英特爾在探索未來計算的路上砥礪前行

賈蘭

自2015年開始，英特爾洞察數據發生的顛覆性變化，并提出數據將改變未來計算格局乃至整個世界。

數據洪流已將科技產業推向2020年代重要節點，數據的價值正逐步釋放，如“石油”般寶貴的數據必將成為未來科技創新的命脈。然而面對近千億智能設備所產生數據的多元化計算需求，任何單一的計算形態都不足以滿足這項規模宏大的挑戰。

自2017年起英特爾確立“以數據為中心”的戰略轉型目標，致力于釋放數據指數級增長帶來的無限潛能，以“六大技術支柱”的共同創新為突破口，為業界提供領先的數據處理、存儲和傳輸的云到端產品與解決方案，為驅動科技發展與創新奠定基石。

英特爾中國研究院院長宋繼強表示：“英特爾將堅持‘以數據為中心的戰略，鞏固與繼續發展‘六大技術支柱的協同創新，為未來10年甚至更長遠的未來數據世界奠定堅實的技術基石。”

數據與計算的變化

數據在過去30年間發生了3次重要的轉變：起初數據以純PC計算形式為主；2000年之后的10年則是PC計算、服務器和Web2.0時代共同產生；2010年之后數據輻射到了手機、汽車、云計算、IoT、區塊鏈、智能生活和自動駕駛等方方面面。“計算機”變得無處不在，數據也為我們叩響了新世界的大門。

從數據量來說，根據IDC的報告，全球數據正以25 %增速呈指數級增長，數據量快速產生釋放。從數據類型來說，由于產生來源不同，數據的形態日趨多元化，變得越來越復雜。由此，數據的規模和復雜性遠遠超出了當前分析、理解這些數據的能力，數據促使計算方式發生變革。然而，未經處理的數據毫無價值，只有將數據轉化為業務價值，才能創造新的服務和體驗。英特爾正是敏銳把握這些動向，從而準確抓住數據和計算變革的時代關口。

英特爾認為，人工智能、5G和邊緣計算是當今三大轉折性技術領域。這3項技術的交會與疊加催生了終端計算、邊緣計算和云計算形態的變化，包含CPU，GPU，AI，FPGA在內的異構計算漸成趨勢。

數據無處不在，多元化計算時代來臨。從云到端，不僅僅是PC、服務器或其他設備，人工智能、云數據中心、物聯網、下一代網絡和自動駕駛等新型數據密集型工作負載不斷涌現，正驅動計算架構快速演進并呈指數級擴展，異構計算日漸成為趨勢，未來10年，架構創新將成為計算創新的關鍵驅動力。

英特爾如何變化

早在2017年英特爾便確立了“以數據為中心”的轉型目標，圍繞“以數據為中心”，英特爾在戰略發布、戰略收購、產品創新和生態合作4個方向上頻頻發力，在產品和技術上實現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，Habana Labs，成為收購最頻繁的科技巨頭之一。結合戰略發布、生態合作，英特爾每年帶來驚人的產品創新能力。

根據Q3財報，英特爾以數據為中心業務營收已與PC業務持平。僅2019年11月，英特爾就連續發布了Nervana神經網絡處理器NNP，Movidius Myriad視覺處理單元、基于Xe架構的通用GPU等令人振奮的產品，可以說英特爾通過豐富的產品布局已經牢牢掌握了下一個全新計算時代的主動權。

為了更好地面向新的計算時代，英特爾在2018年提出了“六大技術支柱”戰略，從制程和封裝、XPU架構、內存和存儲、互連、安全和軟件這6個方面確立了如何驅動未來的創新。

其中，作為英特爾“軟件先行”戰略的重要體現，oneAPI最重要的作用是統一和簡化跨架構編程，將CPU，GPU，AI，FPGA等關鍵技術打通連接，使他們可以按照需求進行靈活組合，從而為客戶提供跨架構、跨平臺的組合式解決方案。

而異構整合EMIB和Foveros及2019年7月推出的Co-EMIB技術則從封裝這個角度展現了英特爾基于六大支柱的創新能力。由該技術打造的Lakefield成為英特爾基于六大技術支柱探索超異構計算的開端。

不久前剛剛發布的極光（Aurora）超級計算機架構由史上首個百億億次級GPU打造，并得到7 nm、Foveros3D封裝加持，充分展現了超異構計算的完整愿景。配合英特爾原本在固態存儲、傲騰和3D NAND等方面的技術積累，英特爾技術能提供多元化的計算需求，完整構建了數據處理、存儲和傳輸的全方位解決方案。

英特爾繼續向前，探索未來計算

人腦的能耗只有20 W，僅用其中的部分能耗，人腦就能書寫、繪畫，可以較為輕松地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。怎樣將數十千瓦能耗的計算降低到人腦這種20 W的水平？必須要打破原有的規則，神經擬態計算出現到了人們的視野。

英特爾在2017年推出了Loihi神經擬態芯片，它內置了128個核，擁有13萬個神經元和1.3億突觸，還包括了片上存儲結構。能提供高度復雜的神經網絡拓撲，支持多種學習模式的擴展和片上學習能力。Loihi系統部署學習機制后，它將邊工作邊學習邊自行改進，這已經在向人腦的運行模式去靠攏。

目前神經擬態的應用領域相對比較集中，體現在智慧工廠、惡意軟件檢測和自適應假肢等方面。為了推動神經擬態的研究，英特爾牽頭全球領先的大學、世界500強企業、政府實驗室和各類初創公司約75家組織共同在INRC神經擬態研究社區開展合作。英特爾的神經擬態芯片、工具將與學術界、產業界共同合作前沿進展。

量子計算是近幾年興起的新興領域，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模計算問題。當然量子計算想要實現并不容易，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，或者讓多個態之間進行糾纏的，如此一來量子位缺少數量優勢，難以實現量子計算爆發的效率優勢。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，這是龐大而又系統性的工程。量子計算不管是創造更多的量子位還是監測量子躍遷狀態，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的情況下對量子位進行測試。

根據此路徑，英特爾帶來了首款49量子位超導量子測試芯片“Tangle Lake”，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2019年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、糾纏態，可實現-269℃低溫環境下工作。可以說英特爾的多項成果真正引領了量子計算前沿領域的突破。

面對剛剛到來的2020年，英特爾將堅持“以數據為中心”，釋放數據指數級增長帶來的無限潛能。依托于豐富的XPU產品組合，英特爾通過異構整合和oneAPI軟件平臺來推動實現超異構計算愿景。得益于六大技術支柱，英特爾能夠為業界提供領先的技術實力，構建數據處理、存儲和傳輸的完整解決方案。同時英特爾也將繼續向前，在神經擬態計算、量子計算等前沿計算領域不斷探索，引領技術創新大步向前。