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以数据为中心 英特尔打造良性循环推动计算创新

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在近日举行的2018(第十六届)中国集成电路技术应用研讨会暨南京国际集成电路技术达摩论坛”(CCIC 2018)上,英特尔中国研究院院长宋继强同与会人士分享了计算创新以及摩尔定律等热门与前沿话题。

作者:李祥敬 来源:至顶网服务器频道【原创】2018-08-31 09:39:08

关键字: 英特尔

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至顶网服务器频道 08月31日 新闻消息(文/李祥敬):当前,我们处于一个数据洪流的时代,大数据浪潮滚滚而来,蕴藏着前所未有的创新机遇和价值。而释放数据的价值,需要计算力,需要计算创新。计算离不开芯片,芯片行业作为IT产业的基础,可以支撑万物互联时代的计算力、存储、通讯的需求。

以数据为中心 英特尔打造良性循环推动计算创新

英特尔中国研究院院长宋继强

在近日举行的2018(第十六届)中国集成电路技术应用研讨会暨南京国际集成电路技术达摩论坛”(CCIC 2018)上,英特尔中国研究院院长宋继强同与会人士分享了计算创新以及摩尔定律等热门与前沿话题。

以数据为中心 英特尔持续推动计算创新

过去半个多世纪里,我们经历了计算的不断演进。最初的计算是服务于日常工作中的任务,把生产效率提高。后来,有了个人计算机、笔记本等,电脑的应用改变了我们的日常生活方式,上网方式,通讯方式,交流方式。再往前进一步,当我们有了手机,我们其实进入了一个场景计算。进入场景计算,大家开始体会到人工智能带来的好处,再往前一步就进入了智能计算时代。

所以,在宋继强看来,计算从生产率计算向生活方式计算、场景计算、智能计算等持续发展,计算的多样性愈发明显,多个不同的生态围绕多个不同的计算类别,这种计算的多样性将无处不在。

以数据为中心 英特尔打造良性循环推动计算创新

在计算创新方面,摩尔定律是热议的话题,宋继强分享了他的观点,鲜明地指出“摩尔定律的经济效益将继续存在”。在宋继强看来,智能计算之前的计算时代,它的发展是符合贝尔定律的,每个时代都有占据主流的计算机设备类别。而到了以人工智能为代表的智能计算时代,可能不再有单一的主流设备类别。摩尔定律能给我们直接带来的红利越来越少。

但是,宋继强说,结合登纳德缩放、波拉克法则和摩尔定律,可以构建一个连接起价格、集成度和性能这三个相关因素的用户价值三角。当人们说摩尔定律已死时,他们通常是指用户价值三角的一条或多条边,而并不是特指摩尔定律那一边。“摩尔定律的经济效益将继续存在,虽然这个速度不会像以前那么快,但将持续存在”,宋继强表示。

英特尔持续创新推动半导体制造技术的发展。“10纳米明年量产,并且明年年底可以看到使用10纳米主流芯片的计算机系统能够上市。而在10纳米的基础上,7纳米的进展也非常好。通过10纳米阶段研究和生产的历练,我们后续对于7纳米的生产,比如功耗、密度还有性能的可控性,包括对于日程的预测的准确性上都有更大的提高和信心”,宋继强说。

在半导体封装方面,通过采用超微缩技术,英特尔让单个芯片的成本加速降低。结合超微缩以及多节点技术集成,英特尔不断强化以数据为中心的产品领导力,为客户提供不同类型的芯片。

英特尔以“混搭”异构设计,连接不同制程工艺生产出来的“小芯片”,采用全新的2D和3D封装技术,能够以超高能效移动设备的功耗,提供强大的PC性能。依靠弹性的架构,这种“混搭”芯片可以适应软件的要求,也就是说硬件架构是匹配软件,从而实现硬软的最优化。

在通讯领域,英特尔整合无线、计算和云,端到端地加速5G等技术的发展。在存储领域,英特尔傲腾技术实现了革命性的高吞吐量、低延迟、高服务质量和高耐用性,加速现有应用程序,提供全新的超凡体验。

对于现在芯片市场的发展,宋继强表示,英特尔在自己的优势行业比如PC一直没有停止创新,虽然这个市场的竞争非常激烈,但是英特尔最大的优势是生态建设。未来,英特尔会以PC为一个主航线,在物联网、智能零售、智慧家居等领域不断扩展。

良性循环 英特尔数据战略共赢未来

在数据时代,各种数据不断产生、存储、传输和分析等。“计算的英特尔以数据为中心,就意味着不是服务于某一个具体的设备类别,而是服务于数据的整个‘生命周期’。通用计算、AI计算、通讯、存储,包括最新的非易失性存储都是不可缺少的,这构成了我们整个芯片的战略。”宋继强说,万物智能互联的数据流动需要端到端的芯片支持。

英特尔是一家以数据为中心的公司,英特尔的数据战略,就是端到端的增长的良性循环。这包括,前端的产生海量数据的物和设备,云端的数据中心、人工智能、网络等,以及存储、FPGA和5G等加速技术。“这是一个生生不息的良性循环。设备本身可能不具备所有的感知处理能力,但是有了云端和边缘的支持之后,可以不断升级改造,利用别的设备给它带来的增值性能,这样就有了更好的能力。我们希望这个循环一直循环下去。”宋继强说。

关于人工智能,宋继强表示,感知(并行计算)、决策(串行计算)、行动(实时计算)等在真实世界中是同时进行的,需要不同计算架构芯片的支持。你需要根据具体的应用场景来实现多种芯片架构的优化组合,比如CPU、GPU、FPGA等。这就需要相应的厂商具有多种芯片的组合,而不是单一的产品。“我们比较关注的是性价比比较高的异构计算平台,也尝试了用CPU加上FPGA,加上ASIC方案,提供比较灵活的计算支持。”

英特尔以多元的技术和产品组合,满足多样的应用需求。从传统模式到深度学习的计算芯片,再从以LOIHI为代表的神经拟态计算芯片到量子计算,英特尔广泛布局,推动AI计算创新。

“英特尔现在14纳米,10纳米,7纳米会分别出不同种类的芯片,这些芯片可以灵活组合起来,形成应对不同市场的产品。比如我们的FPGA可能跟Movidius,或跟某一款CPU一起组合,形成一个封装好的芯片环境。在AI时代,不是一种芯片包打天下。AI只是一个工具,你要把它放在不同的应用领域才能发挥作用。”宋继强说。

同时,英特尔在AI领域并不止是单纯提供芯片,还有软件堆栈,以及行业解决方案,比如比如说金融领域、无人驾驶领域等。为了帮助用户最大化硬件的能力,英特尔给出软件方面的支持,包括数据的采集、存储、通讯等都要为AI进行相应的定制。AI应用很多是需要端到端的支撑,不仅需要端的能力,还需云的能力。在这一过程中,英特尔提供了端到端的方案。

现在AI芯片市场非常火爆,比如国内就有很多专注于AI芯片的创业公司。宋继强表示,在芯片领域,特别是AI芯片,一定要选好场景,保证从设计到最后使用这条线是贯穿的,软件的配合也可以跟上的。如果说场景不确定,我先做了芯片,再去推给可能的客户。你会遇到很多问题,比如客户需要什么功能,能力的范围在哪里,系统接口要求等等。这就变成你在跟平台公司竞争,难度可想而知。

而对于大型互联网厂商自研AI芯片,宋继强说,互联网厂商是英特尔的大客户,彼此一直保持着持续性沟通。这些厂商的AI芯片大多是加速模块,仍然需要配合英特尔的处理器。这是一个增量市场,并不会对英特尔构成冲击。因为随着AI的发展,这些互联网厂商在后端对于数据的处理需求就越大,也会带动英特尔处理器的快速增长。

“总之,随着数据洪流的到来,未来对计算的需求是一个增量市场,这里面的机会对英特尔很大,包括网络升级、边缘计算等。抓这些增量的机会,市场这个盘子就会越来越大。过去的十几年,英特尔始终跟中国的产业届,还有学术界、政府密切合作。在中国半导体发展的过程中,英特尔会继续增强合作,一起合作共赢!”宋继强最后说。

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