（文章來源：新智元報道）

日前芯片大佬英特爾終于宣布不再擠牙膏，回歸到兩年的創(chuàng)新周期，7nm芯片預計2021首發(fā)。同時放眼未來計算，量子計算和硅光通信等領域也愈顯群雄逐鹿百家爭鳴之勢。回顧過去幾個月，英特爾發(fā)布低溫控制芯片，推出神經(jīng)擬態(tài)芯片讓計算機擁有“嗅覺”等動作充滿了對未來智能計算的無窮想象。

“疫情期間，在大部分呼吸機上都有一個英特爾的FPGA加速器。”英特爾公司市場營銷集團副總裁兼中國區(qū)總經(jīng)理王銳最近談到疫情時如是說。德克薩斯大學的Doug Burger教授曾分享過一個暗硅效應：不斷增加處理器核心的數(shù)量，會受到能耗限制，無法讓它們同時工作。

在萬物互聯(lián)的今天，計算需求發(fā)生了很大的變化，計算量大幅提升，計算速度要求越來越高。在如此復雜的計算場景如果采用傳統(tǒng)架構，不僅芯片體積、能耗都會大幅增加。FPGA（現(xiàn)場可編程邏輯陣列）的出現(xiàn)，很大程度上解決了這一困境。相比傳統(tǒng)的計算架構，F(xiàn)PGA的開發(fā)成本低，投入小，可適應性強，在物聯(lián)網(wǎng)時代將有更廣闊的前景。

而與此同時，F(xiàn)PGA軟件編程很容易入門，在終端設備上FPGA更有優(yōu)勢，它比GPU更接近IO！英特爾一直在布局FPGA，18年剛剛斥收購FPGA巨頭Altera，2019年4月就推出基于10納米制程技術的Intel Agilex FPGA。讓我們來梳理一下英特爾近期的一些大動作。

英特爾中國研究院院長宋繼強表示，過去幾年，摩爾定律演進有所放緩，而目前英特爾制程封裝已經(jīng)回歸到兩年的創(chuàng)新周期，連續(xù)發(fā)布EMIB、Foveros、Co-EMIB等封裝技術。2018年底，英特爾提出了6大技術支柱，分別是制程封裝、XPU架構、內(nèi)存的存儲、互聯(lián)、安全和軟件。之后的技術創(chuàng)新都是以這六大支柱為基礎，這其中就包括他們將在明年要發(fā)布的7nm芯片。

宋繼強聲稱，7nm芯片將在2021首發(fā)，2022年將提供完整的產(chǎn)品組合。這一回創(chuàng)新速度比先前的14nm提升了不少。但競爭壓力也愈演愈烈，主要競爭對手 AMD 已在去年 7 月份正式發(fā)售了7nm第三代 Ryzen 銳龍?zhí)幚砥鳌?020年英特爾一系列10nm新品陸續(xù)問世。其中包括代號為“DG1”的首款基于Xe架構的獨立圖形顯卡，首款面向無線基站的、基于英特爾架構的10nm SOC Snow Ridge，以及下一代至強和酷睿產(chǎn)品。

在計算架構方面，全新的Xe架構實現(xiàn)了統(tǒng)一架構，靈活、擴展性強，可劃分成多個微架構，可用于各種計算、圖形領域。神經(jīng)擬態(tài)芯片，你的計算機可以聞味兒了！在未來計算領域，英特爾把握了三大探索方向，未來計算，未來存儲和未來通信。

其中未來計算就涉及到英特爾在量子計算和神經(jīng)擬態(tài)計算等前沿計算領域的布局。量子計算，顧名思義，強調(diào)的是處理更大規(guī)模的內(nèi)容，組合爆炸問題，而另一個神經(jīng)擬態(tài)計算，為的是提高能效比，用少量的數(shù)據(jù)達到更好的學習能力。所謂神經(jīng)擬態(tài)的目標是創(chuàng)造作用方式更類似于人腦而非傳統(tǒng)計算機的芯片，簡單來說就是讓計算機擁有和人一樣感知世界的能力。神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)在硬件層面上復制了神經(jīng)元組織、通信和學習方式。

基于這種見解，英特爾和康奈爾大學的研究人員一道開始了讓計算機擁有嗅覺的探索。2020年3月，《自然-機器智能》（Nature Machine Intelligence）雜志論文展示了英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究芯片Loihi能嗅出10種危險化學品的氣味。

該芯片厲害之處在于它使用了一套模擬了人的嗅覺系統(tǒng)的模型的架構，把它實施在了路由器芯片上，而且只用了一塊芯片去做這件事，所以功耗非常的低。研究人員只用了一個樣本，就可以讓系統(tǒng)的識別率達到了92%。而如果采用傳統(tǒng)的深度學習方法的話，每種氣味需要3000個樣本去訓練，才能達到這樣的識別率，同時功耗也是千倍以上。

2020年3月，英特爾推出迄今為止開發(fā)的最大規(guī)模的神經(jīng)擬態(tài)計算系統(tǒng)Pohoiki Springs，包含768塊Loihi神經(jīng)擬態(tài)研究芯片，將提供1億個神經(jīng)元的計算能力，相當于一個小型哺乳動物的大腦神經(jīng)元數(shù)量！做一個類比就很容易理解了，一只瓢蟲的大腦大約有25萬到50萬神經(jīng)元，蟑螂大腦約有100萬神經(jīng)元，一只倉鼠大腦約有9000萬個神經(jīng)元。看來神經(jīng)擬態(tài)芯片Loihi已經(jīng)比小倉鼠聰明了。

量子計算已成巨頭競相爭奪的下一個戰(zhàn)場。身為芯片巨頭，英特爾自然不能缺席。英特爾不斷研究多種量子位類型的量子計算芯片，其中包括超導量子位，同時研發(fā)了獨一無二的硅自旋量子位技術。去年年底剛剛發(fā)布了HouseRidge低溫控制芯片，可在零下270度情況下同時控制50個左右的量子位，這是一個重要的里程碑。但量子計算再厲害最終要考慮到實際的商業(yè)應用。

未來通信方面，硅光子也是一個群雄逐鹿的市場。以IBM為例，在2015年，該公司對外展示了一款號稱完全整合的分波多任務CMOS硅光子(silicon photonics)芯片。而早在上世紀90年代末，英特爾就開了一個平面光電路公司。今年3月，英特爾展示了業(yè)界首個一體封裝光學以太網(wǎng)交換機。它成功將其1.6 Tbps的硅光引擎與12.8 Tbps的可編程以太網(wǎng)交換機進行了集成。

聽起來越來越高端了，但這些研發(fā)創(chuàng)新的背后也是大量的研發(fā)投入。芯思想研究院（ChipInsights）發(fā)布數(shù)據(jù)顯示，在2019 年研發(fā)支出前十大半導體公司，英特爾的研發(fā)支出遠遠超過其他所有半導體公司，達到 134 億美元，占到總營收的19%。相比之下，高通為54億，主要競爭對手英偉達為28億。

隨著5G、AI、物聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛等技術的發(fā)展，對于數(shù)據(jù)實時處理的需求快速增長。這個由數(shù)據(jù)驅(qū)動的世界，正在催生指數(shù)級計算需求。英特爾，英偉達，谷歌等大佬之間的芯片大戰(zhàn)花落誰家，我們拭目以待。
（責任編輯：fqj）