今日,英特尔公布2025年第一季度财报。数据显示,英特尔第一季度营收达127亿美元,超出预期指引,产品业务营收为118亿美元,其中数据中心和人工智能事业部(DCAI)营收同比增长8%,总体表现超出预期,这主要得益于超大规模云服务商对于AI服务器和存储计算的CPU机头节点需求。
英特尔至强处理器作为数据中心领域旗舰级产品,凭借丰富的产品组合、卓越的性能和能效,正在高效驱动数据中心业务整合升级。值得注意的是,今年2月英特尔再次丰富产品组合,发布包括6700/6500性能核处理器等在内的多款至强6处理器。而这一举措,不仅扩充至强 6 处理器的产品矩阵,很好地满足市场的多样化需求;同时,凭借卓越的 AI 性能提升,英特尔为数据中心提供了性能强劲的机头节点 CPU,能够助力企业在AI时代“乘风破浪”。
作为AI系统的机头节点CPU,至强6处理器可与GPU搭配,通过提供更快的I/O速度和更好的单核性能,充分发挥GPU的潜力。而凭借内置的AI加速引擎AMX(英特尔高级矩阵扩展)的出色能力,至强6处理器具备强大的AI推理性能,可以让系统以更少的核心,获取高达1.5倍的AI推理性能提升,并使其在传统机器学习、小型生成式AI模型和GPU加速工作负载中表现出色。
近期,在MLCommons最新公布的MLPerf基准测试结果中,至强6性能核处理器在多个关键项目中表现突出,实现了相较于上一代产品高达1.9倍的AI性能提升。作为连续多年向MLPerf提交服务器CPU测试结果的厂商,英特尔已充分显示了其至强6处理器作为现代AI系统核心节点和理想解决方案的领先实力。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI CEO描绘了AI温和变革人类生活的愿景,但现实可能更复杂。AI发展将带来真正收益,但也会造成社会错位。随着AI系统日益影响知识获取和信念形成,共同认知基础面临分裂风险。个性化算法加剧信息茧房,民主对话变得困难。我们需要学会在认知群岛化的新地形中智慧生存,建立基于共同责任而非意识形态纯洁性的社区。
杜克大学等机构研究团队通过三种互补方法分析了大语言模型推理过程,发现存在"思维锚点"现象——某些关键句子对整个推理过程具有决定性影响。研究表明,计划生成和错误检查等高层次句子比具体计算步骤更重要,推理模型还进化出专门的注意力机制来跟踪这些关键节点。该发现为AI可解释性和安全性研究提供了新工具和视角。
传统数据中心基础设施虽然对企业至关重要,但也是预算和房地产的重大负担。模块化数据中心正成为强有力的替代方案,解决企业面临的运营、财务和环境复杂性问题。这种模块化方法在印度日益流行,有助于解决环境问题、满足人工智能的电力需求、降低成本并支持新一代分布式应用。相比传统建设需要数年时间,工厂预制的模块化数据中心基础设施可在数周内部署完成。
法国索邦大学团队开发出智能医学文献管理系统Biomed-Enriched,通过AI自动从PubMed数据库中识别和提取高质量临床案例及教育内容。该系统采用两步注释策略,先用大型AI模型评估40万段落质量,再训练小型模型处理全库1.33亿段落。实验显示该方法仅用三分之一训练数据即可达到传统方法效果,为医学AI发展提供了高效可持续的解决方案。