英特爾與騰訊發佈基於至強6+的雲實例，曬智能體AI基礎設施全家桶

作者 | ZeR0 編輯 | 漠影 11月3日報道，近日，在2026騰訊全球數字生態大會上，英特爾與騰訊雲發佈基於英特爾至強6+處理器的騰訊雲新一代雲實例，並全面展示英特爾的芯片產品與雲端實踐。全新至強6+處理器擁有最高288顆能效核，單顆處理器最高可支持超過1000個智能體的穩定部署，這也為騰訊雲服務器提供更高併發、更低時延、更優能效的雲端算力服務。在至強6+支撐下，騰訊雲新一代雲實例綜合性能較上一代提升30%以上，適配於雲原生微服務、高併發Web與智能體任務編排等場景，進一步擴展了騰訊雲面向智能體AI工作負載的產品能力。

此外，新一代雲實例引入英特爾TDX（信任域擴展），通過硬件級隔離與認證，為智能體構築“數據可用不可見”的全生命週期可信防線。面向下一階段更高密度的任務調度與併發計算，英特爾將推出專為下一代智能體AI基礎設施設計的至強處理器（代號Diamond Rapids），實現多任務高負載的吞吐飛躍。面向智能體AI對基礎設施提出的高併發、低時延等需求，英特爾與騰訊雲還圍繞CPU性能、AI存儲方案創新、沙箱拉起和軟件生態等話題分享了最新實踐，共同探索雲端智能體AI基礎設施的演進路徑。

“面向未來，英特爾期待與騰訊進一步深化‘芯、雲、端’一體化協同，共建面向智能體AI的全棧算力底座，讓算力各得其所，讓智能觸手可及，共同推動智能體AI從技術創新走向規模化應用。”英特爾市場營銷集團副總裁、中國區總經理郭威說。▲英特爾市場營銷集團副總裁、中國區總經理郭威 一、藉助英特爾IAA，對內存解決方案做創新 智能體AI要走向規模化，每一環節都要經得住高密度、高併發的考驗。比如，有限的內存要承載更多任務，KV Cache要在不同層級間高效流動、壓縮與調度，沙箱要安全且快速拉起，多模態數據還要被高效處理。

面對這些貫穿計算、存儲與執行鏈路的新要求，英特爾將至強處理器的計算能力、內置硬件加速和軟件優化結合起來，與騰訊雲共同打通智能體AI運行的關鍵鏈路。▲騰訊全球數字生態大會英特爾展臺 智能體AI越深入真實業務，內存就越顯珍貴。如何在高密度、高併發的業務場景下，同時滿足對密度和時延的雙重需求，這是軟件方案解決不了的問題，也是騰訊雲與英特爾推進內存應用創新的出發點。據介紹，騰訊團隊最初測試了LZ4、ZSTD等軟件方案，LZ4在單路解壓時，時延尚能接受，多路併發之後，最大時延卻曾達到5毫秒，無法滿足該業務場景的要求，此外併發增加還帶來了內存帶寬爭搶。

而藉助英特爾至強處理器內置的英特爾IAA（內存分析加速器），騰訊雲對內存解決方案進行創新，為內存壓縮和解壓縮引入了硬件加速，滿足客戶對解壓時延極度敏感、必須嚴格可控的要求。IAA可以為壓縮、解壓縮提供硬件加速，具備低時延、低功耗和較低CPU佔用等優勢。騰訊團隊對內核驅動進行了輕量適配，簡化相關調用路徑，並測試了不同的批量並行配置，最終選擇IAA-batch-8。和軟件方案相比，2M頁的解壓有了IAA加持後，解壓時延被拉進微秒級，平均耗時加速16倍、最大耗時加速9倍，在提升內存利用率的同時，實現了更穩定、可預測的響應，讓內存不再成為高密度、高併發智能體AI的性能瓶頸。

該方案已經過騰訊雲驗證並已完成業務上線。二、打造穩定可靠沙箱底座，單機支持350個沙箱併發創建 智能體AI要高效運轉，執行環境也要隨叫隨到。隨著智能體AI工作負載開始大規模落地，基礎設施面臨的另一項重要挑戰，是如何在極短時間內批量創建並拉起海量沙箱，高效完成執行環境的編排與隔離。基於英特爾至強處理器與騰訊雲CubeSandbox的深度協同，雙方共同打造高併發、極速啟動、穩定可靠的沙箱底座。CubeSandbox是騰訊雲開源的彈性智能體沙箱計算平臺，承載著智能體沙箱服務、雲函數等彈性負載。

依託至強6+處理器的計算性能、靈活的擴展能力與可靠的平臺能力，CubeSandbox可高效支撐高密度沙箱負載，實現更低的啟動時延和更高的資源利用效率。經騰訊實測，在滿足200毫秒SLA要求的前提下，搭載至強6+處理器的CubeSandbox，單機可支持350個沙箱併發創建請求，較其他主流測試平臺提升約46%。面對大量環境同時啟動的需求，騰訊雲在軟件層面做了不少準備。例如，將創建沙箱所需的部分資源提前池化，等到請求到來時直接取用，減少臨時創建的開銷；對沒有修改的內存和磁盤內容儘量共享，降低重複佔用。

英特爾與騰訊團隊還共同排查內核執行路徑，把相關優化合入OpenCloudOS內核，進一步降低併發啟動時延。對於智能體服務，這樣的優化有很實際的意義。環境準備得更快，任務也就能更早開始；同一臺機器承載更多併發創建請求，能進一步提升資源使用效率；而高負載下保持平穩，則能讓這些能力更接近生產環境的要求。三、充分利用CPU資源，提高多模態任務效率 執行環境要快速就緒，進入真實業務的智能體還要面對另一類挑戰：比如快速批量處理具身智能數據等。智能體與現實世界的交互早已超越文本，視頻、圖像、音頻等數據正在大量進入工作流，對數據處理和推理效率提出了更高要求。

針對這一變化，騰訊雲多模態計算引擎Xpark應用至強處理器內置AI加速引擎英特爾AMX（高級矩陣擴展），將CPU資源用於小模型推理和輕量級多模態任務，進而提高AI計算吞吐與整體資源利用效率。Xpark有幾項關鍵能力，包括有非常豐富的高性能多模態算子、異構資源協同加速、英特爾AMX指令集加速、單機算子分佈式化實現性能突破等。在Xpark視頻處理工作流中，在iVTAL（英特爾視頻轉碼加速庫）的加持下，視頻轉碼性能和開源PyAV相比提升了1.5倍，整體視頻處理效率顯著提高。目前，Xpark已正式上線，應用於實際業務場景之中。

圍繞智能體不斷增長的上下文需求，英特爾還介紹了基於至強處理器的智能體AI的存儲平臺。面向大容量、高性能、高能效、易部署的存儲需求，英特爾通過高速I/O，QAT、DSA等內置加速器、UINTR+TPAUSE專用指令等軟硬件協同優化，解決KV Cache的流轉和複用效率等問題，讓存儲從放得下走向流得動和效率高。四、打造系統級產品組合，加速智能體規模化落地 英特爾為客戶打造了覆蓋CPU、GPU、存儲和網絡的系統級方案，產品組合涵蓋至強、以太網控制器和GPU D系列等。

其中，英特爾GPU D系列（代號Crescent Island）專為持續運行的內存密集型AI推理工作負載而打造：基於Xe3P架構，在350瓦功耗範圍內，可為用戶提供高達480GB的LPDDR5X內存、1.5TB/s內存帶寬以及1.3PFLOPS FP8算力，讓大容量推理更易部署。要讓硬件性能真正轉化為開發者的生產力，開放、易用的軟件生態同樣關鍵。英特爾堅持AI軟件棧開源並優先貢獻至上游社區，覆蓋PyTorch、vLLM、SGLang等主流框架，以及Triton、oneDNN、oneCCL等計算與通信庫，幫助主流模型實現開箱即用。

此外，針對已有代碼的跨平臺遷移，英特爾引入基於大語言模型的AI Agent，結合專業Skill能力，在理解算法意圖的基礎上原生重構代碼，並完成編譯、驗證與性能調優的全流程閉環，讓跨架構遷移從“能跑”走向“跑好”。同時，英特爾將算力與智能體能力從雲端延伸至終端、邊緣。搭載WorkBuddy、Marvis的AI PC和基於英特爾酷睿Ultra處理器的車載AI Box等端側應用集中亮相，生動呈現了端雲協同的端側智能體驗，讓智能體AI走進千家萬戶。

▲騰訊全球數字生態大會英特爾展臺 結語：英特爾以至強為算力中樞，構建智能體AI算力底座 英特爾市場營銷集團副總裁、中國區總經理郭威談道，從數據中心到智能終端，英特爾與騰訊持續拓展合作邊界，以至強6/6+夯實雲端算力底座，以智能體PC拓展端側AI應用空間，通過模型與Agent深度協同優化釋放全棧智能潛力，並依託開放生態匯聚更廣泛的創新力量，共同貫通智能體AI從基礎設施、模型到應用的關鍵鏈路。從軟件測試遇到瓶頸，到引入硬件加速，再到驅動適配和業務上線，英特爾與騰訊雲合作的案例展示了一條完整的優化路徑。

面對智能體從技術探索走向全場景生產力的趨勢，依託覆蓋算力、存力、軟件優化等在內的系統級創新，英特爾正以至強為算力中樞，以開放、包容的全棧平臺能力，構建智能體AI時代的高性能智算底座。