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英特尔以超异构计算路线图加速向数据公司转型

核心提示:英特尔以架构创新为主导,通过超异构的方式去发挥摩尔定律的经济效益,依靠架构创新将不同架构处理的芯片组合起来使用,但同时需要考量系统级的问题包括研发成本、运营成本以及功耗以及软件层面等,找到最优化的平衡点。

人工智能、5G、边缘计算、云计算等新兴技术,影响了生活、工作等方方面面,随之而来的是以量级方式急剧增长的数据,在由大数据时代过渡到大计算时代的过程中,计算创新是核心驱动力之一。

“任何单一的因素,都不足以满足多元化的计算需求。”英特尔中国研究院院长宋继强指出,“面向未来,英特尔全方位推动计算创新,引领‘超异构计算’时代。以六大技术支柱带来的指数级创新,将是英特尔进入未来10年、乃至下一个50年的驱动力。”据了解,英特尔为自己量身打造的六大技术支柱包括制程和封装、架构、内存和存储、互连、安全以及软件。

英特尔中国研究院院长宋继强

创新的趋势中不变的是摩尔定律,虽然其扩展速度正在放缓,宋继强认为,摩尔定律的经济效益将继续存在。“高性能的10纳米工艺芯片实际上是把不同的芯片、没有封装的内核通过封装工艺组合在一起,得益于封装技术的互连、加速技术,芯片将具备高灵活度,” 宋继强说道,“英特尔今年将推出多款基于10纳米工艺的芯片,并且7纳米、5纳米工艺仍在持续推进中。”他强调,如今制程仍然可以继续做微缩,但是缩进的速度不会像以前那么快,而通过其它方式,比如配合3D封装、3D组件工艺、CMOS缩放等技术,加之新架构、新材料等,能够在一定程度上加速缩进速度,使芯片继续发展下去。

英特尔以架构创新为主导,通过超异构的方式去发挥摩尔定律的经济效益。宋继强表示,摩尔定律不光要看晶体管微缩,还有单位面积的密度,也就是在单位成本内获得更多性能,依靠架构创新将不同架构处理的芯片组合起来使用,但同时需要考量系统级的问题包括研发成本、运营成本以及功耗以及软件层面等,找到最优化的平衡点,种种这些综合考虑以达到全系统层面经济效益的指数型上升。

工作负载的多样化引发了架构的创新,在新架构方面,宋继强指出互通和模拟是进行异构的最大挑战。异构计算是通过不同架构的处理单元去完成同一个任务,实际上,从80年代开始就有各种异构计算的处理器设计,其一一体化SoC设计的好处是能达到功耗和性能的最优比,但这种设计方式需要对应用负载理解够深的设计人员着手且灵活度不够高,其二板卡机集成的计算就有较高的灵活性,其缺点是体积太大且各板之间连接的功耗和带宽很难达到最优。宋继强表示,面对现下数据种类多样的环境,数据处理最优的方式不是简单的CPU加上GPU,还需要别的达到灵活性小体积的方式,利用超异构设计方式可以将现有的、不同节点上已经验证的小芯片(Chiplet)集成在一个封装内,在这个层级下可保证设计体积够小,将功耗控制到更低还可达到更高的带宽和更短的延迟。

其次,利用超异构的方式也是控制成本的有效途径。为什么这么说,一来超异构的方式利用的是已经测试过、验证过、适应过的芯片,能够保证接口的可靠稳定;二来,英特尔能够提供高性价比的3D集成封装的更小集成方式,还能给到优异的软件开发方式,比如通过英特尔的One API可以大大降低软件的开发成本。

AI领域呈现的趋势是将特定领域芯片用在不同的应用上,为了验证算力,很多新的算法、新的模型在被实验,训练的过程总是希望做到短周期、高灵活度,所以推理的方式受到欢迎。宋继强分享压缩模型经济有效的方式包括VPU如Movidius神经计算棒,然后用FPGA或者ASIC的方式去加速。FPGA灵活性很高,可以扩展I/O做设计,目前英特尔已经有Gen11嵌入式GPU,同时更高性能的Xe显卡正在研发阶段,并将于2020年推出。

在六大技术支柱的支撑下,英特尔正在迈向超异构计算时代,在转型之路上,英特尔也是越走越稳健。以数据为中心的业务收入连续三年创新高,2018年在总收入中的占比已达52%。

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