Intel 正式公布 GPU D 系列：原代号 Crescent Island，最高 480GB LPDDR5X，350W 内提供 1.3 PFLOPS FP8

美国东部时间 10 月 12 日下午（北京时间 10 月 13 日凌晨），Intel 在 OCP（Open Compute Project，开放计算项目）全球峰会上宣布，此前以 Crescent Island 为代号研发的 AI 加速器正式定名为 GPU D 系列。根据，这款产品基于 Intel 最新的 Xe3P 架构，最高配备 480GB LPDDR5X（低功耗内存）和 1.5 TB/s 内存带宽，在 350W 功耗内提供 1.3 PFLOPS（petaflops，每秒千万亿次浮点运算）的 FP8（8 位浮点）峰值算力，定位是持续的、内存密集型 AI 推理。

同日发文确认了命名与关键规格，并指出 1.3 PFLOPS FP8 峰值目标是 Intel 首次给出的理论峰值目标（而非实测结果），1.5 TB/s 的最终内存带宽也一并披露。两个来源给出的数字均来自 Intel 官方口径。与 GPU D 系列一同公布的，还有基于 Xeon 的开放机架设计和面向 agentic AI（智能体式 AI）的开放软件。

Intel 自有品牌卡 160GB，480GB 上限由 ODM 伙伴实现

「最高 480GB」是新闻稿正文的写法，同一页脚注里还有一层更细的口径：Intel 自有品牌 PCIe（外围组件快速互连）卡配备 160GB LPDDR5X，480GB 是这套设计允许的上限，合作伙伴可以据此推出最高 480GB 内存的 ODM（原始设计制造商）自有品牌卡。Tom's Hardware 的头图是一张产品渲染图，散热罩上印有 GPU D270 字样，但新闻稿与报道文字都没有确认任何具体型号命名。

按 Intel 的说法，GPU D 系列单卡可以支持最高 3,000 亿参数的模型，八卡系统能跑超过 1 万亿参数的模型。产品采用标准 PCIe 卡形态与风冷设计，不需要专门的机架或散热改造就能进入现有数据中心；目标负载是大语言模型、长上下文推理和并发推理服务，应用场景覆盖多租户 AI 服务、机器人等延迟敏感工作。Tom's Hardware 补充，八卡扩展的形态类似 Nvidia 的 HGX 平台。

Intel 数据中心集团负责 AI 产品与 GTM（go-to-market）的副总裁 Anil Nanduri 在新闻稿中说：「推理正在成为定义性的 AI 工作负载，企业需要以合适成本交付合适性能的基础设施。围绕 Intel GPU D 系列，我们的重点是让高容量推理便于部署、经济地扩展。」

Tom's Hardware 的对照：Rubin 液冷千瓦级，D 系列风冷 PCIe 机箱

Tom's Hardware 同时回顾了披露节奏：Intel 在 2026 年里对 Crescent Island 零散地放出信息（「slow drip」），这次的定名与数字是其中最新的一笔。该报道还写道，Crescent Island 是首款基于 Xe3P 架构的芯片，而按它的观察，这颗芯片缺少真正 GPU 上的多数甚至全部图形专用单元，更接近一颗大规模并行计算芯片。

报道给出的参照系是 Nvidia 的 Vera Rubin NVL72 机架：里面 72 颗 Rubin GPU 每颗理论 FP8 吞吐可达 17.5 PFLOPS，但需要液冷，整卡功耗（TGP）大概率以千瓦计。Tom's Hardware 的结论是，GPU D 系列瞄准的完全是另一个性能档位与基础设施要求。

Xe 软件底座铺路，上市日期缺席

GPU D 系列与其他 Intel GPU 共享同一个 Xe 软件底座，应用可以在 Intel GPU 平台之间移植。Intel 同时强调与业界已在使用的 AI 框架、推理运行时做上游集成，并对新的开放模型提供发布当天即可用的 Day 0 支持，新闻稿举的例子是 Meta 的 Muse Glimmer。Intel AI for Enterprise Agent Toolkit 目前已可在 Xeon 上部署，其 provider（提供方）架构在设计上会扩展到 Intel GPU。

生态侧，Intel 列出的合作对象包括 OEM（原始设备制造商）、ODM、neocloud（新型算力云服务商）、独立软件供应商、一体机（appliance）厂商和 AI 原生公司，方向是验证平台、软件集成和部署就绪的方案。Tom's Hardware 注意到，客户送样已经在进行，但 Intel 没有透露任何大规模上市的细节。

同场发布的另一半：每机架 46,000 核的 Xeon 机架与开放卡型规范

GPU D 系列只是这次 OCP 发布的一部分。Intel 同步展示了与生态伙伴开发的新 Xeon 机架设计，其中多数基于 OCP 的 Open Rack v3（ORv3）标准；特定 Xeon 6+ 配置可以把单机架的 CPU 密度推到超过 46,000 核，总功率 133.45 kW。Intel 给出的逻辑是：agentic AI 正在把推理变成横跨检索、推理、编排、工具调用和执行的多步工作流，x86 CPU 负责编排负载、处理数据、管理 I/O 并执行任务，让加速器保持产出。

开放基础设施部分，Intel 今年在 OCP 展示了它在 Open Adapter Card 工作组的贡献：与行业伙伴一起定义标准化的子机架（sub-rack）加速卡形态，改善机械、电气和管理互操作性。Intel 自 2011 年以来累计向 OCP 贡献 116 项。数据中心系统与解决方案集团企业副总裁 Nicolas Dubé 在新闻稿中说：「开放模型正在扩大企业部署 AI 的选择。要释放它们的全部潜力，企业需要能把不同工作负载与合适的智能、合适的算力资源、合适的经济性匹配起来的基础设施。这就是我们所说的『把每个 prompt 放在它该在的地方』（put every prompt in its place）。」太平洋时间 10 月 13 日上午 10:30，他将在峰会上发表题为「Put Every Prompt in Its Place」的主题演讲，Intel 还将参加 30 多场技术分论坛与演讲。

从 Ponte Vecchio 到 GPU D 系列：立足点仍待观察

Tom's Hardware 回顾，此前的 Data Center GPU Max 系列（代号 Ponte Vecchio）没有打开局面，后续产品被搁置，一连串芯片收购也没能拼成一条连贯的 AI 战略。

同一篇报道也写下它看到的机会：在推理算力紧缺、agentic 工作负载分量越来越重的市场里，一个架构已经成形、专门瞄准推理、散热和供电门槛都不高的产品，可能正是 Intel 打开局面所需要的配方。至于最终判断，Tom's Hardware 的结论是：GPU D 系列能否让 Intel 终于在 AI 加速器市场拿到一个立足点，还有待观察（remain to be seen）。