英特尔公司首席执行官帕特·基辛格曾用两个关键词概括英特尔的“核心”和“灵魂”:一个是“创新”,一个是“执行力”。在2023年,面对日新月异的数字化进程带来的新需求和新挑战,英特尔继续在技术领域矢志创新,取得了多项突破,并以强大的执行力稳步按照既定路线图发布新产品,支持“芯经济”的蓬勃发展。
具体而言,2023年英特尔在技术和产品方面主要取得了以下进展:
12月
英特尔推出新一代强大产品,加速推动AI在云边端的工作负载中得到更普遍的应用:
在IEDM 2023上,英特尔展示了持续推进摩尔定律的研究进展,包括结合背面供电和直接背面触点的3D堆叠CMOS晶体管,背面供电技术的扩展路径(如背面触点),并率先在同一块300毫米晶圆上成功集成硅晶体管与氮化镓晶体管。
11月
英特尔展出针对智能汽车打造的新一代酷睿核心智能座舱平台,以期帮助整车厂为用户打造更加身临其境的舱内体验。
10月
英特尔启动“AI PC加速计划”,通过与超过100家ISV合作伙伴深度合作,并集合300余项AI加速功能,加速AI应用普及,并在2025年前为超过1亿台PC带来AI特性。
英特尔锐炫A580台式机显卡通过全球合作伙伴面市,为用户提供出色的中端产品选择。
9月
英特尔宣布已开始采用极紫外光刻(EUV)技术大规模量产Intel 4制程节点,用于英特尔酷睿Ultra处理器。“四年五个制程节点”计划稳步推进。
在英特尔on技术创新大会上,英特尔发布了一系列全新产品和技术,旨在让AI无处不在,推动“芯经济”蓬勃发展:
英特尔宣布在业内率先推出用于下一代先进封装的玻璃基板,计划在未来几年内向市场推出。
英特尔发布英特尔超能云终端Pro 3.0版本,不仅能够满足集中管理的基本要求,更可轻松应对更多不同场景下的需求,提升大规模终端用户体验,助力实现未来个性化办公。
英特尔推出了新一代Thunderbolt连接标准Thunderbolt 5,为PC用户提供更加卓越的连接速度和带宽优势。
第四代英特尔®至强®可扩展处理器等在MLPerf推理v3.1性能基准测试中展现强大AI推理性能。
8月
英特尔和新思科技宣布共同为英特尔代工服务客户开发基于Intel 3和Intel 18A制程节点的IP产品组合,让英特尔代工服务能够为既有和未来客户提供更高质量的服务。
英特尔锐炫显卡发布针对DirectX 11游戏的重大性能更新。
7月
英特尔推出全新Gaudi2处理器,以领先的性价比优势加速AI训练及推理,提供更高的深度学习性能和效率,从而成为大规模部署AI的更优解。
英特尔与爱立信达成战略合作协议,将采用Intel 18A制程为为爱立信打造定制化5G系统级芯片,并为爱立信的Cloud RAN解决方案提供优化。
6月
英特尔PowerVia率先在产品级测试芯片上实现背面供电,这一将于Intel 20A制程推出的技术通过将电源线移至晶圆背面,解决了日益严重的芯片互连瓶颈问题。
英特尔锐炫Pro A60和Pro A60M两款专业级图形显卡产品发布。
英特尔发布包含12个硅自旋量子比特的全新量子芯片Tunnel Falls。硅自旋量子比特因其可在晶圆厂生产且体积较其它类型量子比特小100万倍,有望更快实现量产。
第四代英特尔®至强®可扩展处理器在MLPerf训练3.0中展现出令人印象深刻的训练结果,至强的内置加速器使其成为在通用处理器上运行大量AI工作负载的理想解决方案。
英特尔研究院发布全新AI扩散模型LDM3D,可根据文本提示生成360度全景图。
5月
英特尔Bridge Technology和Celadon两大技术,使Android应用能够无缝切换到Windows PC上运行。
英特尔Flex系列GPU发布软件更新包扩展支持Windows云游戏和AI工作负载等新功能。
4月
英特尔代工服务与Arm宣布在多代前沿系统芯片设计上展开合作,使芯片设计公司能够利用Intel 18A制程开发低功耗计算系统级芯片。此次合作将首先聚焦于移动系统级芯片的设计。
3月
英特尔披露面向2025的至强产品路线图:采用Intel 3制程节点的能效核处理器Sierra Forest将于2024年上半年上市;性能核处理器Granite Rapids将紧随其后推出;采用Intel 18A制程节点的下一代能效核处理器Clearwater Forest将于2025年发布。
2月
英特尔锐炫显卡发布针对DirectX 9游戏的重大性能更新。
1月
英特尔发布第四代英特尔至强可扩展处理器,英特尔至强CPU Max系列和英特尔数据中心GPU Max系列。内置众多加速器的第四代英特尔至强可扩展处理器旨在以可持续的方式满足多样化工作负载的性能需求,截止第三季度已出货量超100万片。
步入2024年,英特尔将继续快步前进,按计划推出创新技术和领先产品,以可持续算力推动高质量发展,与合作伙伴携手共创更美好的数字化未来。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI CEO描绘了AI温和变革人类生活的愿景,但现实可能更复杂。AI发展将带来真正收益,但也会造成社会错位。随着AI系统日益影响知识获取和信念形成,共同认知基础面临分裂风险。个性化算法加剧信息茧房,民主对话变得困难。我们需要学会在认知群岛化的新地形中智慧生存,建立基于共同责任而非意识形态纯洁性的社区。
杜克大学等机构研究团队通过三种互补方法分析了大语言模型推理过程,发现存在"思维锚点"现象——某些关键句子对整个推理过程具有决定性影响。研究表明,计划生成和错误检查等高层次句子比具体计算步骤更重要,推理模型还进化出专门的注意力机制来跟踪这些关键节点。该发现为AI可解释性和安全性研究提供了新工具和视角。
传统数据中心基础设施虽然对企业至关重要,但也是预算和房地产的重大负担。模块化数据中心正成为强有力的替代方案,解决企业面临的运营、财务和环境复杂性问题。这种模块化方法在印度日益流行,有助于解决环境问题、满足人工智能的电力需求、降低成本并支持新一代分布式应用。相比传统建设需要数年时间,工厂预制的模块化数据中心基础设施可在数周内部署完成。
法国索邦大学团队开发出智能医学文献管理系统Biomed-Enriched,通过AI自动从PubMed数据库中识别和提取高质量临床案例及教育内容。该系统采用两步注释策略,先用大型AI模型评估40万段落质量,再训练小型模型处理全库1.33亿段落。实验显示该方法仅用三分之一训练数据即可达到传统方法效果,为医学AI发展提供了高效可持续的解决方案。