12月24日消息（岳明）现如今，无论是汽车、零售商店，还是医院、家庭、工厂，所有物和设备变得越来越像一台台“计算机”。智能变得无处不在，数据不仅呈现指数级增长，其形态也变得日益多样化。
然而，在英特尔中国研究院院长宋继强看来，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。
自2017年初开始，英特尔确立从“以PC为中心”向“以数据为中心”的转型目标，致力于释放数据指数级增长带来的无限潜能。宋继强认为，人工智能、5G、边缘智能是当今三大转折性技术领域，这三项技术的交汇与叠加，是构建下一波应用创新的关键驱动力。
为此，英特尔提出六大技术支柱，不断扩展英特尔产品领先性。在当前CPU的基础上，进一步构建GPU、FPGA、AI芯片、视觉处理芯片等不同类型的计算架构，以满足多样化工作负载的需求。同时，英特尔还推出了oneAPI软件以及异构整合能力，为塑造未来异构计算格局，满足多元化计算需求奠定了坚实基础。
超异构计算时代来临
宋继强表示，在过去的20年中，“数据”发生了翻天覆地的变化，这也推动了超异构计算时代的来临。
如果从数据产生的源头来看，从最初的以PC为中心，到后来的云端数据中心，再到蓬勃发展的移动互联网时代。伴随着万物互联时代的来临，智能终端的连接数量已经达到百亿级，手机、汽车、摄像头、工业互联网各种场景不一而足。而且，来自终端和边缘所产生的数据量还在快速上升，这就对数据的实时性处理提出了很高的要求，边缘智能成为必然选择。
如果从数据的种类来看，刚开始都是诸如图表之类的结构化数据，在进入图形界面之后，各种各样的应用催生了海量的非结构化数据。来自端、边、云，对延时、成本、算法有着不同需求的数据，正在驱动计算架构的演进和扩展，异构计算渐成趋势。
其中，CPU适合标量运算，GPU可用于矩阵运算或者加速器，ASIC等定制的可编程硬件可作为AI专用的加速器，FPGA则是空间运算的最佳载体，这也是异构计算的常用组件。宋继强表示，在CPU和嵌入式GPU的基础上，通过对Altera、Nervana、eASIC等厂商的收购，英特尔已经掌握了CPU、GPU、ASIC、FPGA四种不同架构。
软硬协同加速转型进程
但在面对多种工作负载的情况下，只有异构计算是不够的，英特尔提出了“超异构计算”，即采用多功能、多架构的芯片处理和加速不同的运算负载，采用封装集成技术将计算单元封装在一个SoC，并具备统一异构计算软件的计算架构。
英特尔的异构整合方案主要有2.5D封装EMIB和3D封装Foveros。EMIB实现芯片的横向连通，支持CPU、图形卡、IO及多芯片间的通信。Foveros将不同制程、不同性价比、不同稳定性的芯片，根据功耗等要求放在不同层级，在三维空间提高晶体管密度和多功能集成。
毋庸置疑，英特尔在硬件层面的创新是有目共睹的。但是进入到超异构计算时代，计算力指数级上升的实现一定是基于硬件与软件的结合。所以英特尔借助“软件先行”的战略，推进硬件和软件的共同创新，来引领异构计算的整合和创新，实现计算力指数级增长，满足未来多元化的计算需求。
英特尔推出了“统一架构编程”，也就是one API，帮助开发者屏蔽了硬件复杂性，可以根据系统和硬件自动适配功耗最低、性能最佳的加速方式，简化并优化编程过程。“one API已经有一套基于开放规范的行业计划，不仅英特尔将产品加入其中，也支持第三方硬件，只要提供了相应产品的描述，也可以加进来，加入one API的优化篮子。”宋继强说。
在此基础上，英特尔还推出了Aurora超级计算机架构。Aurora包含one API，采用Foveros 3D封装，配置了2个英特尔至强可扩展处理器、6个基于CXL标准的GPU，采用7nm制程。宋继强表示，Aurora是一个典型的超异构计算，面向百亿亿次级的计算需求。
如何实现超过1000倍的计算效能提升。从标准计算到深度神经网络，再到神经拟态，千倍计算效能的提升需要“另辟蹊径”。英特尔的探索方向是神经拟态计算和量子计算。
仰望星空：探索神经拟态与量子计算
作为计算领域内的领导者，英特尔不但要脚踏实地，更要仰望星空。比如，如何超越经典计算领域，实现超过1000倍的计算效能提升，英特尔的探索方向是神经拟态计算和量子计算。
在神经拟态计算方面，英特尔在2017年年底发布了Loihi芯片，这是一个基于14纳米制程工艺的单芯片，在架构设计中整合了计算和存储；该芯片具备128个核心，每个核心中有1000个神经元计算模型，单芯片可以模拟13个万个神经元，支持多种学习模式，支持类似于人脑的工作方式。
“人脑有860亿个神经元，这看似有很大差距；但摩尔定律还在继续生效，封装技术也在进步，达到人脑神经元的数量只是时间和工程问题。”宋继强表示。在神经拟态计算方面，英特尔建立了一个全球性的神经拟态研究社区INRC，目前已经有75家组织加入其中。
量子计算同样是英特尔重点投入的领域。在他看来，量子计算主要就是用于解决经典计算机搞不定的大规模计算问题，诸如密码破译、生物医疗、化学等组合爆炸的问题。
英特尔研究院发布了代号为“Horse Ridge”的首款低温控制芯片，这将加快全栈量子计算系统的开发步伐。随着研究不断取得进展，英特尔的目标是让低温控制和硅自旋量子位在相同的温度下工作。英特尔能够充分利用在先进封装和互连技术方面的专长，创建一个将量子位和控制器件集成到精简封装中的解决方案。
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