Intel GPU D270: новый претендент стремится сделать ИИ-инференс эффективнее

У компании Intel есть ещё один план в области аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта. На Глобальном саммите Open Compute Project 2026 компания поделилась дополнительной информацией об ускорителе Crescent Island. Новая линейка графических процессоров серии D включает новый графический процессор D270, предназначенный для выполнения инференции ИИ, а не для вычислительной производительности.

Инференция важна, поскольку каждый раз, когда вы задаете вопрос своему ИИ-помощнику, ваш запрос должен быстро и эффективно обрабатываться в центре обработки данных.

Intel оснастила D270 32 ядрами Xe, 256 матричными процессорами XMX и обеспечила пиковую производительность FP8 на уровне 1,3 петафлопса. Пропускная способность памяти достигает 1,5 ТБ в секунду. Собственная плата Intel будет оснащена 160 ГБ памяти LPDDR5X, в то время как партнеры по производству оборудования смогут создавать версии с объемом памяти до 480 ГБ.

Сможет ли D270 составить конкуренцию более мощным ускорителям ИИ?

Intel не стремится одерживать победу во всех битвах за производительность. Например, D270 потребляет 350 ватт и поддерживает воздушное охлаждение, что открывает ещё одну возможность для управления энергопотреблением и затратами на охлаждение в центрах обработки данных.

Например, MI350P от AMD обеспечивает теоретическую плотную производительность FP8 до 2,3 петафлопс. D270 отстает по этим показателям, однако сухие цифры ничего не говорят о реальной производительности.

Intel начала отправлять образцы плат клиентам, но пока не подтвердила дату коммерческого запуска или цену. Выпуск в 2027 году теперь представляется реальной возможностью для компаний, планирующих следующее обновление своей инфраструктуры искусственного интеллекта.

Наше мнение

По нашему мнению, главным преимуществом Intel может стать снижение затрат на выполнение вычислений в ИИ. Если D270 продемонстрирует достойную производительность при более низком энергопотреблении, это позволит сократить эксплуатационные расходы в центрах обработки данных. В конечном итоге это может принести пользу и пользователям этих компаний.

Хотите быть в курсе новостей о развитии аппаратного обеспечения для ИИ? Поделитесь этой статьей с коллегами, подпишитесь на нас в социальных сетях и ознакомьтесь с другими нашими материалами о технологиях.