自1968年成立以來,英特爾都是半導體領域當之無愧的巨頭。這一方面得益於他們在研發方面的持續投入。
英特爾公司全球副總裁兼中國區總裁楊旭在日前舉辦的“英特爾中國媒體紛享會”上也指出，英特爾是一家技術驅動的公司，其創新背後是世界級的投入。根據他提供的數據顯示，在2019年，英特爾研發投入是134億美元，佔營業收入19%，這在半導體行業遙遙領先。
另一方面，寫在DNA裡面的前瞻思維是英特爾能渡過一浪接一浪的產業浪潮，並始終站穩產業龍頭位置的又一個重要倚仗。楊旭表示，作為一家高科技公司，永遠要站在最前端，要看到人家看不到的東西，要不斷創新技術，去抓住每一次增長的機會，同時也必須要有駕馭危機的能力。英特爾在這方面有很多的經驗，也很有發言權。
“到了2020年，是新十年的起點，是一個鉅變的時代，世界正在重塑，前所未有的變革正在發生，新冠疫情更是發展成為全球危機，興我們需要戰略性長遠的眼光和很多的經驗，才能在這場危機中尋找到機會 ”。楊旭說。
“智能X效應”下的數據機會
按照楊旭的說法，“智能X”的“X”代表了幾個意思：這首先代表了各種智能的物。越來越多智能的物連在互聯網上連接起來，匯聚成一個個增值平臺。這些平臺將會產生海量的數據，為未來產業的增值和數據的增值提供了可能，形成產業創新的X效應，帶來指數型增長的發展機會。
相關統計顯示，在2023年之前，全球數據量年均複合增長率達到25%。特別是邊緣數據的增長將會迅猛增長，我們要將計算能力更靠近用戶，提高服務質量滿足更多個性化需求。在楊旭看來，數據增長給處理數據、存儲數據和傳輸數據三個方面帶來了前所未有的需求。也驅動整個市場的市場規模到2024年增長到3000億美元。
其次，這個X在英文單詞中還有“滅絕”的意思。就是說如果你沒有抓住智能的效應，智能的機會，公司就有可能會被大浪淘沙而消滅。
“有見及此，英特爾已經將其業務結構從以前的‘以PC為中心’轉變到到‘以數據為中心’。展望不久的將來，我們70%的業務都是以數據為中心。所以我們會沿著這樣的路線繼續向前發展，深化創新和轉型，而推動這個轉型發生的四大關鍵是人工智能、5G網絡轉型、智能邊緣和自動駕駛”，楊旭說。
為了迎接這一新技術時代的到來，英特爾提供了從通用型CPU到GPU，從可編程加速產品FPGA到ASIC專用芯片等一系列的產品組合，支持客戶從雲、網絡、邊緣到端的智能部署，奠定雲計算、人工智能、5G網絡轉型和智能邊緣等多領域創新的數字基石。
“英特爾不再只是一家芯片公司，我們提出了XPU架構，我們提供從前端計算，智能推理，到高速傳輸，到後端大規模數據的處理、推理以及到最後存儲技術的端到端平臺，產品線也覆蓋了雲、網、端。同時，我們還推動了量子計算、神經擬態計算等未來創新。並戰略性地收購了一系列的創新公司，加強了我們對未來的業務佈局。”，楊旭在分享會上強調。
從市場的實際表現來看，英特爾也是新數據時代當之無愧的“王者”。
統計顯示，英特爾至強可擴展平臺已累計銷售3000萬顆芯片，廣泛支持著與日常工作、生活息息相關的雲計算、大數據分析等應用；英特爾子公司Mobileye的EyeQ系列芯片截至2019年底出貨5400多萬，為全球超過5000萬輛汽車的行車安全保駕護航。
而這一切的創新來源則是英特爾的六大技術支柱。
“六大技術支柱”驅動創新
據英特爾中國研究院院長宋繼強介紹，“六大技術支柱”是英特爾在2018年12月發佈的一個戰略，當中包括了製程和封裝、XPU架構、內存和存儲、互連、安全以及集成一切的軟件。基於這六大支柱，英特爾持續推動計算創新演進，不斷擴展產品領先性。
“六大技術支柱不僅是英特爾未來數年推動自身創新的技術引擎，還是驅動整個行業智能創新變革的原動力”，宋繼強強調。
在戰略發佈一年多之後，英特爾也在多個方面取得了重要的進展，為未來的新數據時代夯實了基礎。這首先體現在推動摩爾定律的演進方面。
眾所周知，英特爾聯合創始人戈登摩爾在1968年首次提出的”摩爾定律“在過去多年指引著集成電路產業的前進。但在過去幾年，因為材料和設備等多方面原因的影響，導致了了摩爾定律放緩了。但在英特爾的努力下，製程技術已經回到了兩年更新的週期。
“新一輪的10nm的創新產品已經陸續問世，良品率大幅度提升，產能也大幅提升。我們在獲得大規模算力的同事，還大幅降低了功耗。未來，我們還將以極快的速度過渡到更先進的7nm工藝，並將於2021年推出產品”，宋繼強告訴記者。
其次在架構方面,英特爾也獲得了顯著的進展。
我們對英特爾最熟悉的架構必然是X86，作為史上最成功的架構之一，X86在過去幾十年驅動計算產業發生了翻天覆地的變化，在未來將也將是計算設備的重要來源之一。但和以前不一樣的是，因為人工智能等應用的興起，現在的設備的計算有了更多不同的需求。基於此，英特爾推出了全新的Xe架構。
從宋繼強的介紹中我們得知，Xe架構是一個非常靈活且擴展性很強的統一架構。它同時還可以分成多種微架構。能應用到包括百億億次高性能計算、人工智能深度學習與訓練、雲服務、多媒體編輯、工作站、遊戲、輕薄筆記本、便攜設備等領域。而基於這個架構，英特爾在2019年推出了一款全新類別、兼具高性能和高靈活性的，研發代號為“Ponte Vecchio”。的獨立通用型GPU，同時還推出了首款基於Xe架構的獨立圖形顯卡。
除了製程和架構以外，包括EMIB、Foveros和Co-EMIB在內的封裝技術也是英特爾迎接未來數據時代打造的另一個維度的基石。
在過去，芯片產業提高芯片PPA的方式除了製程微縮以外，架構更新也是另外的一個重要方面。這也是英特爾推動在這兩個領域革新的一個原因。但我們也應該認識到，硅材料本身的屬性，依然會是限制芯片製造發展的一個重要因素。考慮到這點，包括三星、臺積電和Intel在內的先進製造企業都將目光投向了2.5D和3D封裝,讓芯片達到更好的PPA目標。
宋繼強表示，EMIB（Embedded Multi-Die Interconnect Bridge，嵌入式多核心互聯橋接）是一個2.5D封裝技術，可以讓在一個水平層上多種不同功能的芯片，通過EMIB，而不是互相之間拉線連接。進而達到高帶寬和低功耗的目標。
至於3D封裝Foveros，則是在垂直方向上用好幾種新的技術,讓它提供高帶寬、低功耗的芯片連接,以實現面積更小、功能更簡單的小芯片（chiplet）,讓方案整體具備更完整的功能。
“除了功能性的提升之外，Foveros技術對於產業來說最迷人的地方在於他可以將過去漫長的重新設計、測試、流片過程統統省去，直接將不同IP、不同工藝的各種成熟方案封裝在一起，從而大幅降低成本並提升產品上市速度。”，宋繼強說。
此外，英特爾還有一個將將EMIB和Foveros技術相結合的創新應用技術——Co-EMIB。據宋繼強介紹，這個技術可以理解為EMIB和Foveros兩項技術的結合，那就意味著在水平同物理層互連和垂直互連同時，實現Foveros 3D堆疊之間的水平互連。
“這就使得不管是2D水平互連還是3D堆疊互連，單片與單片之間都可以實現近乎於SoC級高度整合的低功耗、高帶寬、高性能表現，為芯片封裝帶來絕佳的靈活性。”，宋繼強強調。
為了加強運算能力，英特爾同時還推動一種叫做異構計算的XPU，意思就是在一個產品中，藉助CXL互聯技術，把CPU、GPU和FPGA等多種不同架構的芯片連接到一起。但這毫無疑問就會帶來相關的開發和協同能力。為了解決上述問題，英特爾推出了一個叫One API的軟件，希望能通過一套軟件接口、一套功能庫為開發者提供不同架構上的一些編程的便利性，同時保護我們已經開發過的程序在架構演進過程中不需要重新開發，從而輕易地遷移到未來的架構上。
“通過這種軟硬結合，我們在推動超異構計算願景的實現。”，宋繼強告訴記者。
探索更多的計算可能
為了應對未來更多的潛在計算需求，英特爾除了在傳統芯片上繼續深耕以外，還在未來計算、未來存儲技術和未來通信這三個領域進行了深入的研究。
首先看未來計算方面，英特爾開中的是神經擬態計算和量子計算。
宋繼強在會上表示，英特爾的Loihi是面對計算機處理器模式逐漸趨向於人類而推出的一個神經擬態計算新架構。Loihi支持模擬人腦的神經元連接構建的單元，將計算和存儲完全融合在一起，支持多種學習模式，使得我們可以同時將深度學習、關聯學習、強化學習這些使用的網絡都放在一個芯片架構中，讓它去學習和自我擴展，這是非常領先的軟硬件協同設計的模式。
量子計算方面，英特爾則和荷蘭科研機構QuTech在2015年簽訂了一個為期十年合作，在超導量子位和超導量子測試芯片和硅電子自旋的“自旋量子芯片”兩個方面進行研究。截止到現在，他們已經推出了一個49量子位的測試芯片“Tangle Lake”和兩個自旋量子位的測試芯片。
“在量子計算領域，我們要創造更好更穩定的量子位，同時還要提升多個量子位同時連接和測試。為此，我們將會開發出一套可擴展的I/O系統。這些都是可以和摩爾定律的推動是繼續同步來做的。這對於英特爾而言也是屬於前沿探索，不會讓其與目前的架構創新產生衝突，而是一個互補的探索。”，宋繼強說。
來到未來存儲和未來連接領域，英特爾則將近內存計算和硅光通信看作未來發展的兩個目標。宋繼強指出，近內存計算可以解決傳統訪問數據帶來的等待問題。而硅光通信同樣可以解決傳統光通信流程中分立器件連接轉換帶來的體積較大和效率損耗的問題。英特在今年三月份推出的業界首個一體封裝光學以太網交換機就是當中的典型。
“英特爾作為一家擁有長期戰略的公司，不僅要著眼於未來革命性、前瞻性的研究，還注重將科研成果及時地轉化到創新產品中去。因此，我們在前瞻性研究和科技成果轉化之間進行鐘擺式的發展，要去達到一個探索和實踐的平衡。”宋繼強最後說。
其實回看英特爾過去幾年的發展，除了不停在內部點亮科技樹之外，併購也是英特爾數據戰略的一個重要組成部分。例如早些年對Altera和Mobileye的收購,還有近來對Habana Labs的收購，都是在他們自身產品佈局上的“查漏補缺”。
以Habana Labs為例。基於現在英特爾的產品線，Xe架構的GPU能夠滿足那些需要很大網絡通過大量數據反覆實現，且算法還需要變化的雲端訓練。但在那些模型比較穩定且比較優化的應用上面，Habana Labs的方案更有優勢。後者同時還能提供端側推理的能力。
在這個到處都是“寶藏”的數據海洋裡，一艘全新的“芯片鉅艦”早已起航。
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