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英特尔中国研究院院长宋继强围绕英特尔如何构建技术基石,英特尔的转型之路
2020-04-29

自2017年起英特尔确立“以数据为中心”的战略转型目标,以“六大技术支柱”的共同创新为突破口,为业界提供领先的数据处理、存储和传输的云到端产品与解决方案,为驱动科技发展与创新奠定基石。

2017年,英特尔发布了Loihi神经拟态芯片,14纳米单芯片,在架构里整合了计算和存储。该芯片拥有128个核,13万个神经元,1.3亿个突触;每个神经拟态计算内核可模拟多个“逻辑神经元”;片上网格连接方式支持高效的脉冲消息分发;具有高度复杂的神经网络拓扑;支持多种学习模式的可扩展的片上学习能力。

英特尔如何抓住数据和计算变革?

英特尔中国研究院院长 宋继强

早在2017年英特尔便确立了以数据为中心的转型目标,围绕着以数据为中心英特尔在战略发布、战略收购、产品创新、生态合作四个方向上频频发力,在产品和技术上实现了更丰富的计算能力。自2015年收购Altera起,英特尔先后收购了Nervana、Movidius、Mobileye、eASIC、NetSpeed Systems、Habana Labs,成为收购最频繁的科技巨头之一。结合战略发布、生态合作,英特尔每年带来惊人的产品创新能力。根据Q3财报,英特尔以数据为中心业务营收已与PC业务持平,仅刚刚过去的11月,英特尔就连续发布了Nervana神经网络处理器NNP、Movidius Myriad视觉处理单元、基于Xe架构的通用GPU等令人振奋的产品,可以说英特尔通过丰富的产品布局已经牢牢掌握了下一个全新计算时代的主动权。

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英特尔认为,人工智能、5G、边缘计算是当今三大转折性技术领域。这三项技术的交汇与叠加催生了终端计算、边缘计算、云计算形态的变化,包含CPU、GPU、AI、FPGA在内的异构计算渐成趋势。

2019年12月19日,英特尔技术创新媒体沟通会在京举行。英特尔中国研究院院长宋继强围绕“英特尔构建技术基石,驱动未来计算”进行演讲,回顾了过去五年里英特尔向“以数据为中心”转型的历程,并向大家介绍了未来英特尔的产业规划与展望。

责任编辑:焦旭

现在做一个图像识别或是训练一个能做图像理解的加速器,需要数千瓦的电量才能做一件事。然而,与人脑相比太耗电了。人脑是一个20瓦的设备,且在工作中只用到部分功率,因为如果工作在全功率下人就会癫痫。也就是说,人脑识别一幅图像,仅用了不到20瓦的电量。智能计算的功耗比人脑高了1000倍,如果能将功耗降至和人脑一样,是不是就能可以把计算和智能训练放到前端设备里,比如数据中心、边缘服务器。

英特尔持续投身前沿科学,探索未来计算脉络

2015年,收购Altera,一家FPGA领先厂商。2016年,8月,收购Nervana,该公司用ASIC方式解决了AI深度学习加速的问题;同年9月,收购Movidius,一家专门生产视觉AI加速芯片的公司。2017年,收购Mobileye,该公司提供以摄像头作为数据输入的ADAS系统。2018年,收购eASIC,一家提供自动转换为ASIC设计工具的公司。通过这些收购,英特尔的手里已经握有四个不同架构的芯片方案。再加上英特尔自己的Xe图形加速器、独立显卡GPU,一条完整的异构产品线就此构成。

量子计算不管是创造更多的量子位还是监测量子跃迁状态,都需要在可测试的条件下进行,所以英特尔目前所做的主要是在不影响量子位和跃迁状态的情况下对量子位进行测试。以此路径,英特尔带来了首款49量子位超导量子测试芯片Tangle Lake,并打造了全球第一台低温晶圆探测仪,它也是目前量子计算首款测试工具。在刚刚过去的12月,英特尔推出首款低温量子位控制芯片,令量子位达到量子计算所需要的叠加态、纠缠态,可实现-269摄氏度低温环境下工作。可以说英特尔的多项成果真正引领了量子计算前沿领域的突破。

对于上述问题,英特尔在给出了解决方案。软件方面,oneAPI面向跨CPU、GPU、FPGA和其他加速器在内的异构计算,提供统一和简化的应用程序开发编程模型。封装方面,同时提供EMIB 2.5D封装技术和Foveros 3D封装技术,赋予芯片设计更多灵活性。

12月19日,英特尔中国研究院院长宋继强围绕英特尔如何构建技术基石,驱动未来计算为主题,在一个知识海洋的特色空间带来精彩演讲。他说,英特尔将坚持以数据为中心的战略,巩固与继续发展六大技术支柱的协同创新,为未来十年甚至更长远的未来数据世界奠定坚实的技术基石。

当然,在量子计算上,英特尔也做了诸多努力。2018年,英特尔推出了业界首款49量子位的超导量子测试芯片Tangle Lake。之后,又研发出了用于量子计算的最小自旋量子位芯片,以及量子计算首款测试工具——全球第一台低温晶圆探测仪。未来,英特尔将更加的关注通过自旋量子位来实现量子计算的研究。

面对即将到来的2020年代,英特尔将坚持以数据为中心,释放数据指数级增长带来的无限潜能。依托于无与伦比的XPU产品组合,英特尔通过异构整合和oneAPI软件平台来推动实现超异构计算愿景。得益于六大技术支柱,英特尔能够为业界提供领先的技术实力,构建数据处理、存储和传输的完整解决方案。同时英特尔也将继续向前,在神经拟态计算、量子计算等前沿计算领域不断探索,引领技术创新大步向前。

假设,你做一个小范围的化学实验,一千多个逻辑量子位就可以做成这件事。但是,逻辑量子位不是直接获取的,它是由多个物理量子位变成的。也就说,一千个逻辑量子位,通常需要百万个物理量子位来生成。而且,物理量子位是很脆弱的,需要不断的纠错编码,才能让多个物理量子位变成一个逻辑量子位。因此,量子计算的发展不能只看量子位,还要看量子的实用性。要想让量子计算可商用,不仅要解决量子位的数量问题,还要解决纠错和量子位之间连接与测试的问题。

数据在过去30年间发生了三次重要的转变:起初数据以纯PC计算形式为主,2000年之后的10年则是PC计算、服务器、Web2.0时代共同产生,2010年之后数据辐射到了手机、汽车、云计算、IoT、区块链、智能生活、自动驾驶方方面面。计算机变得无处不在,数据也为我们叩响了新世界的大门。

XPU架构的目的是针对不同类型工作负载,提供各种创新计算架构。然而,XPU里包含了CPU、GPU、FPGA、NNP、VPU等五种架构,如何将这些架构进行异构整合、方便调用是工程师们的普遍需求。

英特尔中国研究院院长宋继强博士

1.神经拟态计算

人脑的能耗只有20瓦,仅用其中的部分能耗,人脑就能书写、绘画,可以较为轻松的识别分析很抽象的事物和情感,这是目前标准通用计算无法做到的。怎样将数十千瓦能耗的计算降低到人脑这种20瓦的水平?必须要打破原有的规则,神经拟态计算来到人们视野。英特尔在2017年推出了Loihi神经拟态芯片,它内置了128个核,拥有13万个神经元和1.3亿突触,还包括了片上存储结构。能提供高度复杂的神经网络拓扑,支持多种学习模式的扩展和片上学习能力。Loihi系统部署学习机制后,它将边工作边学习边自行改进,这已经在向人脑的运行模式去靠拢。

2.量子计算

量子计算是近几年兴起的新兴领域,量子计算要达到的目的通常是处理那些标准计算无法解决的大规模计算问题。当然量子计算想要实现并不容易,量子计算中量子跃迁所需要量子位是脆弱的,跃迁结果难以被测试,也很容易受到条件因素改变而改变。同时,量子位是不容易叠加新的态,或者让多个态之间进行纠缠的,如此一来量子位缺少数量优势,难以实现量子计算爆发的效率优势。制造更多的量子位,解决量子位的纠错,解决量子位之间的连接和测试问题,这是庞大而又系统性的工程。

结语

从数据量来说,根据IDC的报告全球数据正以25%增速呈指数级增长,数据量快速产生释放。从数据类型来说,由于产生来源不同,数据的形态日趋多元化,变得越来越复杂。由此,数据的规模和复杂性远远超出了当前分析、理解这些数据的能力,数据促使计算方式发生变革。然而,未经处理的数据毫无价值,只有将数据转化为业务价值,才能创造新的服务和体验。英特尔正是敏锐把握这些动向从而准确抓住数据和计算变革的时代关口。

数据是输入,计算是处理数据的过程。数据趋于多元化,导致计算也趋于多元化发展。从云到端,不仅仅是PC、服务器或其它设备,人工智能、云数据中心、物联网、下一代网络、自动驾驶等新型数据密集型工作负载不断涌现,驱动着计算架构快速演进并呈指数级扩展。

为了更好的面向新的计算时代,英特尔在2018年提出了六大技术支柱战略,从制程和封装、XPU架构、内存和存储、互连、安全、软件这六个方面确立了如何驱动未来的创新。其中,作为英特尔软件先行战略的重要体现,oneAPI最重要的作用是统一和简化跨架构编程,将CPU、GPU、AI、FPGA等关键技术打通连接,使它们可以按照需求进行灵活组合,从而为客户提供跨架构、跨平台的组合式解决方案。而异构整合EMIB和Foveros及今年7月推出的Co-EMIB技术则从封装这个角度展现了英特尔基于六大支柱的创新能力。由该技术打造的Lakefield成为英特尔基于六大技术支柱探索超异构计算的开端。上个月刚刚发布的Aurora超级计算机架构由史上首个百亿亿次级GPU打造,并得到7nm、Foveros 3D封装加持充分展现了超异构计算的完整愿景。配合英特尔原本在固态存储、傲腾、3D NAND等方面的技术积累,英特技术能提供多元化的计算需求,完整构建了数据处理、存储和传输的全方位解决方案。

继续向前,探索未来计算

目前神经拟态的应用领域还相对比较集中,体现在智慧工厂、恶意软件检测、自适应假肢等方面。为了推动神经拟态的研究,英特尔牵头全球领先的大学、世界500强企业、政府实验室和各类初创公司约75家组织共同在INRC神经拟态研究社区开展合作。英特尔的神经拟态芯片、工具将与学术界、产业界共同合作前沿进展。

过去五年,英特尔“以数据为中心”进行整体转型,取得了丰富的转型成果。在未来的十年,英特尔仍会坚持“以数据为中心”和“六大技术支柱”一起推进,为未来的世界打下坚实的基础。

六大技术支柱

除了上述的收购和产品之外,在2018年,英特尔还提出了六大技术支柱,作为驱动未来指数级创新的引擎。这六大技术支柱分别是制程与封装、XPU架构、内存与存储、互连、安全、软件。

过去的三十年间,数据发生了重大转变,主要体现在数量和形态的变化。据IDC的《全球创造的数字化数据量》报告显示,全球数据量正在以25%的增速呈指数级增长,其中实时处理的数据量占比越来越大。另一方面,由于数字电视、广播媒体、视频监控、流媒体的出现,数据的形态日趋多元化。

英特尔利用六大技术支柱,应对数据量的指数级增长、数据形态的革命性变化、多元化计算需求的挑战,,构建数据处理、存储和传输的全面实力,实现指数级创新。

数据与计算的变革,英特尔如何应对?

本文引用地址:

早在2017年,英特尔就已经发现了数据和计算的变化趋势,确立“以PC为中心”向“以数据为中心”的转型目标。之后,英特尔围绕“以数据为中心”,从战略发布、战略收购、产品创新、生态合作四方面出发,建立一个从软件到硬件、从通讯到计算再到存储的完整的生态。

人工智能除了要像人脑一样思考之外,还要处理大量的数据。量子计算就是用来处理现在计算机搞不定的大规模计算问题,主要应用于密码破解、药物设计、化学发现等领域。然而,距离量子计算商用,我们还有很远的路要走。

在计算之外,傲腾内存、Movidius神经计算棒、神经拟态芯片、超导量子测试芯片、10纳米PC处理器、至强可扩展处理器、第十代智能英特尔酷睿处理器、神经网络推理处理器、基于Xe架构的GPU、量子计算芯片等产品,使英特尔可以应对未来更大级别、更高要求的计算架构。

原标题:应对数据变革,英特尔的转型之路

神经拟态计算就是应对上述问题的解决方案。不同于标准计算和深度神经网络,神经拟态计算是模拟的人脑工作模式。其利用人脑事件驱动的机制来达到省电的目的,同时还利用多种方式学习和训练的机制达到跨领域技术的融合。