構(gòu)筑超異構(gòu)計(jì)算時(shí)代，英特爾 AI 全布局

我們正值數(shù)據(jù)井噴時(shí)代，據(jù) IDC 發(fā)布《數(shù)據(jù)時(shí)代 2025》報(bào)告顯示，全球每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將從 2018 年的 33ZB 增長到 2025 年的 175ZB。其中大部分為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性的需求不斷增強(qiáng)。

此時(shí)僅使用深度學(xué)習(xí)等技術(shù)來處理的話，消耗巨大，那么數(shù)據(jù)爆炸的當(dāng)下，我們該如何提高算力來面對“AI+”時(shí)代？

英特爾將目光投向 XPU 戰(zhàn)略。

01 軟硬件雙管齊下，構(gòu)筑超異構(gòu)計(jì)算時(shí)代

在 2018 年英特爾架構(gòu)日上，英特爾首次向業(yè)界明確 XPU 異構(gòu)愿景：由標(biāo)量（Scalar）、矢量（Vector）、矩陣（Matrix）、空間（Spatial）組成的 SVMS 架構(gòu)，分別對應(yīng) CPU、GPU、加速器和 FPGA，可進(jìn)行多種異構(gòu)組合。

2019 年 11 月，英特爾推出 oneAPI 軟件行業(yè)計(jì)劃和發(fā)布 oneAPI beta 產(chǎn)品，來打造一個(gè)以開發(fā)者為中心的平臺，為 AI 應(yīng)用無處不在、多架構(gòu)并存的世界定義一種新的編程方式。英特爾軟硬件雙管齊下，成功邁出從 CPU 轉(zhuǎn)向 XPU 的第一步，開始構(gòu)筑超異構(gòu)計(jì)算時(shí)代，推動(dòng)人工智能無處不在。

英特爾研究院副總裁、英特爾中國研究院院長宋繼強(qiáng)進(jìn)一步介紹道，超異構(gòu)計(jì)算里的“超”體現(xiàn)在兩個(gè)方面，一是封裝集成能力，二是相配套的軟件。

下面具體看看英特爾是怎么做的：

（1）在硬件上

以內(nèi)置 AI 加速的至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器為基礎(chǔ)，提供全面的XPU芯片平臺。如在四月剛推出的第三代英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器里，封裝了異構(gòu)計(jì)算能力，增加了深度學(xué)習(xí)加速器件和專門針對矢量運(yùn)算加速的 AVX-512，與前一代產(chǎn)品相比，通過硬件和軟件優(yōu)化可以提供達(dá)74%的人工智能加速。

另外在集成技術(shù)上，英特爾推動(dòng)集成光電的發(fā)展，致力將光學(xué) I/O 封裝進(jìn)服務(wù)器。英特爾將光子技術(shù)與 CMOS 技術(shù)進(jìn)行緊密結(jié)合，以減少兩端轉(zhuǎn)換的損耗。其次制作收發(fā)器，以更小的模式放到服務(wù)器當(dāng)中。將很多光處理模塊做成小模塊，可與 CMOS 光處理器件整合到一個(gè)芯片中，再放進(jìn)服務(wù)器里，如此一來，集成光電可以大幅度縮小系統(tǒng)的尺寸和功耗，向?qū)崿F(xiàn)將光子與低成本、大容量的硅芯片進(jìn)行集成的長期愿景邁進(jìn)了一步，“讓光成為連接技術(shù)的基礎(chǔ)”成為可能。如今英特爾 100G 硅光收發(fā)器的出貨量達(dá)四百萬，并推出業(yè)界首個(gè)封裝光學(xué)以太交換機(jī)。

英特爾已在產(chǎn)品中應(yīng)用到異構(gòu)封裝技術(shù)，EMIB 2.5D 封裝技術(shù)，實(shí)現(xiàn) CPU、GPU、IO等多芯片間的通信；Foveros 3D 封裝技術(shù)，可在三維空間提高晶體管密度和多功能集成；還可將EMIB 和 Foveros 相結(jié)合的 Co-EMIB 技術(shù)。2020 年 8 月，英特爾使用“混合結(jié)合”技術(shù)的測試芯片已在 2020 年第二度流片，提供更高的互連密度、帶寬和更低的功率。

除此之外，今年六月，英特爾公布基礎(chǔ)設(shè)施處理器(IPU)的愿景。IPU 是一種可編程網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，致力使云和通信服務(wù)提供商減少在 CPU 的開銷，提高性能價(jià)值，用戶可利用 IPU 部署安全穩(wěn)定且可編程的解決方案，來更好地平衡數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)的工作負(fù)載。

（2）在軟件上

英特爾 oneAPI 為面向異構(gòu)集成的開放軟件生態(tài)系統(tǒng)。通過 oneAPI，開發(fā)者可使用跨 XPU 的單一代碼庫來開發(fā)跨架構(gòu)應(yīng)用程序，來充分利用其硬件特性，降低軟件開發(fā)者和維護(hù)成本。另外，涵蓋庫、框架以及工具與解決方案等多個(gè)層面，提供 OpenVINO、Analytics Zoo、BigDL 等技術(shù)，來加速并簡化從云到端的人工智能技術(shù)的開發(fā)與部署。

其中值得一提的是，面對近年來人們對數(shù)據(jù)安全和個(gè)人隱私的日益關(guān)注，英特爾推出開源大數(shù)據(jù) AI 平臺 Analytics Zoo，將 TensorFlow、PyTorch、BigDL、Ray、OpenVINO 等框架，能無縫運(yùn)行在端到端流水線上，提升開發(fā)效率。

英特爾院士、大數(shù)據(jù)技術(shù)全球首席技術(shù)官、大數(shù)據(jù)分析和人工智能創(chuàng)新院院長戴金權(quán)表示，希望通過 Analytics Zoo 把有些割離的架構(gòu)、工作流統(tǒng)一起來，然后開發(fā)者可在這上運(yùn)行各種 AI、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。

技術(shù)的發(fā)展離不開生態(tài)建設(shè)與人才培養(yǎng)，為進(jìn)一步推動(dòng)人工智能創(chuàng)新生態(tài)建設(shè)，英特爾在產(chǎn)學(xué)研協(xié)同、資本投入、人才培養(yǎng)等方面多維發(fā)力。

（3）在生態(tài)建設(shè)上

2018年，英特爾推出AI百佳創(chuàng)新激勵(lì)計(jì)劃，目前已有78家AI創(chuàng)新企業(yè)加入。同時(shí)，推出英特爾創(chuàng)新加速器、智慧未來城市、FPGA中國創(chuàng)新中心等各項(xiàng)培養(yǎng)計(jì)劃，以更好地培養(yǎng)AI人才、繁榮AI生態(tài)。

我們可以看到，英特爾結(jié)合軟硬件和生態(tài)，以全棧實(shí)力來推動(dòng)AI技術(shù)發(fā)展。

然而僅僅擁有強(qiáng)大的技術(shù)是不夠的，面對全球日益嚴(yán)峻的可持續(xù)發(fā)展，AI 技術(shù)該如何賦能？

02 AI 推動(dòng)雙碳目標(biāo)達(dá)成，技術(shù)助力可持續(xù)發(fā)展

據(jù)普華永道預(yù)測，到下一個(gè)十年年底，將人工智能用于環(huán)境應(yīng)用可能為全球經(jīng)濟(jì)帶來 5.2 萬億美元的貢獻(xiàn)，同時(shí)將溫室氣體排放量減少 4%。

在全球推動(dòng)碳中和目標(biāo)達(dá)成之際，AI、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新興技術(shù)正成為企業(yè)綠色能源發(fā)展的首選。

作為一家有企業(yè)責(zé)任感的公司，英特爾不僅提供技術(shù)來幫助人類去面對全球碳中和挑戰(zhàn)，自身也在踐行著可持續(xù)發(fā)展。

據(jù)英特爾公司高級首席工程師、物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部中國區(qū)首席技術(shù)官張宇博士介紹，英特爾致力于降低數(shù)據(jù)在處理、傳輸和存儲(chǔ)過程當(dāng)中的能量消耗。從 2010 年到 2020 年，筆記本處理器的運(yùn)算效率提升了 14 倍，降低人們在使用筆記本過程中產(chǎn)生的碳排放。在最新的世界 500 強(qiáng)超級計(jì)算機(jī)的算力榜上，86%的超級計(jì)算機(jī)選用的是英特爾處理器。在衡量超級計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力、運(yùn)算效率綠色超級計(jì)算機(jī) 500 強(qiáng)的榜單中，也有 86% 的超級計(jì)算機(jī)選用的是英特爾產(chǎn)品。

在 2010 到 2020 這十年間，英特爾將可再生能源的利用率提高了71%，實(shí)現(xiàn)累計(jì)節(jié)電超過45億度，實(shí)現(xiàn)了有害廢物的零排放，并計(jì)劃到2030年實(shí)現(xiàn)百分百使用可再生能源，致力于用技術(shù)改變世界。

03 結(jié)語

在人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的全面融合過程中，作為資深玩家，英特爾全面布局 AI，不僅以 XPU 戰(zhàn)略打造豐富的軟硬件產(chǎn)品組合和平臺，同時(shí)也攜手產(chǎn)業(yè)合作伙伴推動(dòng)人工智能技術(shù)在各個(gè)場景的應(yīng)用落地，并通過強(qiáng)大的生態(tài)體系賦能，與開發(fā)者的聯(lián)合創(chuàng)新，助力打通 AI 產(chǎn)業(yè)化的最后一公里，賦能 AI 從理論走向?qū)嵺`。