蓝戟近日的一项测试，在AI硬件领域引发了不小的关注——他们使用英特尔Arc Pro B70 GPU运行DeepSeek R1模型，在吞吐量表现上，竟然超越了RTX 5090D和RTX 4090D，这一结果令人意外。
这并非虚构场景，而是基于真实测试环境得出的数据。测试采用四张显卡并行部署，参与对比的核心选手共有三款：英特尔Arc Pro B70 32GB、英伟达RTX 5090D 32GB以及RTX 4090D 24GB。评估标准也十分明确——基于DeepSeek R1-Distill Qwen 32B FP16模型，固定输入输出长度为128个tokens，并发数从1逐步提升至512，核心指标为token/s吞吐量。
从公布的数据来看，结果相当有意思。当并发数低于32时，RTX 5090D稳稳占据领先位置，RTX 4090D紧随其后，而Arc Pro B70的表现基本能与4090D打成平手。
但转折点出现在并发数提升之后——当并发数达到32和64时，Arc Pro B70开始追平甚至反超RTX 4090D。在并发128这个关键节点上，Arc Pro B70的token吞吐量比RTX 5090D高出8.6%，比RTX 4090D高出34.2%。
随着并发数继续攀升，这一优势还在持续扩大：并发256时，Arc Pro B70比RTX 5090D高出7.5%，比RTX 4090D高出48.7%；并发512时，差距依然维持在这一量级。
更直观的数据来自单卡峰值表现：英特尔Arc Pro B70 GPU的最终Tokens吞吐量达到了每秒2320.76个Token，在参测所有显卡中位列第一。
这组数据释放出的信号其实非常明确：在高并发的AI推理场景中，传统的“性能等级”判断方式可能需要重新审视。英伟达在单卡绝对算力上仍然占据优势，但英特尔Arc Pro B70在大规模并发任务下的吞吐表现，显然找到了自己的节奏。对于关注大模型推理部署效率的团队来说，这无疑是一个值得认真考虑的选择。
