狂堆480GB显存！Intel GPU D270正式发布：NVIDIA、AMD有对手了

在日前开幕的OCP 2026大会上，Intel正式发布GPU D系列AI加速卡，首款型号为D270。

芯硬件注：OCP 2026即2026年开放计算项目全球峰会（OCP Global Summit），这是开放计算领域一年一度最重要的行业大会，今年于10月12日至15日在美国加州圣何塞举办，主题是“Scaling Innovation for the AI Era”。

简单说，这场峰会就是全球AI基础设施领域的“风向标”，各大厂商都会在这里发布和展示下一代数据中心相关的技术方案。

该卡就是之前我们报道过的Crescent Island（新月岛），这是一款专为AI推理工作负载设计打造的数据中心GPU，如今终于定名。

首先在产品形态上，D270是一款风冷式PCIe加速卡，内置32个Xe GPU核心（首发Xe3P架构），支持PCIe 5.0 x16接口，标配160GB LPDDR5X显存（准确说是内存），OEM合作伙伴可根据加需求定制，最高支持到480GB，官标功耗350W。

Intel还首次公布了D270的核心性能指标，可提供1.3 PFLOPS（FP8）算力和1.5TB/s的内存带宽，且支持从 FP4到FP64的多精度运算。

和同类竞品对比，Intel GPU D系列的优势在于每瓦Token性能，持续推理能力以及在更少的卡（甚至单张卡）上承载更大参数的模型，而不是最大化浮点运算次数或带宽。

与HBM3E/HBM4 相比，LPDDR5X内存有效降低了功耗、成本，但代价是牺牲了峰值带宽。

核心部分，GPU D系列首次基于Xe3P架构，它在Xe3架构上升级而来，将在功耗和成本方面进行优化，主要面向风冷数据中心解决方案和工作站，并专注于人工智能推理工作负载。

Xe3P架构显著强化了每个Xe核心的AI处理性能。Intel将Xe2、Xe3 XMX单元的4级脉阵列设计，在 Xe3P上升级为16级，同时架构新增FP8、FP4数值格式支持，具备三路指令并发发射、扩展数学运算能力，以及全速率 FP64 双精度浮点能力。每个Xe核心拥有1MB的通用寄存器文件（GRF）容量，本地L1/共享本地内存（SLM）容量提升至每核心512KB（总计16MB），32MB统一L2缓存。

该GPU共配备32个Xe核心，每个核心内含8个向量引擎（Vector Engine）与8个Xe矩阵扩展单元（XMX），整卡向量引擎、XMX引擎的总数各为256个。

芯硬件注：XMX（Xe Matrix eXtensions，Xe矩阵扩展）是Intel Xe GPU 架构中专门用于AI加速的硬件计算单元，定位对标NVIDIA的Tensor Core（张量核心）、AMD的 Matrix Core，是Intel GPU AI算力的核心硬件来源。

同时，得益于超大容量LPDDR5X内存，可支撑超长上下文AI负载、KV缓存，以及运行更多路并发推理任务。

软件层面，Intel已为其适配vLLM、SGLang、NVIDIA Dynamo等主流AI推理框架。

从此前Intel公布的路线图来看，除了GPU D系列，Intel“Next Gen PC（下一代PC）”产品线也将搭载Xe3P架构。芯硬件猜测，独显的可能性不大，更有可能指的是未来的客户端处理器，或许是搭载Xe3P集显的Nova Lake。

设计上有一大特点，Intel D270移除了传统的3D图形和光线追踪硬件，将更多芯片面积挪给Xe核心和AI处理单元，从而大大提升了推理效率。

散热方面，Intel D270选择了被动风冷方案，可兼容更多现有标准服务器架构，无需进行液冷改造。

所以，GPU D系列的目标性能和基础设施要求与Rubin完全不同。它更多的是部署在传统的风冷机架服务器中，最多可扩展到8块。

Intel官方表示，单个D系列GPU可以支持3000亿参数的AI大模型模型，扩展到8块GPU的系统则可以处理超过1万亿参数的模型。

Intel还强调，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。

作为一款低功耗、易部署的GPU，它凭借强劲算力与超大内存容量，可在现有风冷数据中心的基础设施条件下，运行更大参数的模型、更长的上下文窗口，以及承载更多并发AI智能体。

通过规模化优化推理成本效益，它能帮助企业加速AI业务落地、提升基础设施利用率，获得更高的AI投资回报率。

在商业落地方面，Intel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AI原生公司在内的广泛生态系统合作。

目前正在进行GPU D系列的客户样品测试，但并未透露任何价格以及大规模上市的细节。

在NVIDIA、AMD已经提前布局占位的情况下，GPU D系列是否最终能让Intel在AI加速器领域站稳脚跟，还有待观察。