英特尔与腾讯发布基于至强6+的云实例，晒智能体AI基础设施全家桶

智东西（公众号：zhidxcom）
作者 | ZeR0
编辑 | 漠影

智东西11月3日报道，近日，在2026腾讯全球数字生态大会上，英特尔与腾讯云发布基于英特尔至强6+处理器的腾讯云新一代云实例，并全面展示英特尔的芯片产品与云端实践。

全新至强6+处理器拥有最高288颗能效核，单颗处理器最高可支持超过1000个智能体的稳定部署，这也为腾讯云服务器提供更高并发、更低时延、更优能效的云端算力服务。

在至强6+支撑下，腾讯云新一代云实例综合性能较上一代提升30%以上，适配于云原生微服务、高并发Web与智能体任务编排等场景，进一步扩展了腾讯云面向智能体AI工作负载的产品能力。

此外，新一代云实例引入英特尔TDX（信任域扩展），通过硬件级隔离与认证，为智能体构筑“数据可用不可见”的全生命周期可信防线。

面向下一阶段更高密度的任务调度与并发计算，英特尔将推出专为下一代智能体AI基础设施设计的至强处理器（代号Diamond Rapids），实现多任务高负载的吞吐飞跃。

面向智能体AI对基础设施提出的高并发、低时延等需求，英特尔与腾讯云还围绕CPU性能、AI存储方案创新、沙箱拉起和软件生态等话题分享了最新实践，共同探索云端智能体AI基础设施的演进路径。

“面向未来，英特尔期待与腾讯进一步深化‘芯、云、端’一体化协同，共建面向智能体AI的全栈算力底座，让算力各得其所，让智能触手可及，共同推动智能体AI从技术创新走向规模化应用。”英特尔市场营销集团副总裁、中国区总经理郭威说。

▲英特尔市场营销集团副总裁、中国区总经理郭威

一、借助英特尔IAA，对内存解决方案做创新

智能体AI要走向规模化，每一环节都要经得住高密度、高并发的考验。

比如，有限的内存要承载更多任务，KV Cache要在不同层级间高效流动、压缩与调度，沙箱要安全且快速拉起，多模态数据还要被高效处理。

面对这些贯穿计算、存储与执行链路的新要求，英特尔将至强处理器的计算能力、内置硬件加速和软件优化结合起来，与腾讯云共同打通智能体AI运行的关键链路。

▲腾讯全球数字生态大会英特尔展台

智能体AI越深入真实业务，内存就越显珍贵。如何在高密度、高并发的业务场景下，同时满足对密度和时延的双重需求，这是软件方案解决不了的问题，也是腾讯云与英特尔推进内存应用创新的出发点。

据介绍，腾讯团队最初测试了LZ4、ZSTD等软件方案，LZ4在单路解压时，时延尚能接受，多路并发之后，最大时延却曾达到5毫秒，无法满足该业务场景的要求，此外并发增加还带来了内存带宽争抢。

而借助英特尔至强处理器内置的英特尔IAA（内存分析加速器），腾讯云对内存解决方案进行创新，为内存压缩和解压缩引入了硬件加速，满足客户对解压时延极度敏感、必须严格可控的要求。

IAA可以为压缩、解压缩提供硬件加速，具备低时延、低功耗和较低CPU占用等优势。腾讯团队对内核驱动进行了轻量适配，简化相关调用路径，并测试了不同的批量并行配置，最终选择IAA-batch-8。

和软件方案相比，2M页的解压有了IAA加持后，解压时延被拉进微秒级，平均耗时加速16倍、最大耗时加速9倍，在提升内存利用率的同时，实现了更稳定、可预测的响应，让内存不再成为高密度、高并发智能体AI的性能瓶颈。该方案已经过腾讯云验证并已完成业务上线。

二、打造稳定可靠沙箱底座，单机支持350个沙箱并发创建

智能体AI要高效运转，执行环境也要随叫随到。随着智能体AI工作负载开始大规模落地，基础设施面临的另一项重要挑战，是如何在极短时间内批量创建并拉起海量沙箱，高效完成执行环境的编排与隔离。

基于英特尔至强处理器与腾讯云CubeSandbox的深度协同，双方共同打造高并发、极速启动、稳定可靠的沙箱底座。

CubeSandbox是腾讯云开源的弹性智能体沙箱计算平台，承载着智能体沙箱服务、云函数等弹性负载。依托至强6+处理器的计算性能、灵活的扩展能力与可靠的平台能力，CubeSandbox可高效支撑高密度沙箱负载，实现更低的启动时延和更高的资源利用效率。

经腾讯实测，在满足200毫秒SLA要求的前提下，搭载至强6+处理器的CubeSandbox，单机可支持350个沙箱并发创建请求，较其他主流测试平台提升约46%。

面对大量环境同时启动的需求，腾讯云在软件层面做了不少准备。例如，将创建沙箱所需的部分资源提前池化，等到请求到来时直接取用，减少临时创建的开销；对没有修改的内存和磁盘内容尽量共享，降低重复占用。

英特尔与腾讯团队还共同排查内核执行路径，把相关优化合入OpenCloudOS内核，进一步降低并发启动时延。

对于智能体服务，这样的优化有很实际的意义。环境准备得更快，任务也就能更早开始；同一台机器承载更多并发创建请求，能进一步提升资源使用效率；而高负载下保持平稳，则能让这些能力更接近生产环境的要求。

三、充分利用CPU资源，提高多模态任务效率

执行环境要快速就绪，进入真实业务的智能体还要面对另一类挑战：比如快速批量处理具身智能数据等。智能体与现实世界的交互早已超越文本，视频、图像、音频等数据正在大量进入工作流，对数据处理和推理效率提出了更高要求。

针对这一变化，腾讯云多模态计算引擎Xpark应用至强处理器内置AI加速引擎英特尔AMX（高级矩阵扩展），将CPU资源用于小模型推理和轻量级多模态任务，进而提高AI计算吞吐与整体资源利用效率。

Xpark有几项关键能力，包括有非常丰富的高性能多模态算子、异构资源协同加速、英特尔AMX指令集加速、单机算子分布式化实现性能突破等。

在Xpark视频处理工作流中，在iVTAL（英特尔视频转码加速库）的加持下，视频转码性能和开源PyAV相比提升了1.5倍，整体视频处理效率显著提高。

目前，Xpark已正式上线，应用于实际业务场景之中。

围绕智能体不断增长的上下文需求，英特尔还介绍了基于至强处理器的智能体AI的存储平台。

面向大容量、高性能、高能效、易部署的存储需求，英特尔通过高速I/O，QAT、DSA等内置加速器、UINTR+TPAUSE专用指令等软硬件协同优化，解决KV Cache的流转和复用效率等问题，让存储从放得下走向流得动和效率高。

四、打造系统级产品组合，加速智能体规模化落地

英特尔为客户打造了覆盖CPU、GPU、存储和网络的系统级方案，产品组合涵盖至强、以太网控制器和GPU D系列等。

其中，英特尔GPU D系列（代号Crescent Island）专为持续运行的内存密集型AI推理工作负载而打造：基于Xe3P架构，在350瓦功耗范围内，可为用户提供高达480GB的LPDDR5X内存、1.5TB/s内存带宽以及1.3PFLOPS FP8算力，让大容量推理更易部署。

要让硬件性能真正转化为开发者的生产力，开放、易用的软件生态同样关键。英特尔坚持AI软件栈开源并优先贡献至上游社区，覆盖PyTorch、vLLM、SGLang等主流框架，以及Triton、oneDNN、oneCCL等计算与通信库，帮助主流模型实现开箱即用。

此外，针对已有代码的跨平台迁移，英特尔引入基于大语言模型的AI Agent，结合专业Skill能力，在理解算法意图的基础上原生重构代码，并完成编译、验证与性能调优的全流程闭环，让跨架构迁移从“能跑”走向“跑好”。

同时，英特尔将算力与智能体能力从云端延伸至终端、边缘。搭载WorkBuddy、Marvis的AI PC和基于英特尔酷睿Ultra处理器的车载AI Box等端侧应用集中亮相，生动呈现了端云协同的端侧智能体验，让智能体AI走进千家万户。

▲腾讯全球数字生态大会英特尔展台

结语：英特尔以至强为算力中枢，构建智能体AI算力底座

英特尔市场营销集团副总裁、中国区总经理郭威谈道，从数据中心到智能终端，英特尔与腾讯持续拓展合作边界，以至强6/6+夯实云端算力底座，以智能体PC拓展端侧AI应用空间，通过模型与Agent深度协同优化释放全栈智能潜力，并依托开放生态汇聚更广泛的创新力量，共同贯通智能体AI从基础设施、模型到应用的关键链路。

从软件测试遇到瓶颈，到引入硬件加速，再到驱动适配和业务上线，英特尔与腾讯云合作的案例展示了一条完整的优化路径。面对智能体从技术探索走向全场景生产力的趋势，依托覆盖算力、存力、软件优化等在内的系统级创新，英特尔正以至强为算力中枢，以开放、包容的全栈平台能力，构建智能体AI时代的高性能智算底座。