by BlackRabbitZNeue Benchmarks des Grafikkartenherstellers Gunnir bescheinigen der Intel Arc Pro B70 eine überraschend starke Leistung bei KI-Inferenz. In Tests mit dem Sprachmodell DeepSeek R1 (Distill Qwen 32B FP16) konnte sich die professionelle Intel-GPU in bestimmten Szenarien sogar vor NVIDIAs GeForce RTX 5090D und RTX 4090D platzieren. Die Ergebnisse stammen aus einem Vergleich von Vierfach-GPU-Konfigurationen und konzentrieren sich auf die Verarbeitung großer Sprachmodelle (LLMs).
Da die Messungen vom Hersteller selbst veröffentlicht wurden, sollten die Resultate allerdings mit entsprechender Vorsicht betrachtet werden.
Vier GPUs im direkten Vergleich
Für den Benchmark setzte Gunnir jeweils vier identische Grafikkarten ein. Getestet wurde das FP16-Modell DeepSeek R1 Distill Qwen 32B mit einer festen Ein- und Ausgabelänge von 128 Tokens. Als Leistungskennzahl diente der Token-Durchsatz pro Sekunde bei unterschiedlichen Parallelitätsstufen (Concurrency).
Zu Beginn der Messungen lagen die NVIDIA-Grafikkarten bei niedriger Auslastung vorn. Bis zu einer Concurrency von 32 arbeitete die RTX 5090D am schnellsten, gefolgt von der RTX 4090D. Mit steigender Parallelisierung änderte sich das Bild jedoch.
Arc Pro B70 gewinnt bei hoher Parallelisierung
Ab einer Concurrency von 128 übernahm die Arc Pro B70 laut Gunnir die Führung.
| Concurrency | Intel Arc Pro B70 gegenüber RTX 5090D | Gegenüber RTX 4090D |
|---|---|---|
| 128 | +8,6 % | +34,2 % |
| 256 | +7,5 % | +48,7 % |
| 512 | ähnliche Vorteile | ähnliche Vorteile |
Der höchste gemessene Durchsatz lag bei 2.320,76 Tokens pro Sekunde.
32 GB Speicher und XMX-Einheiten als Vorteil
Ein möglicher Grund für die Ergebnisse ist die Ausstattung der Arc Pro B70 mit 32 GB Grafikspeicher. Während die RTX 5090D im Test ebenfalls über 32 GB verfügt, bietet die RTX 4090D lediglich 24 GB VRAM, was bei größeren Sprachmodellen zum limitierenden Faktor werden kann.
Hinzu kommen Intels XMX-Beschleuniger, die speziell für KI-Berechnungen und FP16-Workloads ausgelegt sind. Gerade bei Inferenzaufgaben mit großen Modellen könnten diese Einheiten die gezeigten Leistungsgewinne erklären.
NVIDIAs Blackwell-Architektur verfügt zwar mit NVFP4 über neue Optimierungen für KI-Anwendungen, diese kommen jedoch insbesondere bei entsprechend angepassten Workloads zum Tragen. Der vorliegende Test konzentrierte sich ausschließlich auf FP16-Inferenz.
Ergebnisse gelten nur für den getesteten Anwendungsfall
Die veröffentlichten Benchmarks beziehen sich ausschließlich auf DeepSeek R1 Distill Qwen 32B in einer Vierfach-GPU-Konfiguration. Aussagen über die allgemeine Gaming- oder KI-Leistung der Grafikkarten lassen sich daraus nicht ableiten.
Interessant ist dennoch, dass Intel mit der Arc Pro B70 in einem professionellen KI-Szenario offenbar mit deutlich teureren NVIDIA-Lösungen konkurrieren kann. Ob sich dieses Bild auch in unabhängigen Benchmarks und anderen KI-Workloads bestätigt, bleibt jedoch abzuwarten.
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Quelle: Intel Arc Pro B70 überholt RTX 5090D in DeepSeek-R1-Benchmarks