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今年泉州确定重点项目730个 总投资12849亿元

本报讯 （记者颜雅婷）今年是“十四五”规划开局之年。记者日前从市发改委（重点办）获悉，今年全市安排市重点项目730个，涉及产业、基础设施、生态、民生等多个领域，总投资12849亿元。其中，在建重点项目538个，预备重点项目192个。

为切实推动项目建设，发挥重点项目建设对稳增长、调结构的关键作用，泉州将继续创新保障服务机制，强化分级分类管理，做好前期服务、审批指导、要素保障、施工协调、资金调度、物资供应和安全质量管理等工作，确保保质保量完成年度目标任务。

据悉，538个在建重点项目，总投资7799亿元，年度计划投资1503亿元。其中：

交通方面，安排26个在建项目，包括福厦客专泉州段、兴泉铁路泉州段、泉南国家高速公路永春互通至汤城枢纽段及沙厦国家高速公路德化至汤城枢纽段改扩建工程、泉州大桥及接线扩宽改造工程等。

能源方面，安排17个在建项目，包括泉惠石化工业区热电联产项目、泉州市区220-10千伏电网基建项目，海西天然气管网德化支线工程、石狮鸿山热电供热工程等。

农林水利方面，安排11个在建项目，包括泉州白濑水利枢纽工程、晋江防洪工程、泉州市惠女至菱溪、黄塘暨陈田至泗洲引调水工程以及石狮市祥芝中心渔港提升改造和整治维护项目等。

社会事业方面，安排56个在建项目，包括黎明职业大学扩建工程（一期）、泉州师范学院第二附属小学扩建项目、泉州市妇产医院、泉州市“互联网+政务服务”一体化行政服务平台项目等。

城乡建设与生态环保方面，安排111个在建项目，包括泉州城东至北峰快速通道及两侧片区棚户区（石结构）改造项目、晋江高铁新区配套市政道路一期工程、泉州台商投资区基础设施建设项目、洛江区城乡供水一体化项目等。

服务业方面，安排111个在建项目，包括泉州奇龙物流电商大厦、泉州市建筑服务产业园、泉州顺丰创新产业园项目、中国陶瓷电商物流园等。

制造业方面，安排206个在建项目，包括泉州66万吨/年丙烷脱氢和45万吨/年高性能聚丙烯项目、惠安信和新材料项目、洛江智创机械生产项目、南安三安半导体研发与产业化项目等。

英特尔推出至强6+处理器、网络及AI解决方案 推动智能体AI落地

英特尔推出英特尔至强6+能效核处理器，为各类数据中心工作负载提供业界领先的机架密度。还扩展了面向中小企业的至强产品组合，推出全新12核英特尔至强6300系列处理器，为入门级服务器带来更高性能。

【PChome 2026年6月1日消息】英特尔宣布数据中心领域最新进展，推出全新英特尔至强6+处理器，发布以太网800系列新成员—英特尔以太网E835控制器及网络适配器，以及AI加速器路线图的最新进展，包括Crescent Island的更多信息。这些进展共同凸显了一个清晰的行业趋势：当AI迈向智能体时代，CPU正重返现代AI基础设施的中心。英特尔以至强作为控制平面，采取系统级方法，实现大规模部署的高性能与高能效，交付为日益普及的智能体AI工作负载而设计的平台。而在这些工作负载中，无论是在数据中心还是在网络环境，编排、数据流动以及持续推理都至关重要。

英特尔公司执行副总裁兼数据中心事业部总经理Kevork Kechichian展示英特尔至强6+处理器

英特尔公司执行副总裁兼数据中心事业部总经理Kevork Kechichian表示：“AI的扩展之道，不在于各部件的叠加，而在于系统的协同运作。随着AI走向智能体时代，编排、并发与数据流动成为了新的限制因素。这再次强化了一个核心事实：CPU依然是现代AI基础设施的控制平面。通过至强6+和以太网E835，我们正紧密耦合计算与网络，以减少现实世界中的智能体工作流瓶颈，并助力其实现高效、安全的扩展。”

英特尔至强6+处理器重磅登场

英特尔至强6+处理器扩展了至强6家族，专为云原生、智能体AI以及网络密集型工作负载提供卓越的性能密度、能效与运营扩展。作为采用Intel 18A制程打造的首款数据中心CPU，至强6+在现实世界的功耗限制下，依然能提供强劲且持续的性能，这精准解决了新兴智能体AI对编排、并发与数据流动的严苛需求。

针对对单机架功耗、单核吞吐量以及延迟可预测性要求极高的业务环境，至强6+进行了优化。它聚焦于横向扩展性能，让企业无需对数据中心进行颠覆性重构，即可承载全新的AI工作负载。

产品亮点包括：

·多达288颗能效核（E-core）：与上一代产品相比，性能提升高达2.5倍；与同类产品相比，每线程每瓦性能提升高达45%，可为云原生、电信和智能体AI驱动的工作负载提供高并发和快速响应能力。

·12通道DDR5内存：具有可扩展带宽，适用于高密度系统。

·96通道PCIe Gen 5和CXL支持：加速跨异构基础设施的数据流动。

·英特尔应用能源遥测技术（AET）：实现实时、工作负载级的CPU能源和活动遥测。从英特尔至强6+处理器开始，该技术可提高工作负载级能耗的可见性。

·高达9:1的服务器整合率：与第二代英特尔至强处理器相比，可大幅减少占地面积，降低TCO。

·内置于芯片的可靠性机制：包括英特尔SGX和英特尔TDX，以支持机密和多租户部署。

英特尔至强6+处理器已在电信网络基础设施中进行测试，并开始配置到数据中心系统中，整个生态系统均有可用平台。其中包括来自华硕、戴尔科技、爱立信、技嘉、慧与（HPE）、联想、超微等厂商所提供，或在其方案中采用的服务器、网络和集成解决方案。

这一不断壮大的产品组合，诠释了英特尔“系统优先”的理念，即易于部署、交付即刻可用的基础设施，从而在x86架构上运行、扩展和编排爆发式增长的智能体AI工作负载。通过将针对高密度吞吐量和单线程性能优化的至强平台进行互补，英特尔的客户和合作伙伴可以在成熟、广泛的硬件和软件生态系统中调度工作负载，从而在出色效率和敏捷响应之间获得平衡。

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英特尔以太网E835：适用于下一代基础设施的高效网络

AI、云和分布式工作负载持续扩展，网络成为决定整体基础设施性能和效率的关键因素。英特尔以太网E835控制器和网络适配器将为现代数据中心、企业、边缘和AI环境提供高性能、高能效的连接。

英特尔以太网E835在保持行业领先的每瓦性能的同时，还提供了下一代基础设施所需的扩展性和效率。E835专为高密度、虚拟化部署而设计，能够在不牺牲吞吐量或可靠性的前提下，降低能耗和运营成本。

产品亮点包括：

·灵活的连接性：通过多种控制器和网络适配器配置，提供200 GbE的吞吐量，支持10GbE到200GbE的数据速率。E835支持广泛的端口配置，包括2x25GbE、4x25GbE、2x100GbE和1x200GbE，并可通过英特尔以太网端口配置工具（EPCT）启用更多配置。

·行业领先的能效：专为更高每瓦性能而设计。英特尔E835-CQDA2网络适配器的每瓦性能比同类产品高出多达1.4-1.9倍，从而降低了现代分布式环境的能耗和运营成本。

·网络优化：采用RDMA (RoCEv2/iWARP)，降低CPU占用率并最大化效率，支持动态设备个性化（DDP）以简化数据包处理流程，并提升应用性能。

·可靠性与可管理性：集成硬件信任根（Root of Trust）和带签名的 SPDM，支持基于DMTF的可管理性，实现可靠、稳定的运营。

·广泛的兼容性：支持包括Linux、ESXi和Windows在内的多种操作系统。

·10年以上生命周期：为长期可靠性而设计，提供持久的技术支持。

凭借思科、戴尔、慧与（HPE）、联想和超微等行业领军企业的广泛支持，英特尔以太网E835构建了高效、易管理的网络架构。无论是AI训练，还是企业云服务，E835都能提供下一代网络所需的卓越扩展性、出色可靠性与高能效表现。

英特尔以太网E835控制器及网络适配器（插拔式）

提升中小企业入门级服务器性能

英特尔同时宣布，面向入门级服务器的英特尔至强6300处理器系列全新12核版本正式上市。该版本首次将该平台的内核上限提升至8核以上。新增的内核数量可在不改变既有平台的前提下，为中小企业日益增长的工作负载提供更强大的算力支撑与灵活性。

即日起，搭载12核的至强6300处理器将通过各大主流OEM厂商正式发售。该处理器与现有的入门级服务器设计无缝兼容，可助力客户实现快速且具成本效益的系统升级。

Crescent Island：构筑AI推理新势能

为了满足对智能体AI日益增长的需求，除了计算性能之外，内存容量、带宽与能效成为了衡量芯片竞争力的差异化指标。英特尔新一代数据中心 GPU，代号Crescent Island，正是为此量身定制。它基于Xe 3P架构，不仅继承了已被验证的Xe架构优势，还在提供更强效率与能效比的同时，确保了对现代AI负载的软件兼容。

得益于LPDDR5x显存的加持，Crescent Island可提供高达480 GB的超大容量，在大幅降低TCO的同时，高效应对海量、词元密集型的工作负载。它采用的高能效350W风冷PCIe设计，能够以卓越的能效比实现智能体AI的高效扩展。此外，该GPU支持广泛数据类型，涵盖从原生FP4到FP64，为运行各种应用提供了不做妥协的灵活性。

英特尔Crescent Island依托历代Xe架构庞大的装机量积累，专为下一代AI工作负载设计。它支持从原生FP4/MXFP4到FP64的广泛数据类型和微缩放格式，包括对先进AI运营的扩展支持，并提升了内存性能与可扩展性。

同时，英特尔开放式可编程AI软件栈支持异构计算平台，该平台通过“上游优先”策略，带来开箱即用的模型体验，从而减少迁移阻力并加速AI规模化落地。基于相同的Xe架构基础，英特尔锐炫Pro系列提供了一个理想的开发平台，使开发者能在熟悉的硬件上构建、验证和优化工作负载，并通过向前和向后兼容性在Crescent Island上进行无缝部署。