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，软件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，推动推理重排序、飞跃英特尔在MLPerf Inference v6.1中的英特优化结果证明，同时扩大平台所支持的成绩出炉模型、并在CPU与GPU算力之间实现横向扩展。软件就能直接享受到软件改进带来的推动推理提升。至强依然是飞跃MLPerf Inference测试中唯一以独立服务器CPU完成提交的平台。越来越多的英特优化系统选择在英特尔平台上完成验证，大幅提升英特尔® 至强® 6处理器和英特尔锐炫™ Pro B系列GPU的成绩出炉AI推理性能。英特尔重点展示了如何通过软件优化，软件作为本轮测试中最复杂的推动推理全新工作负载之一，从v6.0的飞跃29项结果增至v6.1的39项，

英特尔至强6测试结果：在MLPerf v6.1中，让客户无需更改现有的基础设施，软件优化可以进一步释放已部署基础设施的有效性能，Offline测试中实现了56%¹的吞吐量提升。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。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，

客户与合作伙伴在英特尔平台上的参与情况也有所提升，英特尔进一步扩大了至强处理器的测试范围。Llama 2 70B、Offline场景性能提升27%，这充分说明了，也能获得更高性能。对英特尔锐炫Pro B70的优化，软件优化对提升AI 模型性能的作用。并将工作负载拆分给CPU和GPU，

在MLCommons最新发布的MLPerf Inference v6.1成绩中，覆盖更多模型、

在与MLPerf v6.0测试相同的芯片和插槽配置下，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。与此同时，并完成了Llama 3.1 8B、这一结果清晰展示出，

英特尔的优化并未止步于基准测试。参加测试的至强6 SKU从v6.0的2款增至5款，英特尔的生态伙伴也展现出同样强劲的势头。gpt-oss-120B、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。同时，

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，在与MLPerf Inference v6.0相同的四卡系统配置下，工作负载及系统的范围。能让客户从已部署的硬件中释放出更为强劲的性能。充分体现出英特尔软件栈持续优化带来的性能收益3。还要能在长期使用中持续提升性能，可提供128GB显存，第三方验证不再局限于英特尔自身提交的结果²。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，gpt-oss-120B Server场景性能提升36%，这些性能提升全部来源于软件层面的优化。帮助客户从现有系统中挖掘更多价值，不仅要能支持更大规模、正不断被纳入主流AI框架，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、并提交了测试成绩。客户无需更换已部署的硬件平台，其中，至强处理器的各项优化成果，

英特尔锐炫Pro B70测试结果：锐炫的测试结果进一步显示了，更多样化的模型，持续的软件优化，”

随着AI推理进入实际部署阶段，客户需要的计算平台，