵引擎，这使得其时钟频率约为2.5GHz。这款旗舰显卡将提供 1.5TB/秒的内存带宽，这得益于其强大的 20 芯片、80 通道 LPDDR5X 内存总线，内存时钟频率约为 9375MT/秒。，FP8算力达到1.3 petaflops，功耗设计为350W。英特尔希望通过内存容量、带宽、计算性能与功耗之间的平衡，满足大规模AI推理对内存资源的需求。需要注意的是，英特尔在资料中注明，其自有品牌PCIe卡配备160GB LPDDR5X内存，而该设计允许合作伙伴推出内存容量最高可达480GB的定制卡，因此480GB并不代表所有版本的标准配置。

虽然英特尔此前已经讨论过这款芯片的架构，但其整体性能和带宽一直悬而未决。实际上，考虑到目前的LPDDR5X内存速度以及类似加速器架构的时钟频率，这些数据与业内大多数厂商对这款加速器的预期非常接近。从这个角度来看，英特尔的表现基本符合预期——也就是说，Crescent Island芯片并没有超出预期，但也并未令人失望。

至于1.3 PFLOPs的FP8运算能力是否足以满足英特尔数据中心推理运算的目标市场，目前尚待观察。作为对比，AMD采用类似PCIe CEM封装的MI350P加速器理论上可提供2.3 PFLOPs的FP8密集矩阵运算峰值性能；因此，Crescent Island显卡的性能比MI350P低约40%。话虽如此，仅凭理论吞吐量来比较不同架构在实际应用中往往难以奏效，因此，这款GPU的竞争力很大程度上取决于其整体架构效率与AMD CDNA 4架构的比较。尤其是在预填充方面，如果英特尔能够取得显著优势，那么预填充一直是GPU架构在数据中心级工作负载中的瓶颈所在。

最大的区别可能在于功耗和散热。旗舰级的 Crescent Island 显卡功耗为 350 瓦，可采用风冷散热，而 MI350P 的最高性能配置功耗为 600 瓦。英特尔一直以来都在大力宣传 Crescent Island 的能效，而非运算性能，因此对于英特尔的目标市场而言，只要比其他 PCIe 显卡更节能，该显卡就不一定需要是速度最快的。

最后，英特尔再次确认，Crescent Island 扩展卡将提供多种内存配置。英特尔自家的扩展卡将配备 160GB LPDDR5X 内存（20 颗 8GB 芯片）。而 ODM 合作伙伴则可以提供内存容量高达 480GB 的版本，这得益于 24GB LPDDR5X 芯片，其内存容量远超目前已发布的任何其他 PCIe 规格的加速卡。

在模型支持方面，英特尔表示，GPU D系列单卡可支持参数量最高达3000亿的大模型，在由8张GPU组成的系统中，则可支持参数量超过1万亿的模型。其目标应用包括多租户AI服务、机器人以及其他对时延敏感的工作负载。随着AI应用从单轮问答走向涉及信息检索、推理、任务编排、工具调用和执行的多步骤智能体工作流，推理基础设施不仅需要处理模型计算，还需要兼顾内存容量、并发任务和整体运行效率。

在系统部署方面，GPU D系列采用标准PCIe卡形态和风冷设计，并基于统一的Xe软件基础构建，旨在降低其在现有数据中心环境中的部署难度，同时支持英特尔不同GPU平台之间的软件迁移。英特尔还在与OEM、ODM、云服务商、独立软件供应商及AI原生企业合作，推动经过验证的平台、软件集成和可直接部署的解决方案。目前，该系列产品已进入客户送样阶段。

软件生态也是英特尔此次布局的重要组成部分。英特尔强调对主流AI框架、推理运行时和开发工具的集成，并通过性能库及可编程软件层优化推理吞吐量。公司还在推动新兴开放模型的早期支持，使其能够运行于GPU D系列和至强（Xeon）处理器之上。此外，英特尔AI for Enterprise Agent Toolkit目前已针对至强处理器进行优化并可部署，未来其基于提供方的架构也计划扩展至英特尔GPU，以支持多模态工作流和异构计算资源的协同使用。

从英特尔此次公布的信息来看，GPU D系列的重点并非单纯追求峰值算力，而是围绕大规模推理任务，将较大的内存容量、较高的内存带宽、标准化硬件形态与开放软件生态结合起来。同时，英特尔也在强化至强CPU在智能体AI系统中的作用，负责工作流编排、数据处理、I/O管理和任务执行，让CPU、GPU及专用加速器协同工作。英特尔希望借助这种开放、异构的基础设施架构，帮助企业在现有数据中心基础上扩展AI推理能力。

（来源：内容来自半导体行业观察综合）

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