捨棄 HBM 追求極致容量:Intel D-Series GPU 如何透過 LPDDR5X 重新定義 AI 推論成本
Intel 在 OCP 2026 發布 D-Series GPU (Crescent Island),捨棄昂貴的 HBM 改用 LPDDR5X,單卡容量最高可達 480GB,旨在解決 HBM 供應短缺並降低大型模型推論的總持有成本。
本篇內容

不再受限於 HBM:Intel 的推論市場新策略
在 OCP Global Summit 2026 上,Intel 正式發表了專為 AI 推論設計的 D-Series GPU(代號 Crescent Island)。這款產品標誌著 Intel 策略的重大轉向:不再盲目追求與 NVIDIA 或 AMD 競爭頂尖的訓練性能,而是將重心轉向需求龐大且更具成本效益的推論市場。
面對 HBM(高頻寬記憶體)供應吃緊且成本飆升的挑戰,Intel 採取了極具差異化的路徑——讓 HBM 成為「選配」,並改用更經濟、更易取得的 LPDDR5X 記憶體來建構架構。
以容量換取成本:LPDDR5X 的戰略價值
D-Series GPU 的核心邏輯是「容量優先」。透過採用 LPDDR5X 技術,Intel 成功在 350W 的功耗限制與 PCIe 風冷架構下,實現了極高的記憶體容量。Intel 官方參考卡提供 160GB 容量,而透過 ODM 合作夥伴的設計,單卡容量最高可攀升至 480GB。
性能與容量的權衡:面對 AMD 與 NVIDIA 的競爭
- 記憶體頻寬:D-Series 提供 1.5 TB/s,約為 AMD MI355X (8 TB/s) 的五分之一。
- 容量優勢:D-Series 的 480GB 容量上限,超越了 NVIDIA Blackwell Ultra B300 的 288GB。
- 設計目標:不追求極致的運算峰值,而是透過降低單一 Token 的持有成本來贏得企業客戶。
支撐超大型模型:從單卡到機架級配置
這種以容量為核心的設計,讓 D-Series 在處理超大型模型時展現出強大的擴展性。單張 D-Series GPU 即可支撐高達 3000 億參數的模型(使用 4-bit 壓縮權重)。
當進入機架級配置時,透過 8 顆 GPU 的組合,Intel 聲稱可以處理超過一兆(1 Trillion)參數的超大型模型。這對於需要大規模部署 AI Agent 或處理複雜企業工作流的環境來說,提供了極具吸引力的擴展路徑。
此外,Intel 透過「投機解碼」(Speculative Decoding)技術來緩解頻寬限制,試圖將受限於頻寬的 Token 生成問題,轉化為更具效率的運算問題。
市場觀察與未來的挑戰
儘管技術路徑清晰,但 Intel D-Series 的成功仍面臨多重挑戰。首先,目前尚未有第三方獨立的基準測試數據來證實其效能表現,且官方尚未公布具體的定價與全面上市日期。
此外,與已經在雲端超算中心大規模部署的 AMD MI355X 相比,Intel D-Series 目前仍處於客戶取樣階段。Intel 能否在軟體生態系(如 oneAPI)上追趕 NVIDIA 的 CUDA 霸權,將是決定其能否真正切入企業生產環境的關鍵。
資料來源與延伸閱讀
以下來源用於核對本文的技術背景與關鍵事實;產品規格與時效性資訊仍以原始官方頁面最新版本為準。
查看 11 個來源
- Intel D-Series GPUs Make HBM Optional for AI Inference
- Intel Unveils AI Inference GPU Loaded With Low-Power DRAM Instead of HBM - Seoul Economic Daily
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- The Futurum Group on X: "https://t.co/wR9gD3sFRe" / X
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- Intel Unveils D-Series GPUs for AI Inference - The Elec Inc.