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    英特尔宋继强:以“超异构计算”构建新架构愿景

      [  中关村在线 原创  ]   作者:尹航   |  责编:李诺

      2019年3月28日,英特尔举办了一年一度的中国媒体纷享会。在IDF停办之后,中国媒体纷享会成为英特尔传达年度战略信息的重要窗口。

      今年,对于英特尔而言是非常重要的一年,因为在年底,英特尔首批10nm制程处理器将正式发布。而在这之前,从去年12月份开始,英特尔开始在战略层面“重新”布局,提出了六大技术支柱,包括制程&封装、架构、内存&存储、互连、安全、软件,这六大支柱将在未来成为英特尔在半导体芯片传统业务层面的核心方向。

    英特尔宋继强:以“超异构计算”构建新架构愿景
    英特尔中国研究院院长宋继强(中)

      在今年的媒体纷享会上,英特尔不仅介绍了六大技术支柱相关的内容,同时还分享了英特尔在数据服务、人工智能等方面的进展。并且首次提出了“超异构计算”的概念。而在本次媒体纷享会结束之后,我们对英特尔中国研究院院长宋继强先生进行了采访,在架构制程、异构&超异构计算、3D封装、量子计算等方面,宋继强分享了不少干货。

    ·异构创新发挥摩尔定律经济效益

      去年12月份,英特尔在架构日活动上提出了六大技术战略支柱,其中,制程、架构是英特尔战略支柱中的重要组成部分。

      英特尔在今年年内将推出数款10nm制程芯片,并且不仅仅只在PC领域,还包括5G、服务器和3D封装领域,使得10nm制程家族生态更为完善。同时,英特尔在7nm、5nm制程节点上正在按照正常的方式演进,虽然没有披露太多信息,但宋继强认为前景良好。

      在谈及制程时,宋继强提到:“如今制程仍然可以继续做微缩,但是微缩的速度不会像以前那么快。而通过其它方式,比如3D封装、3D组件等则能够在一定程度上解决微缩难的问题,从而使芯片继续发展。”

      近年来,随着制程架构技术发展速度逐渐放缓,很多声音认为摩尔定律已经失去了效力。但在英特尔看来,摩尔定律本身描述的是一种经济规律,不仅仅在半导体芯片领域适用,很多新兴领域都符合摩尔定律描述的规律。不过对于英特尔来说,如何在成本增长的情况下把摩尔定律的经济效应继续发挥出来,并在高成本下维持收益,将是其未来面临的挑战。

      对于此,宋继强认为:“英特尔以架构创新为主导,通过超异构方式去做,是降低成本发挥摩尔定律效益的新方式。我们看摩尔定律不光是看晶体管微缩或是看单位面积密度这些点。摩尔定律发表时候有两个点,其一是微缩和密度,其二是单位成本可以买到越来越强的性能。当下,靠微缩和密度提升越来越慢,但是可以通过架构创新,将不同架构的芯片组合起来使用,甚至通过软件层面来提升性能,再加上边缘计算等。综合考量之下,这里面还是有很多其它方式可以达到全系统层面的指数型上升,从而继续发挥摩尔定律的经济效益。”

    ·“超”异构计算到底超在哪?

      在本次纷享会期间,英特尔首次公布了“超异构计算”概念,这是英特尔在半导体芯片领域的又一个重要概念。

      说到异构计算,其实并非新技术。从80年代开始,异构计算概念就已经出现了。以往异构计算是芯片级或板级,因此需要一些公共的、业界都约定好的协议,比如数据传输、信号控制等,所以对于传统异构计算来说标准化非常重要。

      但时过境迁,传统异构计算的局限性也逐渐显现出来,一方面,以往以SoC为主的异构计算虽然在功耗和性能方面有优势,但它要求设计人员对应用负载的理解一定够深,并且需要考量耗时18个月时间以及更多成本去做一个异构芯片是否值得。一旦功能需求有所改变,那么又得花相当长的周期去重新设计一款芯片,因此,传统SoC异构在灵活性上有所不足,整体周期较长。

      另一方面,板级异构的优势虽然比SoC灵活,但其缺点是体积大,板之间连接的带宽和功耗都无法达到最优。

      因此,英特尔提出了“超异构计算”概念。而这个“超”字,宋继强给出的答案是:“‘超’就超在可以把很多现有的、不同节点上已经验证得挺好的Chiplet集成在一个封装里,在这个层级下可以保证体积是小的,能把它的功耗控制的再低一些的话就可以享有更高的带宽和更短的延迟。成本上一定比板集组合便宜很多,而且既快又灵活,甚至可能会比SoC还便宜。如果SoC都做10nm芯片异构,那么成本可能并不便宜,但现在是把一些10nm和14nm,甚至22nm的芯片整合使用,这样就可以很好的控制成本。”

      此外,宋继强还谈到了异构计算的挑战,他认为,异构计算最主要的挑战就是不同芯片之间如何互通,除此之外就是不同芯片放在一起之后,功耗、散热怎么控制的更好。英特尔在年初的CES上带来了首款3D Foveros技术封装的Lake Field主板,验证了英特尔在异构计算方面能够解决好互联与功耗、散热、性能的问题。同时,英特尔还提供可定制化服务来按需制造异构芯片。

      基于这些独有的优势,英特尔在异构计算之前加上了“超”字,也彰显了英特尔在这一领域的技术独特性。

    ·超异构节约软硬件开发成本

      在技术研发方面,英特尔每年投入巨大,因此,成本管控对于英特尔而言是一件非常重要的事情。新的封装技术其实在某种程度上可以改变以往半导体芯片周期性的演进过程,成为节省成本的一种方式。

      在英特尔看来,同样的产品如果能够提前上市,在成本方面是一种非常大的节约,越晚竞品越多,且需要验证一款新的芯片里面的新功能,这个成本也是相当大的。所以超异构方式很重要的一点就是在成本节约方面发挥作用。

      英特尔做超异构首先是将以前已经测试过、验证过、产业都适应过的芯片立刻拿来使用,规避了验证风险;其次是英特尔能够提供其他厂商和供应商无法提供的更小的集成方式,从而带来更好的价格以及更好的软件开发方式,从硬件成本和软件开发上为客户节约成本。而且英特尔在软件端还推出了开源的One API平台,可以进一步缩减软件开发成本。

    ·量子计算新进展

      近年来,英特尔在很多前沿领域有所突破,尤其在去年初的CES上,英特尔展示了量子计算芯片成果,虽然目前还无法量产到消费级领域,但英特尔的最终目标是希望未来能够将量子计算芯片大规模的商业化使用,这是英特尔在量子计算领域的愿景。

      宋继强也表达了这种愿景,他说:“这半年来,英特尔量子计算的进展主要来自于在硅电子自旋这种方式去做量子位的进度上。目前,英特尔已经与欧洲企业合作制作了一款机器,这个机器可以在低温状态下测芯片性能,测试做出来的芯片是不是可靠。这是目前英特尔对外公布的量子计算领域的一个最新进展。英特尔在做量子计算时,目标一直是希望最后能够大规模、产业化使用。现阶段,业界在量子芯片层面有不同的做法,有些目标是学术型的科研,而英特尔是希望在硅生产的基础上把它做出来,并在未来八到十年左右将其真正的大规模商业化使用。”

    ·AI领域有何变化?

      在英特尔转型过程中,人工智能是重点关注的领域之一。以往,人工智能领域谈到的更多是算力方面的需求,而从去年开始到现在,人工智能领域更多讨论的是推理。面对这种变化,英特尔也做了很多努力。

      宋继强说:“趋势上确实是这样,过去两年AI领域主要关注算力能达到怎样的程度,但如今AI行业已经从算法和新模型实验阶段过渡到训练阶段。而训练过程则希望周期短、灵活度高,此时推理就成为主要关注的方向。英特尔为行业提供了多种解决方案,包括VPU,如Movidius神经计算棒;如FPGA、ASIC等方式去加速。而且在FPGA层面英特尔已经有Gen 11这种嵌入式GPU,同时在英特尔的路线图上,Xe显卡正在研发阶段,并将于2020年推出,除了消费领域之外,英特尔还会将其投放到服务器和边缘计算领域,为训练提供助力。在推理方面,英特尔可以给出更多解决方案,比如通过CPU中的DL Boost,比如适用于数据驱动的FPGA,比如VPU,以及车载领域的EyeQ等等。不同客户可以根据需求进行选择,这是英特尔的优势所在。”

      结语

      如今,英特尔已经从一家芯片公司全面转型为数据公司,但是在传统半导体领域,英特尔依旧以创新为理念推动产业发展。超异构计算概念的提出是英特尔面对半导体芯片制程演进放缓之后的行之有效的手段,同时也体现了英特尔的技术实力。

      此外,在AI、量子计算、无人驾驶等新兴领域,英特尔同样是产业发展的催化剂。

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