GPU市场持续面临供应不足的问题，近期却因某款产品而引发广泛关注。该产品由Intel推出，原本定位为游戏显卡，却意外应用于AI领域，这一转变引人深思。
Intel显卡进入AI推理领域的现象
当前，AI技术盛行，Intel的锐炫显卡已在AI应用中占据一席之地。无论是个人用户尝试新技术的行为，还是企业级应用，Intel至强系列CPU与锐炫显卡的搭配已广泛应用于工作站和服务器等商用设备。这一现象在多个层面体现了Intel显卡在AI领域的显著表现，且其应用范围不仅限于常规用途，正逐步拓展至AI推理领域。实际上，已有不少用户在市场上开始测试这种组合在AI推理方面的潜力。
这一现象并非孤立，AI技术的进步带动了对计算资源的持续增长需求。Intel显卡的加入，为用户带来了新的选择，同时也反映了市场对高性价比解决方案的追求。
AI推理中硬件面临的瓶颈
在硬件领域，AI推理技术遭遇了一系列挑战。即便是性能卓越的算力卡，在高并发环境中，显存容量也可能成为瓶颈。以某些复杂的AI推理任务为例，它们对显存的需求极为庞大。为克服这一难题，若将单卡升级至四卡或八卡配置，成本将显著提升。这种成本上升对企业或个人用户而言，均构成一笔相当可观的额外支出。
众人开始寻求替代方案，在此背景下，Intel显卡凸显了其显著优势。该产品具备成为解决这一冲突的潜在选项之一的能力。
Intel显卡用于AI推理的性能
展示了四款Intel锐炫A770显卡运行Qwen2.5 32B模型演示。该演示揭示了Intel显卡在AI推理领域具备显著性能。在处理复杂模型时，显卡表现出了较高的速度。这体现了其在AI推理领域的实力，并在一定程度上满足了用户需求。
该性能有力地保障了其在市场上的稳固地位。这使得它在众多AI硬件产品中脱颖而出，吸引了众多用户前来体验。
软件框架下Intel显卡的可行性
人们关注使用Intel显卡进行AI运算时CUDA的相关问题。以vLLM框架为例，开源软件的进步实现了高度抽象与封装，显著减少了硬件间的差异影响。此外，Intel推出的开源oneAPI进一步降低了迁移成本。因此，在软件框架中，利用Intel显卡进行AI推理在技术上已成为可能。
Intel显卡得益于软件层面的这些辅助，其在人工智能推理领域的应用变得更为简便，从而增强了其市场吸引力。
与专用AI推理加速器的比较
部分人可能提出疑问，为何不选用Groq或Sambanova等当前热门的AI推理专用加速器。实际上，采用Intel显卡进行AI推理，具备独特优势。其算力满足需求，且拥有较大的显存容量，在性价比上表现良好。此外，对于现有业务而言，迁移成本相当合理。综合考虑，Intel显卡在这些专用设备面前展现出显著的市场竞争力。
该产品具备的竞争力使其在各类用户群体中显现出独特价值，尤其是对于那些对成本较为关注且对现有系统迁移需求不高的用户群体。
Intel对开源社区和中国市场的重视
Intel的软件部门持续致力于提升用户AI体验。他们不断升级oneAPI，并不断推出及更新一系列开源工具，例如IPEX - LLM加速库，在GitHub上获得了6.8k的star。此外，还为中国主流开源大模型如ChatGLM、Qwen、MiniCPM等提供适配服务，并提供了较为完善的中文文档和教程。这些举措反映出Intel对中国市场的关注。
Intel向开源社区做出的贡献，使得企业和开发者得以享受便利，这也是众多用户选择尝试Intel显卡的动因之一。
观察到人工智能推理市场需求的增长，英特尔对其产品策略进行了调整。目前的产品主要服务于游戏等消费级市场，而配备24G更大显存的版本则针对生产力市场。在AI推理、渲染及视频编解码等应用上，英特尔显卡凭借其更高的显存容量，在性价比方面超越了专业图形卡和工作站显卡。这一变化也为英特尔显卡在更广泛领域的应用开辟了新路径。那么，大家认为英特尔显卡在AI推理领域未来将面临哪些新的发展机遇和挑战？欢迎评论、点赞和分享您的观点。
