數(shù)據(jù)洪流已將科技產(chǎn)業(yè)推向2020年代重要節(jié)點，數(shù)據(jù)的價值正逐步釋放，如“石油”般寶貴的數(shù)據(jù)必將成為未來科技創(chuàng)新的命脈。然而面對近千億智能設備所產(chǎn)生數(shù)據(jù)的多元化計算需求，任何單一的計算形態(tài)都不足以滿足這項規(guī)模宏大的挑戰(zhàn)。自2017年起英特爾確立“以數(shù)據(jù)為中心”的戰(zhàn)略轉(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，以“六大技術(shù)支柱”的共同創(chuàng)新為突破口，為業(yè)界提供領(lǐng)先的數(shù)據(jù)處理、存儲和傳輸?shù)脑频蕉水a(chǎn)品與解決方案，為驅(qū)動科技發(fā)展與創(chuàng)新奠定基石。
英特爾中國研究院院長宋繼強博士
12月19日，英特爾中國研究院院長宋繼強圍繞“英特爾如何構(gòu)建技術(shù)基石，驅(qū)動未來計算”為主題，在一個知識海洋的特色空間帶來精彩演講。他說，“英特爾將堅持‘以數(shù)據(jù)為中心’的戰(zhàn)略，鞏固與繼續(xù)發(fā)展‘六大技術(shù)支柱’的協(xié)同創(chuàng)新，為未來十年甚至更長遠的未來數(shù)據(jù)世界奠定堅實的技術(shù)基石?！?/p>
英特爾如何抓住數(shù)據(jù)和計算變革？
數(shù)據(jù)在過去30年間發(fā)生了三次重要的轉(zhuǎn)變：起初數(shù)據(jù)以純PC計算形式為主，2000年之后的10年則是PC計算、服務器、Web2.0時代共同產(chǎn)生，2010年之后數(shù)據(jù)輻射到了手機、汽車、云計算、IoT、區(qū)塊鏈、智能生活、自動駕駛方方面面?！坝嬎銠C”變得無處不在，數(shù)據(jù)也為我們叩響了新世界的大門。
從數(shù)據(jù)量來說，根據(jù)IDC的報告全球數(shù)據(jù)正以25%增速呈指數(shù)級增長，數(shù)據(jù)量快速產(chǎn)生釋放。從數(shù)據(jù)類型來說，由于產(chǎn)生來源不同，數(shù)據(jù)的形態(tài)日趨多元化，變得越來越復雜。由此，數(shù)據(jù)的規(guī)模和復雜性遠遠超出了當前分析、理解這些數(shù)據(jù)的能力，數(shù)據(jù)促使計算方式發(fā)生變革。然而，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)務價值，才能創(chuàng)造新的服務和體驗。英特爾正是敏銳把握這些動向從而準確抓住數(shù)據(jù)和計算變革的時代關(guān)口。
英特爾認為，人工智能、5G、邊緣計算是當今三大轉(zhuǎn)折性技術(shù)領(lǐng)域。這三項技術(shù)的交匯與疊加催生了終端計算、邊緣計算、云計算形態(tài)的變化，包含CPU、GPU、AI、FPGA在內(nèi)的異構(gòu)計算漸成趨勢。
早在2017年英特爾便確立了“以數(shù)據(jù)為中心”的轉(zhuǎn)型目標，圍繞著“以數(shù)據(jù)為中心”英特爾在戰(zhàn)略發(fā)布、戰(zhàn)略收購、產(chǎn)品創(chuàng)新、生態(tài)合作四個方向上頻頻發(fā)力，在產(chǎn)品和技術(shù)上實現(xiàn)了更豐富的計算能力。自2015年收購Altera起，英特爾先后收購了Nervana、Movidius、Mobileye、eASIC、NetSpeed Systems、HabanaLabs，成為收購最頻繁的科技巨頭之一。結(jié)合戰(zhàn)略發(fā)布、生態(tài)合作，英特爾每年帶來驚人的產(chǎn)品創(chuàng)新能力。根據(jù)Q3財報，英特爾以數(shù)據(jù)為中心業(yè)務營收已與PC業(yè)務持平，僅剛剛過去的11月，英特爾就連續(xù)發(fā)布了Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡處理器NNP、MovidiusMyriad視覺處理單元、基于Xe架構(gòu)的通用GPU等令人振奮的產(chǎn)品，可以說英特爾通過豐富的產(chǎn)品布局已經(jīng)牢牢掌握了下一個全新計算時代的主動權(quán)。
為了更好的面向新的計算時代，英特爾在2018年提出了“六大技術(shù)支柱”戰(zhàn)略，從制程和封裝、XPU架構(gòu)、內(nèi)存和存儲、互連、安全、軟件這六個方面確立了如何驅(qū)動未來的創(chuàng)新。其中，作為英特爾“軟件先行”戰(zhàn)略的重要體現(xiàn)，oneAPI最重要的作用是統(tǒng)一和簡化跨架構(gòu)編程，將CPU、GPU、AI、FPGA等關(guān)鍵技術(shù)打通連接，使它們可以按照需求進行靈活組合，從而為客戶提供跨架構(gòu)、跨平臺的組合式解決方案。而異構(gòu)整合EMIB和Foveros及今年7月推出的Co-EMIB技術(shù)則從封裝這個角度展現(xiàn)了英特爾基于六大支柱的創(chuàng)新能力。由該技術(shù)打造的Lakefield成為英特爾基于六大技術(shù)支柱探索超異構(gòu)計算的開端。上個月剛剛發(fā)布的Aurora（極光）超級計算機架構(gòu)由史上首個百億億次級GPU打造，并得到7nm、Foveros3D封裝加持充分展現(xiàn)了超異構(gòu)計算的完整愿景。配合英特爾原本在固態(tài)存儲、傲騰、3D NAND等方面的技術(shù)積累，英特技術(shù)能提供多元化的計算需求，完整構(gòu)建了數(shù)據(jù)處理、存儲和傳輸?shù)娜轿唤鉀Q方案。
英特爾持續(xù)投身前沿科學，探索未來計算脈絡
人腦的能耗只有20瓦，僅用其中的部分能耗，人腦就能書寫、繪畫，可以較為輕松的識別分析很抽象的事物和情感，這是目前標準通用計算無法做到的。怎樣將數(shù)十千瓦能耗的計算降低到人腦這種20瓦的水平？必須要打破原有的規(guī)則，神經(jīng)擬態(tài)計算來到人們視野。英特爾在2017年推出了Loihi神經(jīng)擬態(tài)芯片，它內(nèi)置了128個核，擁有13萬個神經(jīng)元和1.3億突觸，還包括了片上存儲結(jié)構(gòu)。能提供高度復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡拓撲，支持多種學習模式的擴展和片上學習能力。Loihi系統(tǒng)部署學習機制后，它將邊工作邊學習邊自行改進，這已經(jīng)在向人腦的運行模式去靠攏。
目前神經(jīng)擬態(tài)的應用領(lǐng)域還相對比較集中，體現(xiàn)在智慧工廠、惡意軟件檢測、自適應假肢等方面。為了推動神經(jīng)擬態(tài)的研究，英特爾牽頭全球領(lǐng)先的大學、世界500強企業(yè)、政府實驗室和各類初創(chuàng)公司約75家組織共同在INRC神經(jīng)擬態(tài)研究社區(qū)開展合作。英特爾的神經(jīng)擬態(tài)芯片、工具將與學術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界共同合作前沿進展。
量子計算是近幾年興起的新興領(lǐng)域，量子計算要達到的目的通常是處理那些標準計算無法解決的大規(guī)模計算問題。當然量子計算想要實現(xiàn)并不容易，量子計算中量子躍遷所需要量子位是脆弱的，躍遷結(jié)果難以被測試，也很容易受到條件因素改變而改變。同時，量子位是不容易疊加新的態(tài)，或者讓多個態(tài)之間進行糾纏的，如此一來量子位缺少數(shù)量優(yōu)勢，難以實現(xiàn)量子計算爆發(fā)的效率優(yōu)勢。制造更多的量子位，解決量子位的糾錯，解決量子位之間的連接和測試問題，這是龐大而又系統(tǒng)性的工程。
量子計算不管是創(chuàng)造更多的量子位還是監(jiān)測量子躍遷狀態(tài)，都需要在可測試的條件下進行，所以英特爾目前所做的主要是在不影響量子位和躍遷狀態(tài)的情況下對量子位進行測試。以此路徑，英特爾帶來了首款49量子位超導量子測試芯片“TangleLake”，并打造了全球第一臺低溫晶圓探測儀，它也是目前量子計算首款測試工具。在剛剛過去的12月，英特爾推出首款低溫量子位控制芯片，令量子位達到量子計算所需要的疊加態(tài)、糾纏態(tài)，可實現(xiàn)-269攝氏度低溫環(huán)境下工作?？梢哉f英特爾的多項成果真正引領(lǐng)了量子計算前沿領(lǐng)域的突破。
面對即將到來的2020年代，英特爾將堅持“以數(shù)據(jù)為中心”，釋放數(shù)據(jù)指數(shù)級增長帶來的無限潛能。依托于無與倫比的XPU產(chǎn)品組合，英特爾通過異構(gòu)整合和oneAPI軟件平臺來推動實現(xiàn)超異構(gòu)計算愿景。得益于六大技術(shù)支柱，英特爾能夠為業(yè)界提供領(lǐng)先的技術(shù)實力，構(gòu)建數(shù)據(jù)處理、存儲和傳輸?shù)耐暾鉀Q方案。同時英特爾也將繼續(xù)向前，在神經(jīng)擬態(tài)計算、量子計算等前沿計算領(lǐng)域不斷探索，引領(lǐng)技術(shù)創(chuàng)新大步向前。
（免責聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。
任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，應及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 ）
