英特爾正在致力於創造改變世界的技術，造福地球上的每一個人，這就是英特爾的“凌雲之智”。其指數級創新將在三個層面發生：智能連接、智能存儲、智能計算。
2020年4月9日，英特爾中國召開“年度戰略紛享會”。會上，英特爾中國研究院院長宋繼強先生介紹了英特爾在技術層面的一系列最新成果。宋院長表示：英特爾正在致力於創造改變世界的技術，造福地球上的每一個人，這就是英特爾的“凌雲之智”。其指數級創新將在三個層面發生：智能連接、智能存儲、智能計算。
英特爾的六大支柱戰略
英特爾當前的計算創新主要包括於2018年底發佈的六大技術支柱戰略：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。這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，也是驅動整個行業智能創新變革的原動力。
其中值得一提的是摩爾定律的演進。現在英特爾製造工藝上的創新已經迴歸到兩年週期。10nm製程的良品率大幅提升，在2020年英特爾將推出一系列新品。而7nm製程將在2021實現產品首發，直到2022年提供完整的產品組合。
在先進的封裝技術方面，英特爾現在可以將在不同工藝節點上，已經測試好的小芯片chiplet，更好地進行大規模封裝或者3D堆疊，有兩種技術可以用——EMIB、FOVEROS。其中EMIB是在平面的架構裡，通過米粒大小的封裝工藝，實現CPU、圖形卡、IO及其他多個芯片間的通信，而FOVEROS則是在三維空間提高晶體管密度和多功能集成（即我們常說的3D封裝）。2019年7月之後，英特爾已經實現了兩者相結合的CO-EMIB技術，這將賦予芯片設計的靈活性。
不但如此，英特爾還在不斷加速推動計算架構的創新。英特爾Xe架構是一個非常靈活、擴展性極強的統一架構，針對性地劃分成多個微架構。它可用於幾乎所有計算、圖形領域，包括百億億次高性能計算、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。得益於在軟件、XPU硬件和異構整合方面的進展，英特爾正在將“超異構”計算願景變為現實。通過超異構計算，英特爾可以集成不同架構、不同製程、3D封裝、互連和oneAPI等技術創新，為客戶提供更多的靈活性和更快的產品上市時間，全方位推動計算創新發展。
在未來計算領域探索方面，宋院長表示：驅動未來計算顛覆性創新將會在三個維度發生，即未來計算、未來存儲以及未來通信。其中，英特爾認為量子計算和神經擬態計算將是非常重要的兩種新型未來計算方式。從存儲或者內存技術來看，如何更好地存儲數據，讓數據與計算靠得更近是研究的方向。而從數據通信的角度來看，硅光通信將是一種全新的互聯方式趨勢。
有“嗅覺”的芯片：Loihi
代號“Loihi”的芯片項目是英特爾在2017年宣佈進行研發的全新架構自主學習神經擬態芯片。其研發背景是隨著自動化到人工智能的發展，越來越要求計算機的操作模式趨向於人類，需要實時處理非結構化和有噪聲的數據，並不斷地適應變化。它是以神經元的結構去開發，支持自主學習，即使在應用場景變化時，也能通過自主學習來進行適應，讓機器像大腦一樣思考。
不久前的3月27日，英特爾宣佈其最強大的最新神經擬態系統——Pohoiki Springs已經準備就緒，能提供1億個神經元的計算能力。Pohoiki Springs是一個數據中心機架式系統，是英特爾迄今為止開發的最大規模的神經擬態計算系統。它將768塊Loihi神經擬態研究芯片集成在5臺標準服務器大小的機箱中，以低於500瓦的功耗運行。該系統的神經容量已經增加到一個小型哺乳動物大腦（倉鼠的大腦大約為9000萬個神經元）的大小，並且可以給很多合作伙伴提供雲上的服務。
在今天的會議上，宋院長透露了更多細節。每一顆Loihi神經擬態芯片目前已經實現128核、13萬神經元和1.3億突觸，每個神經擬態計算內核模擬多個“邏輯神經元”，而片上網絡連接支持高效的脈衝信息分發。具備高度複雜的神經網絡拓撲，支持多種學習模式的可擴展的片上學習能力，並且整合了計算和存儲。
英特爾研究院與美國康奈爾大學在近期共同展示了基於Loihi的實驗系統在存在明顯噪聲和遮蓋的情況下，學習和識別危險化學品的能力。它僅需單一樣本便可學會識別每一種氣味，而且不會破壞它對先前所學氣味的記憶。
Loihi方案展現出了極其出色的識別準確率，通過72個化學傳感器活動組成的數據集，掌握10種不同氣味的神經表徵，對單一樣本的識別率達到92%。傳統方法中包括一種深度學習解決方案，但要達到與Loihi相同的分類準確率，該解決方案學習每類氣味需要3,000倍以上的訓練樣本。
量子計算的實用性
量子計算是一種全新計算模式，大家應該已經聽過不少相關話題。通過量子位的相干，在多個量子位上可以實現超大規模的並行計算。如果將量子計算商業化比作“極限攀巖”，那麼現在關於它的研究才剛剛啟程。
宋院長認為：“未來，我們應關注如何構建能夠用於解決棘手挑戰的系統，即量子實用性。只有在成千上萬個量子位可靠運行的情況下，量子計算機才能比超級計算機更快地解決實際問題。”
英特爾正在推進量子實用性，其重點在於：創造更好、更穩定的量子位，提升量子位連接性，開發一套可擴展的I/O。2019年底，英特爾研究院發佈了代號為“Horse Ridge”的首款低溫控制芯片，以加快全棧量子計算系統的開發步伐。作為量子實用性道路上的一個重要里程碑， Horse Ridge以一種高度集成的方式實現了對多個量子位的控制，併為向更大的系統擴展奠定了基礎。
近內存計算
近內存計算，是指將數據在存儲層級向上移動，使其更接近計算部件。這是未來數據處理最迫切的需求，特別是在AI計算方面。近內存計算單元，包含乘加器和單獨的靜態內存，能讓內存和計算資源更緊密地結合在一起。同時，這種近內存計算單元可以構成分佈式計算架構，使大規模數據處理的效率大幅攀升。
英特爾的每個近內存計算核心的尺寸僅為104μm×79μm，陣列配置可擁有68MB靜態存儲器，全部計算單元約1500個，能效更佳。
硅光子技術
英特爾從很早就開始推動硅光子技術的研究。在今年3月，英特爾展示了業界首個一體封裝光學以太網交換機。它成功將其1.6Tbps的硅光引擎與12.8 Tbps的可編程以太網交換機進行了集成。硅光通信作為一種新的互聯方式，現在是進行下一代硅光互聯研發的最佳時機。
來源：微型計算機
- END -
*免責聲明：本文僅代表作者個人觀點，不代表本公眾號立場。本公眾號轉載此圖文僅出於傳播更多資訊之目的，如有侵權或違規請及時聯繫我們，我們將立刻予以刪除。
投稿或推廣合作：[email protected]
