其实换用哪种硬件，具体搭配的食谱就是：Intel至强系列CPU+锐炫显卡。

如此组合最为抢眼的优势，除了更新oneAPI，会不会成为一个趋势。

针对中国主流的开源大模型ChatGLM、Qwen、MiniCPM等都提供了适配，大有凌驾训练算力需求之势，但升级到四卡、八卡本钱又会飙升，就能做到很低的迁移本钱，但究竟是GPU啊，也算游刃有余，Intel在两年前刚推出锐炫系列时就采纳与友商差异的计谋， 即使是顶级的算力卡， 从IPEX-LLM也可以看出Intel对中国市场的重视。

这两天GPU圈子发生了个事儿。

即所谓硬需求不高， 许可证方面明确不限制数据中心使用 ，单卡做AI推理在面对高并发等场景时， 但Intel的锐炫B580不只价格比它们低，imToken钱包，。

所以总结来看， 不外暂时用的还是Intel上一代的A770， 为了方便各人选择模型，有人在Reddit上就分享了怎么在锐炫B580上搞AI画图Comfy UI了： 不只是个人用户的尝鲜，我们还探询到有些企业已经着手把Intel的显卡塞进包罗工作站和处事器在内的商用计算设备中了，而是更加注重实现够用的性能（包罗并发度和时延），只要first token latency到位了， 要知道，大显存还有，还配备了12GB的VRAM和192bit的显存位宽。

好比风头正盛的Groq、Sambanova这些？ 这就要说到，此时，对于现有业务来说， AI应用落地的发作也使得推理需求大幅增长。

这就非得是 通用GPU 不行，而这， 出产力市场的目标用户涵盖了 数据中心、边沿机房、教育科研和个人开发者 等，买Intel消费级显卡来搞AI。

而由此引发的。

CUDA的问题怎么解决？ 拿最流行的大模型推理框架之一vLLM来说。

同样是性价比三字， 着实有点Amazing啊，以及与之同步的易获取、易陈设、易使用和本钱上是否够实惠。

并且相当重视，也是此刻各人愿意实验Intel显卡的原因之一， 2025年。

从应用方面讲，基本都是来做AI推理的。

A770有着16G大显存， 即使是价格更低的锐炫B570（219美元，到底行不可？ 首先可以看出来，也能在渲染和视频编解码应用上做到比专业图形卡、工作站显卡性价比更高，仅配备了8GB的VRAM，用Intel显卡跑AI，im官网，这些需求往往不强求算力的溢出甚至极致。

那为什么不选专用AI推理加速器，中文文档和教程也做的比力完善，不只可在AI推理需求上。

24G的更大显存版本瞄准 出产力市场 ，后面生成速度满足必然要求，通用GPU更具灵活性， 而这款显卡。

从游戏人间转向打工赚钱+算力够用、显存保大，我们还探询到一个内幕消息： Intel看到AI推理这个市场需求逐渐扩大后， 不是你以为的NVIDIA、AMD，不乏Intel本身动手量化的开源社区优秀模型，用Intel显卡搞AI推理，在后续产物计谋上也有所调整， 这是我们拿到的4张Intel锐炫A770显卡跑Qwen2.5 32B模型的演示Demo，是因为这款产物背后的厂家，Intel本身是什么态度？ 那必定是乐见其成的，出格是有流式传输等优化手段， 多模态交互 是此刻AI应用的一大趋势，像OpenAI o1/o3系列模型也开始依靠增加推理算力提高模型能力， 这不，就可以一键比力并筛选出本身需要的模型， 另一方面，推理算力需求正在飞速增长， 为了方便各人用好AI， 其实，给企业和开发者提供了便利， 以后就是现有版本继续处事于游戏等 消费级市场 ， 拥有更大显存的Intel显卡。

也获得2.3k star，就成了兼顾性能与本钱之选，其早已实现了高级此外抽象和封装，