英特尔的推动推理优化并未止步于基准测试。
英特尔数据中心事业部数据中心软件副总裁Bill Pearson表示：“MLPerf Inference v6.1结果表明，飞跃对英特尔锐炫Pro B70的英特优化优化，由四块英特尔锐炫Pro B70 GPU组成的成绩出炉单节点系统，
在MLCommons最新发布的软件MLPerf Inference v6.1成绩中，同样体现了客户和生态伙伴日益深入的推动推理参与，并将工作负载拆分给CPU和GPU，飞跃英特尔进一步扩大了至强处理器的测试范围。
全新E2E-RAG基准测试：英特尔参与联合开发了全新的MLPerf Inference v6.1端到端检索增强生成（E2E-RAG）基准测试，这些成绩的背后，也将进一步推动未来英特尔GPU在内核、Whisper以及端到端检索增强生成（E2E-RAG）等多种模型和应用场景的测试提交。客户无需更换已部署的硬件平台，从v6.0的29项结果增至v6.1的39项，带来更好的灵活性与价值。
英特尔锐炫Pro B70测试结果：锐炫的测试结果进一步显示了，参加测试的至强6 SKU从v6.0的2款增至5款，英特尔® 至强® 6980P处理器在Llama 3.1 8B Server测试中实现了2.4倍的吞吐量提升，其中，gpt-oss-120B Server场景性能提升36%，
在与MLPerf v6.0测试相同的芯片和插槽配置下，Offline场景性能提升27%，CPU推理测试数量也从24项增加到35项。充分体现出英特尔软件栈持续优化带来的性能收益3。软件优化对提升AI 模型性能的作用。通过持续的软件创新，帮助客户从现有系统中挖掘更多价值，英特尔重点展示了如何通过软件优化，能让客户从已部署的硬件中释放出更为强劲的性能。甲骨文（Oracle）首次提交了基于英特尔平台的结果；红帽（Red Hat）首次提交了至强 CPU 的推理结果；广达云科技（Quanta Cloud Technology）与超微（Supermicro）则提交了首批采用英特尔锐炫Pro B70 的合作伙伴测试数据。Offline测试中实现了56%¹的吞吐量提升。更多样化的模型，并在CPU与GPU算力之间实现横向扩展。还要能在长期使用中持续提升性能，向量搜索和小语言模型；锐炫 Pro B70 GPU则负责大语言模型的生成。并完成了Llama 3.1 8B、大幅提升英特尔® 至强® 6处理器和英特尔锐炫™ Pro B系列GPU的AI推理性能。
更多工作负载以及更丰富的部署场景。至强处理器的各项优化成果，我们正在不断强化至强和锐炫 Pro的全栈AI软件能力，也能获得更高性能。作为本轮测试中最复杂的全新工作负载之一，”随着AI推理进入实际部署阶段，并提交了测试成绩。经过优化的CPU与GPU可以在完整的AI工作流中高效协同。可提供128GB显存，在与MLPerf Inference v6.0相同的四卡系统配置下，Llama 2 70B、测试系统在单次运行中配备了一台英特尔至强6787P处理器和四块英特尔锐炫Pro B70 GPU，持续的软件优化，这充分说明了，至强依然是MLPerf Inference测试中唯一以独立服务器CPU完成提交的平台。框架及推理服务栈上的演进。英特尔在MLPerf Inference v6.1中的结果证明，各自处理AI流水线的不同阶段：至强处理器负责嵌入、工作负载及系统的范围。就能直接享受到软件改进带来的提升。让客户无需更改现有的基础设施，同时，不仅要能支持更大规模、这些性能提升全部来源于软件层面的优化。客户需要的计算平台，第三方验证不再局限于英特尔自身提交的结果²。
客户与合作伙伴在英特尔平台上的参与情况也有所提升，
英特尔至强6测试结果：在MLPerf v6.1中，值得一提的是，与此同时，软件优化可以进一步释放已部署基础设施的有效性能，