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导读：

人工智能正成为驱动经济转型的关键力量，它通过创新的模式如高级语言理解、文本转图像和代码生成AI，帮助企业实现成本效益优化，开辟商业新机遇。根据Grand View Research的数据，至2030年，全球AI市场的复合年增长率预计将达到37%。40%的企业决策者已将资源投向生成式AI，而69%的企业和机构计划在生产流程中整合AI技术。

在中国，智能算力市场持续快速增长，2023年同比增长超过59%，逾六成企业已涉足AIGC应用。这些企业倾向于利用现有AI数据中心设施和生成式AI服务器集群，并密切关注效率、可靠性和成本等关键因素。这一趋势凸显出人工智能在算力服务市场中开辟新机遇的同时，对服务提供商提出更高要求。

为满足用户对AI应用的接纳与创新需求，英特尔近期推出了第五代至强可扩展处理器，旨在通过强化架构与内置AI加速技术，提升性能表现，协助用户更高效地应对AI工作负载挑战。这款处理器在相同功耗下性能提升21%，内存带宽增加16%，三级缓存容量扩大近3倍，AI推理性能提升42%，尤其适用于大型模型处理。

借助第五代至强可扩展处理器的性能优化，用户可在通用服务器平台上运行AI应用，提升整体性能性价比。处理器内置AI加速器，不仅提高了性能与效率，减少了额外硬件投入，还支持AI等复杂工作负载在云端和本地环境下的有效运行与优化。

架构增强，提升AI效能

在智能世界的三要素——算力、数据与算法中，算力平台是核心基础。专家指出，算力成本直接影响AI模型的成本。为了优化工作负载性能，第五代至强可扩展处理器通过架构增强，实现了全面的算力优化。相比前一代产品，该处理器在相同功耗下性能平均提升21%，内存带宽提升16%，三级缓存容量增加近3倍，AI推理性能提升42%，特别适合大型模型的训练与推理。

借助第五代至强可扩展处理器的性能提升与AI训练能力，用户能够更有效地将AI应用融入各个行业，解决GPU挑战，应对部署过程中的硬件可用性、成本、集成与扩展难题，实现通用服务器架构上的高效AI应用运行，最大化性能与成本效益。

内置AI加速器，促进应用落地与优化

第五代至强可扩展处理器内置AI加速器，有助于提高性能和效率，减少对专用硬件的需求。无论在云端还是本地环境，处理器都能支持AI等要求严格的计算任务，促进应用落地与优化。每个内核均具备AI加速功能，英特尔AVX-512与英特尔AMX技术使用户无需额外购买加速器即可处理复杂的AI工作负载。这使得用户在使用大语言模型、文本转图像生成等应用时，体验更为流畅，满足多样化的SLA需求，提供实时用户体验。

出色的软件工具与生态系统，加速AI普及

为了克服算法开发效率低下、场景迁移能力不足及难以满足泛化性和安全性要求等挑战，满足AI应用场景的多样化需求，英特尔构建了庞大的生态系统与丰富的工具集，支持用户在云、数据中心和边缘环境中快速开发和部署AI应用。英特尔至强可扩展处理器兼容广泛受欢迎的软件库和框架，提供了数十个经过优化的预训练AI模型，确保开发人员能在不同硬件架构和供应商间轻松迁移代码，提高效率并减少投资。

英特尔oneAPI深度神经网络库（英特尔oneDNN）的软件优化已被集成至主流的TensorFlow和PyTorch版本中，使开发人员能够轻松利用内置AI加速功能。作为开源社区的积极参与者，英特尔构建的开源AI参考套件加速了各行业模型开发与AI创新，赢得了90%开发人员的青睐。

结论

人工智能正深刻影响着社会经济的各个层面，驱动企业加速技术创新和业务重塑，构建竞争优势。然而，在面临成本控制与风险挑战时，选择值得信赖的CPU是明智之举。当前，大多数数据中心的AI推理任务均运行在英特尔至强可扩展处理器上，其部署规模已超过1亿台。第五代至强可扩展处理器的发布为企业提供了利用其卓越特性的机会，捕捉AIGC、大语言模型等新应用的潜力，加速创新，开启无限可能。