宋繼強復(fù)盤英特爾轉(zhuǎn)型歷程：軟硬協(xié)同賦能超異構(gòu)計算時代

12月24日消息（岳明）現(xiàn)如今，無論是汽車、零售商店，還是醫(yī)院、家庭、工廠，所有物和設(shè)備變得越來越像一臺臺“計算機”。智能變得無處不在，數(shù)據(jù)不僅呈現(xiàn)指數(shù)級增長，其形態(tài)也變得日益多樣化。

然而，在英特爾中國研究院院長宋繼強看來，未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)毫無價值，只有將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)價值，才能創(chuàng)造新的服務(wù)和體驗。

自2017年初開始，英特爾確立從“以PC為中心”向“以數(shù)據(jù)為中心”的轉(zhuǎn)型目標，致力于釋放數(shù)據(jù)指數(shù)級增長帶來的無限潛能。宋繼強認為，人工智能、5G、邊緣智能是當今三大轉(zhuǎn)折性技術(shù)領(lǐng)域，這三項技術(shù)的交匯與疊加，是構(gòu)建下一波應(yīng)用創(chuàng)新的關(guān)鍵驅(qū)動力。

為此，英特爾提出六大技術(shù)支柱，不斷擴展英特爾產(chǎn)品領(lǐng)先性。在當前CPU的基礎(chǔ)上，進一步構(gòu)建GPU、FPGA、AI芯片、視覺處理芯片等不同類型的計算架構(gòu)，以滿足多樣化工作負載的需求。同時，英特爾還推出了oneAPI軟件以及異構(gòu)整合能力，為塑造未來異構(gòu)計算格局，滿足多元化計算需求奠定了堅實基礎(chǔ)。

超異構(gòu)計算時代來臨

宋繼強表示，在過去的20年中，“數(shù)據(jù)”發(fā)生了翻天覆地的變化，這也推動了超異構(gòu)計算時代的來臨。

如果從數(shù)據(jù)產(chǎn)生的源頭來看，從最初的以PC為中心，到后來的云端數(shù)據(jù)中心，再到蓬勃發(fā)展的移動互聯(lián)網(wǎng)時代。伴隨著萬物互聯(lián)時代的來臨，智能終端的連接數(shù)量已經(jīng)達到百億級，手機、汽車、攝像頭、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)各種場景不一而足。而且，來自終端和邊緣所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量還在快速上升，這就對數(shù)據(jù)的實時性處理提出了很高的要求，邊緣智能成為必然選擇。

如果從數(shù)據(jù)的種類來看，剛開始都是諸如圖表之類的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在進入圖形界面之后，各種各樣的應(yīng)用催生了海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。來自端、邊、云，對延時、成本、算法有著不同需求的數(shù)據(jù)，正在驅(qū)動計算架構(gòu)的演進和擴展，異構(gòu)計算漸成趨勢。

其中，CPU適合標量運算，GPU可用于矩陣運算或者加速器，ASIC等定制的可編程硬件可作為AI專用的加速器，F(xiàn)PGA則是空間運算的最佳載體，這也是異構(gòu)計算的常用組件。宋繼強表示，在CPU和嵌入式GPU的基礎(chǔ)上，通過對Altera、Nervana、eASIC等廠商的收購，英特爾已經(jīng)掌握了CPU、GPU、ASIC、FPGA四種不同架構(gòu)。

軟硬協(xié)同加速轉(zhuǎn)型進程

但在面對多種工作負載的情況下，只有異構(gòu)計算是不夠的，英特爾提出了“超異構(gòu)計算”，即采用多功能、多架構(gòu)的芯片處理和加速不同的運算負載，采用封裝集成技術(shù)將計算單元封裝在一個SoC，并具備統(tǒng)一異構(gòu)計算軟件的計算架構(gòu)。

英特爾的異構(gòu)整合方案主要有2.5D封裝EMIB和3D封裝Foveros。EMIB實現(xiàn)芯片的橫向連通，支持CPU、圖形卡、IO及多芯片間的通信。Foveros將不同制程、不同性價比、不同穩(wěn)定性的芯片，根據(jù)功耗等要求放在不同層級，在三維空間提高晶體管密度和多功能集成。

毋庸置疑，英特爾在硬件層面的創(chuàng)新是有目共睹的。但是進入到超異構(gòu)計算時代，計算力指數(shù)級上升的實現(xiàn)一定是基于硬件與軟件的結(jié)合。所以英特爾借助“軟件先行”的戰(zhàn)略，推進硬件和軟件的共同創(chuàng)新，來引領(lǐng)異構(gòu)計算的整合和創(chuàng)新，實現(xiàn)計算力指數(shù)級增長，滿足未來多元化的計算需求。

英特爾推出了“統(tǒng)一架構(gòu)編程”，也就是one API，幫助開發(fā)者屏蔽了硬件復(fù)雜性，可以根據(jù)系統(tǒng)和硬件自動適配功耗最低、性能最佳的加速方式，簡化并優(yōu)化編程過程。“one API已經(jīng)有一套基于開放規(guī)范的行業(yè)計劃，不僅英特爾將產(chǎn)品加入其中，也支持第三方硬件，只要提供了相應(yīng)產(chǎn)品的描述，也可以加進來，加入one API的優(yōu)化籃子。”宋繼強說。

在此基礎(chǔ)上，英特爾還推出了Aurora超級計算機架構(gòu)。Aurora包含one API，采用Foveros 3D封裝，配置了2個英特爾至強可擴展處理器、6個基于CXL標準的GPU，采用7nm制程。宋繼強表示，Aurora是一個典型的超異構(gòu)計算，面向百億億次級的計算需求。

如何實現(xiàn)超過1000倍的計算效能提升。從標準計算到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，再到神經(jīng)擬態(tài)，千倍計算效能的提升需要“另辟蹊徑”。英特爾的探索方向是神經(jīng)擬態(tài)計算和量子計算。

仰望星空：探索神經(jīng)擬態(tài)與量子計算

作為計算領(lǐng)域內(nèi)的領(lǐng)導(dǎo)者，英特爾不但要腳踏實地，更要仰望星空。比如，如何超越經(jīng)典計算領(lǐng)域，實現(xiàn)超過1000倍的計算效能提升，英特爾的探索方向是神經(jīng)擬態(tài)計算和量子計算。

在神經(jīng)擬態(tài)計算方面，英特爾在2017年年底發(fā)布了Loihi芯片，這是一個基于14納米制程工藝的單芯片，在架構(gòu)設(shè)計中整合了計算和存儲；該芯片具備128個核心，每個核心中有1000個神經(jīng)元計算模型，單芯片可以模擬13個萬個神經(jīng)元，支持多種學(xué)習(xí)模式，支持類似于人腦的工作方式。

“人腦有860億個神經(jīng)元，這看似有很大差距；但摩爾定律還在繼續(xù)生效，封裝技術(shù)也在進步，達到人腦神經(jīng)元的數(shù)量只是時間和工程問題。”宋繼強表示。在神經(jīng)擬態(tài)計算方面，英特爾建立了一個全球性的神經(jīng)擬態(tài)研究社區(qū)INRC，目前已經(jīng)有75家組織加入其中。

量子計算同樣是英特爾重點投入的領(lǐng)域。在他看來，量子計算主要就是用于解決經(jīng)典計算機搞不定的大規(guī)模計算問題，諸如密碼破譯、生物醫(yī)療、化學(xué)等組合爆炸的問題。

英特爾研究院發(fā)布了代號為“Horse Ridge”的首款低溫控制芯片，這將加快全棧量子計算系統(tǒng)的開發(fā)步伐。隨著研究不斷取得進展，英特爾的目標是讓低溫控制和硅自旋量子位在相同的溫度下工作。英特爾能夠充分利用在先進封裝和互連技術(shù)方面的專長，創(chuàng)建一個將量子位和控制器件集成到精簡封裝中的解決方案。

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