英特尔Arc Pro B60 GPU多卡平台测试：高显存多GPU密度，为本地AI推理带来新选择

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今年5月，英特尔展示了基于Arc Pro B60 GPU的“Battlematrix”多GPU工作站平台，该平台主打本地AI大模型部署能力。近日，这一平台接受了详细测试，其最多可单机配置八颗Arc Pro B60 GPU，合计提供192GB显存，并集成20个Xe2核心与160个XMX AI引擎，单卡提供约12.28 TFLOPS FP32性能和197 TOPS的INT8 AI算力。Arc Pro B60与游戏向的Arc B580共用同一颗GPU核心，但显存容量翻倍，运行频率更高，单卡带宽表现出色。

“Battlematrix”平台的关键特性在于其双GPU设计，两颗完整的B60 GPU被集成在同一块双槽位显卡上，通过PCIe 5.0接入主板，提升了显卡密度，使得工作站平台可支持最多四块双GPU卡，总计八颗GPU。在满配条件下，该平台总显存达到192GB，提供强大的INT8性能和显存带宽。这一平台需要具备四条PCIe 5.0插槽并支持bifurcation的主板，同时搭配一颗英特尔Xeon 6处理器。

应用场景方面，“Battlematrix”平台面向需要在本地构建AI推理与大模型开发环境的团队，尤其关注数据隐私、敏感代码处理或希望降低云端推理成本的组织。大显存可支持大模型推理、多模型协同运行及较大的上下文窗口。英特尔还计划在Arc Pro B60上引入SR-IOV虚拟化能力，支持未来的多用户虚拟桌面或图形虚拟化应用。

在vLLM推理基准测试中，“Battlematrix”平台表现出明显的规模效应。在低并发场景下，使用满足模型显存需求的最少GPU数量可获得更好的单用户性能；而在高并发批量推理任务中，八卡配置能够提供更高吞吐量。不过，测试中也发现当前软件栈仍在早期阶段，量化格式支持有限。总体来看，Arc Pro B60 Battlematrix平台以较低成本提供高显存与多GPU密度，为本地AI推理环境带来新的选择，但软件成熟度仍需进一步完善。