面对AI算力的高昂成本，英特尔锐炫Pro B60显卡提供了一种新的高性价比解决方案。它凭借24GB大显存和强大的多卡并联能力，让企业能以更低的成本构建本地大模型推理站，其性能可媲美价格高出数倍的竞品。
智能速览
英特尔锐炫Pro B60是一款拥有24GB大显存的AI推理卡。
4卡并联可实现96GB显存池，能运行千亿级大模型。
实测GPT-OSS-120B模型，吞吐量超700 tok/s，可支持千人在线聊天。
对比同价位N卡，性能优势最高达65%。
以入门级N卡价格，提供接近旗舰级的AI算力与显存。
精华内容
在AI算力成本高企的当下，是否有更具性价比的方案？英特尔锐炫Pro B60的出现，为构建本地大模型推理站提供了新的思路。
高性价比AI卡
英特尔锐炫Pro B60显卡基于第二代Xe2架构，配备20个Xe核心与24GB GDDR6显存，显存带宽达456GB/s。
其核心优势在于显存容量，比同价位的NVIDIA RTX Pro 2000高出50%。更大的显存意味着能运行参数量更庞大的模型，是AI推理的关键。
借助英特尔的oneAPI和SYCLomatic工具，开发者能将原本运行在CUDA环境下的代码快速迁移，降低了转向Intel平台的门槛，为AI应用提供了坚实的软件基础。
千人大模型实测
评测平台为长城世恒X-AIGC工作站，搭载了4张锐炫Pro B60显卡，总计96GB显存。
在运行千亿参数的GPT-OSS-120B模型时，4卡并联表现出色。实测显示，当并发请求数达到60后，系统吞吐量稳定在701 tok/s以上。
按照每个用户10 tok/s的丝滑体验标准，并考虑1:15的活跃用户比，该工作站能够支持约1000人同时在线聊天，展现了强大的多并发处理能力。
性能横屏对比
在与NVIDIA显卡的对比中，锐炫Pro B60的优势进一步凸显。在Llama-3.1-8B模型的FP8精度推理测试中，4张B60的性能远超同价位的4张RTX Pro 2000 16GB。
当并发数达到100时，4xB60方案吞吐量达到2110 Tokens/s，而4xRTX Pro 2000仅为1279 Tokens/s，领先幅度超过65%。
这证明了在处理高并发请求时，96GB的大显存池相比64GB显存具有压倒性优势，能有效避免因显存不足导致的性能瓶颈。
方案价值总结
综合来看，英特尔锐炫Pro B60的核心价值在于其极致的性价比。
用户可以用约5000元的价格，获得一张24GB显存的专业级AI卡，总价仅为NVIDIA同级产品的四分之一。
这使得企业和研究机构能够以更低的成本构建强大的本地大模型推理集群，实现“用入门级N卡的价钱，买到接近旗舰级N卡的显存容量和推理性能”。
英特尔锐炫Pro B60凭借其超高性价比，为大模型本地推理部署提供了颠覆性解决方案。它证明了在AI时代，显存与成本的平衡至关重要。未来，这种高性价比的选择是否会重塑AI硬件市场格局？
