C114讯 6月1日消息（岳明）今日，英特尔首款基于Intel 18A制程工艺构建的数据中心CPU至强6+正式发布。
该公司在一场相关媒体发布会指出，当AI迈向智能体时代，CPU正重返现代AI基础设施的中心。英特尔将至强6+定位为数据中心基础工作负载与智能体时代的效率引擎。
至强6+是英特尔制程工艺转折点上的关键产品，它首次将Intel 18A引入数据中心领域。
业界最高内核密度何以实现
英特尔官方资料显示，至强6+提供业界最高的内核密度，拥有多达288个E-core（能效核）。与上一代产品相比，性能提升高达2.5倍；与同类产品相比，每线程每瓦性能提升高达45%，可为云原生、电信和智能体AI驱动的工作负载提供高并发和快速响应能力。
基于最新的Intel 18A工艺技术，英特尔至强6+采用PowerVia技术实现了更短、更直接的供电路径，从而有效降低功耗。为增强性能一致性，它还采用RibbonFET技术以降低待机功耗。
与以往的2D拼接不同，至强6+采用了Foveros Direct 3D封装。英特尔将基于18A工艺的计算Tile直接垂直堆叠在基于Intel 3工艺的Base Tile之上。这种3D堆叠打破了单芯片的物理面积限制，至强6+由12个计算Tile、3个Active Base Tile和2个I/O Tile 组成，实现了更短的互连距离和更高的带宽密度，使得单颗CPU能容纳288个核心成为可能。
英特尔至强6+支持12通道高达8000 MT/s的DDR5内存，以及高达576MB的末级缓存（LLC），这一缓存容量较上一代产品提升超过5倍，极大缓解了“内存墙”问题，确保高并发下的数据吞吐。该平台还提供了96条PCIe Gen 5通道，并支持单路和双路配置，这些规格升级带来了显著的代际性能跃升。
在至强6+CPU中，英特尔还推出了一项全新硬件功能 ——英特尔应用能效遥测技术（Intel AET）。该技术支持在工作负载层级实时查看CPU核心的功耗与运行状态，进而实现能效更优的资源编排、精准成本分摊，并针对负载优化应用落地能效激励机制。
在安全性方面，依托英特尔SGX和TDX技术提供机密计算能力，至强6+新增了机密加速功能。
电信现网部署录得30%性能提升
英特尔公司至强6+产品总监Kira Boyko在媒体发布会上介绍道，现代5G核心网与云原生工作负载，正对基础设施提出前所未有的严苛要求。行业当前有三大核心诉求：提升性能密度，在减少机架空间的同时处理更多的任务；提升每瓦性能，降低TCO；为关键业务部署提供高可靠性保障。至强 6+正是为解决这三个关键问题而设计的。
至强6+针对一系列关键的基础工作负载进行了优化，包括：网络基础设施（如5G核心网的控制面、用户面及下一代防火墙）；媒体业务（如CDN内容分发网络、流媒体、实时媒体处理与传输）；Web及微服务（如服务网格、代理服务器、网页托管与电子商务平台）；以及存储（如分布式冷热数据层）。
目前，英特尔至强6+处理器已在电信网络基础设施中进行测试，并开始配置到数据中心系统中，整个生态系统均有可用平台。其中包括来自华硕、戴尔科技、爱立信、技嘉、HPE、联想、超微等厂商所提供，或在其方案中采用的服务器、网络和集成解决方案。
其中，爱立信在运营商现网部署中对基于英特尔至强6+的分组核心网测试结果显示，与上一代E-core相比，在相同内核数量下，性能提升了30%，每瓦性能提升了60%以上，同时运行期间机架功耗降低了38%。
Kira Boyko指出，“随着5G流量（尤其是上行流量）的持续增长，这些效率的提升对于运营商在大规模运营中控制成本与能耗至关重要。整个生态系统正展现出强劲的发展势头。”
英特尔公司执行副总裁兼数据中心事业部总经理Kevork Kechichian表示，预计到2030年，现有数据中心底层架构仍将持续发挥价值，且会承载近50% 的工作负载。基于这一判断，当前绝大多数工作负载均以x86 架构为核心。其中一些工作负载（包括推理和智能体AI）甚至几乎将完全在x86上运行。这是因为英特尔CPU 内置的各类加速器与引擎，性能已能够满足需求，无需额外添置其他的加速设备。
英特尔公司执行副总裁兼数据中心事业部总经理Kevork Kechichian展示英特尔至强6+处理器（图片来源：英特尔）
与此同时，英特尔还发布了以太网800系列最新产品——E835控制器及网络适配器，以及英特尔新一代数据中心 GPU——Crescent Island。这三款产品共同指向了一个核心趋势：数据中心正在从通用计算向“智能体优先”的架构演进。
其中，英特尔至强6+负责“承上”，通过超高密度和能效，处理智能体时代的海量编排、调度和基础计算，同时通过节省空间和电力，为AI腾出资源。英特尔以太网E835负责“连接”，确保在核心数量翻倍的情况下，数据流动不堵塞，且连接成本更低、更节能。GPU Crescent Island则负责“启下”，作为推理和智能体的思考引擎，凭借超大内存处理复杂的AI任务，填补了训练GPU和通用CPU之间的空白。
“AI的扩展之道，不在于各部件的叠加，而在于系统的协同运作。随着AI走向智能体时代，编排、并发与数据流动成为了新的限制因素。这再次强化了一个核心事实：CPU依然是现代AI基础设施的控制平面。通过至强6+和以太网E835，我们正紧密耦合计算与网络，以减少现实世界中的智能体工作流瓶颈，并助力其实现高效、安全的扩展。”Kevork Kechichian谈到。
