服务器CPU核心数迈向300核，封装技术成关键

服务器中央处理器（CPU）的核心数竞赛已经突破200核，正向300核迈进。随着英特尔和AMD借助小芯片设计与先进封装技术，大幅提升单颗处理器的核心数量，曾凭借高密度核心配置受到关注的Arm阵营，其竞争优势正在发生变化。如今，决定下一代服务器CPU竞争力的关键，已不再只是核心数量，而是芯片之间能够以多快的速度实现互联。

英特尔288核产品亮相，下一代产品瞄准256个P核

目前最受关注的产品是英特尔最新一代至强6+（Xeon 6+）系列，代号为Clearwater Forest。该产品通过先进封装技术，将12颗24核计算裸片组合在一起，实现288核配置。相比上一代采用单颗144核裸片的至强6 E-core处理器，其核心规模扩大了一倍。AMD第六代EPYC处理器Venice则采用高密度Zen 6c核心，最高支持256核。在最大核心数量方面，英特尔目前领先于AMD。

英特尔还计划通过下一代P核至强处理器Diamond Rapids进一步扩大优势，该产品预计于2027年推出。其设计采用4颗核心Chiplet，每颗包含16个核心，组成一个计算构建模块（Compute Building Block），最多可将4个模块组合在一起，实现256个P核。与AMD的Zen 6相比，Diamond Rapids单颗Chiplet的核心数量更多，单颗处理器的P核数量也超过其两倍。

两家公司能够持续提升CPU核心数量，背后离不开封装技术的进步。通过硅桥或堆叠互联等技术，芯片之间的数据传输速度已经能够接近单片芯片内部的互联水平，在很大程度上缓解了早期Chiplet架构因芯片间通信效率不足而产生的特定工作负载性能损失。英特尔从第四代至强Sapphire Rapids开始全面采用Chiplet设计与先进封装技术；AMD则在第六代EPYC Venice中，将此前应用于GPU产品线的增强型扇出桥接技术（Elevated Fan-Out Bridge，EFB）扩展至CPU领域。

Diamond Rapids封装结构首次公开，支持16通道DDR5

近日，英特尔首次在中国腾讯举办的一场技术活动上公开展示了Diamond Rapids的实体封装结构。该产品采用异构芯片组合设计，将基于18A-P制程制造的计算裸片（Compute Die），与基于Intel 3制程制造的输入输出裸片（I/O Die）整合在一起，并采用LGA 9324插槽和Oak Stream平台。在平台规格方面，Diamond Rapids支持16通道DDR5内存、PCIe 6.0，以及最高1.28GB的共享末级缓存（Last-Level Cache，LLC）。值得注意的是，Diamond Rapids不支持同步多线程（Simultaneous Multithreading，SMT）技术，因此其线程数量与物理核心数量相同。英特尔计划在2028年的后续产品Coral Rapids中重新引入SMT支持。

AMD方面，市场关注的重点则是高核心数量能否真正转化为实际性能提升。一项针对双路服务器配置的基准测试，对比了256核EPYC 9996与96核高频EPYC 9686F处理器，并分别测试了开启和关闭SMT的表现。测试结果显示，开启SMT后，两款处理器的整体性能分别提升约29%和34%。虽然双路系统的总功耗增加了30至50W，但单位功耗性能（Performance per Watt）反而有所改善。在Liquid-DSP测试项目中，EPYC 9996和EPYC 9686F的性能提升幅度分别达到44%和56%，进一步体现了SMT对特定工作负载的性能优化作用。

Arm阵营核心数量暂时落后，转向单核性能与能效竞争

随着英特尔和AMD不断提高x86服务器CPU的核心数量，Arm阵营面临的竞争空间相对收窄。以多核高性能设计为特点的Ampere AmpereOne系列，目前最高提供192个核心，在核心数量上已经落后于最新一代x86产品。Arm AGI CPU通过双裸片组合，最高提供136个核心；英伟达Vera CPU则在单颗裸片上集成了88个兼容Arm架构的定制核心。

不过，Arm阵营并未单纯追求核心数量，而是将竞争重点放在单核性能、功耗效率，以及核心、内存与接口之间的带宽表现上。从数据中心采购角度来看，这场竞争的最终结果也不会仅由核心数量决定。已知Diamond Rapids最高热设计功耗（TDP）可达650W，因此，如何通过实际性能提升抵消额外的电力与散热成本，将成为产品竞争力的重要衡量标准。对于英特尔而言，Diamond Rapids同样承载着重要的市场验证任务。18A-P制程将首次接受高性能数据中心市场的检验。AMD则强调，其计算裸片采用台积电N2/N2P制程制造。

目前，两家公司均支持16通道内存、PCIe 6.0，内存带宽最高可达1.6TB/s。未来产品之间的竞争比较，预计将进一步转向单核性能、内存延迟以及单位功耗性能等指标。

Agentic AI推动CPU需求回升，英特尔布局智能体基础设施

随着AI智能体（AI Agent）逐步承担更多自动化任务，服务器CPU的重要性正在重新提升。这是因为工具调用、数据检索和任务调度等工作负载难以完全交由GPU处理，对CPU的协调与执行能力提出了更高要求。

英特尔将Diamond Rapids定位为面向智能体AI（Agentic AI）基础设施的处理器，并重点强调其对AMX和AVX 10.2指令集的支持。英特尔表示，在小语言模型（SLM）推理测试中，其相关技术的性能约为现有AVX-512方案的1.3至3.4倍。与此同时，腾讯已经开始将部分云基础设施从至强6迁移至基于Clearwater Forest的至强6+平台。腾讯表示，该平台能够同时运行350多个沙箱环境，并在几分钟内创建超过10万个沙箱。

随着AI智能体应用不断发展，服务器CPU的角色正从传统的数据处理与计算执行，进一步延伸至AI任务调度、工具调用和多任务协同。未来，服务器CPU的竞争不仅是核心数量与制程技术的比拼，也将涉及芯片互联、内存带宽、能效以及AI工作负载适配能力等多个维度。