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數據與計算的變革 未來英特爾的產業規劃與展望

西西 ? 來源:電子產品世界 ? 2019-12-29 10:12 ? 次閱讀
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2019年12月19日,英特爾技術創新媒體溝通會在京舉行。英特爾中國研究院院長宋繼強圍繞“英特爾構建技術基石,驅動未來計算”進行演講,回顧了過去五年里英特爾向“以數據為中心”轉型的歷程,并向大家介紹了未來英特爾的產業規劃與展望。

英特爾中國研究院院長 宋繼強

過去的三十年間,數據發生了重大轉變,主要體現在數量和形態的變化。據IDC的《全球創造的數字化數據量》報告顯示,全球數據量正在以25%的增速呈指數級增長,其中實時處理的數據量占比越來越大。另一方面,由于數字電視、廣播媒體、視頻監控、流媒體的出現,數據的形態日趨多元化。

數據是輸入,計算是處理數據的過程。數據趨于多元化,導致計算也趨于多元化發展。從云到端,不僅僅是PC、服務器或其它設備,人工智能、云數據中心、物聯網、下一代網絡、自動駕駛等新型數據密集型工作負載不斷涌現,驅動著計算架構快速演進并呈指數級擴展。

數據與計算的變革,英特爾如何應對?

早在2017年,英特爾就已經發現了數據和計算的變化趨勢,確立“以PC為中心”向“以數據為中心”的轉型目標。之后,英特爾圍繞“以數據為中心”,從戰略發布、戰略收購、產品創新、生態合作四方面出發,建立一個從軟件到硬件、從通訊到計算再到存儲的完整的生態。

2015年,收購Altera,一家FPGA領先廠商。2016年,8月,收購Nervana,該公司用ASIC方式解決了AI深度學習加速的問題;同年9月,收購Movidius,一家專門生產視覺AI加速芯片的公司。2017年,收購Mobileye,該公司提供以攝像頭作為數據輸入的ADAS系統。2018年,收購eASIC,一家提供自動轉換為ASIC設計工具的公司。通過這些收購,英特爾的手里已經握有四個不同架構的芯片方案。再加上英特爾自己的Xe圖形加速器、獨立顯卡GPU,一條完整的異構產品線就此構成。

在計算之外,傲騰內存、Movidius神經計算棒、神經擬態芯片、超導量子測試芯片、10納米PC處理器、至強可擴展處理器、第十代智能英特爾酷睿處理器、神經網絡推理處理器、基于Xe架構的GPU、量子計算芯片等產品,使英特爾可以應對未來更大級別、更高要求的計算架構。

六大技術支柱

除了上述的收購和產品之外,在2018年,英特爾還提出了六大技術支柱,作為驅動未來指數級創新的引擎。這六大技術支柱分別是制程與封裝、XPU架構、內存與存儲、互連、安全、軟件。

XPU架構的目的是針對不同類型工作負載,提供各種創新計算架構。然而,XPU里包含了CPU、GPU、FPGA、NNP、VPU等五種架構,如何將這些架構進行異構整合、方便調用是工程師們的普遍需求。

對于上述問題,英特爾在給出了解決方案。軟件方面,oneAPI面向跨CPU、GPU、FPGA和其他加速器在內的異構計算,提供統一和簡化的應用程序開發編程模型。封裝方面,同時提供EMIB 2.5D封裝技術和Foveros 3D封裝技術,賦予芯片設計更多靈活性。

英特爾利用六大技術支柱,應對數據量的指數級增長、數據形態的革命性變化、多元化計算需求的挑戰,,構建數據處理、存儲和傳輸的全面實力,實現指數級創新。

繼續向前,探索未來計算

1.神經擬態計算

現在做一個圖像識別或是訓練一個能做圖像理解的加速器,需要數千瓦的電量才能做一件事。然而,與人腦相比太耗電了。人腦是一個20瓦的設備,且在工作中只用到部分功率,因為如果工作在全功率下人就會癲癇。也就是說,人腦識別一幅圖像,僅用了不到20瓦的電量。智能計算的功耗比人腦高了1000倍,如果能將功耗降至和人腦一樣,是不是就能可以把計算和智能訓練放到前端設備里,比如數據中心、邊緣服務器。

神經擬態計算就是應對上述問題的解決方案。不同于標準計算和深度神經網絡,神經擬態計算是模擬的人腦工作模式。其利用人腦事件驅動的機制來達到省電的目的,同時還利用多種方式學習和訓練的機制達到跨領域技術的融合。

2017年,英特爾發布了Loihi神經擬態芯片,14納米單芯片,在架構里整合了計算和存儲。該芯片擁有128個核,13萬個神經元,1.3億個突觸;每個神經擬態計算內核可模擬多個“邏輯神經元”;片上網格連接方式支持高效的脈沖消息分發;具有高度復雜的神經網絡拓撲;支持多種學習模式的可擴展的片上學習能力。

2.量子計算

人工智能除了要像人腦一樣思考之外,還要處理大量的數據。量子計算就是用來處理現在計算機搞不定的大規模計算問題,主要應用于密碼破解、藥物設計、化學發現等領域。然而,距離量子計算商用,我們還有很遠的路要走。

假設,你做一個小范圍的化學實驗,一千多個邏輯量子位就可以做成這件事。但是,邏輯量子位不是直接獲取的,它是由多個物理量子位變成的。也就說,一千個邏輯量子位,通常需要百萬個物理量子位來生成。而且,物理量子位是很脆弱的,需要不斷的糾錯編碼,才能讓多個物理量子位變成一個邏輯量子位。因此,量子計算的發展不能只看量子位,還要看量子的實用性。要想讓量子計算可商用,不僅要解決量子位的數量問題,還要解決糾錯和量子位之間連接與測試的問題。

當然,在量子計算上,英特爾也做了諸多努力。2018年,英特爾推出了業界首款49量子位的超導量子測試芯片Tangle Lake。之后,又研發出了用于量子計算的最小自旋量子位芯片,以及量子計算首款測試工具——全球第一臺低溫晶圓探測儀。未來,英特爾將更加的關注通過自旋量子位來實現量子計算的研究。

結語

過去五年,英特爾“以數據為中心”進行整體轉型,取得了豐富的轉型成果。在未來的十年,英特爾仍會堅持“以數據為中心”和“六大技術支柱”一起推進,為未來的世界打下堅實的基礎。

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