英特爾宋繼強：突破計算創新 共贏數據未來

8月22日，在南京舉行的第十六屆中國集成電路技術與應用研討會暨南京國際集成電路技術達摩論壇（CCIC 2018）上，英特爾中國研究院院長宋繼強發表了題為「突破計算創新 共贏數據未來」的演講。

邁向數據洪流的時代，我們需要怎樣的計算創新？人工智慧、自動駕駛、5G等領域發生著怎樣的變革？摩爾定律將怎樣繼續前行？針對這些前沿話題，宋繼強深入分享了他的洞察與前瞻。

釋放數據的價值需要計算力

「英特爾是一家以數據為中心的公司，我們看到數據正在驅動各行各業的發展，蘊藏著前所未有的創新機遇和價值」，宋繼強表示。

特別是，中國將成為數據資源第一大國。

而釋放數據的價值，需要計算力，需要計算創新。

過去半個多世紀裡，我們經歷了計算的不斷演進。

從1960年代的大型機到後來的客戶端+伺服器、WEB、雲、人工智慧等，這意味著計算從生產率計算向生活方式計算、場景計算、智能計算等持續發展。

在宋繼強看來，智能計算之前的計算時代，它的發展是符合貝爾定律的，每個時代都有占據主流的計算機設備類別。

而到了以人工智慧為代表的智能計算時代，可能不再有單一的主流設備類別。

「計算的多樣性愈發明顯，多個不同的生態圍繞多個不同的計算類別，這種計算的多樣性將無處不在。

英特爾以數據為中心，就意味著不是服務於某一個具體的設備類別，而是服務於數據的整個『生命周期』」，宋繼強說，萬物智能互聯的數據流動需要端到端的晶片支持。

端到端良性循環的數據戰略

英特爾的數據戰略，就是端到端的增長的良性循環。

這包括，前端的產生海量數據的物和設備，雲端的數據中心、人工智慧、網絡等，以及存儲、FPGA和5G等加速技術。

「這是一個生生不息的良性循環」，宋繼強強調。

他認為，自動駕駛能夠很好地體現這種良性循環所釋放的數據的價值，「自動駕駛汽車可能會是未來最大的數據採集設備，而計算、通訊、存儲等缺一不可」。

關於人工智慧，宋繼強表示，感知（並行計算）、決策（串行計算）、行動（實時計算）等在真實世界中是同時進行的，需要不同計算架構晶片的支持。

英特爾以多元的技術和產品組合，滿足多樣的應用需求。

從傳統模式到深度學習的計算晶片，再從以LOIHI為代表的神經擬態計算晶片到量子計算，英特爾廣泛布局，推動AI計算創新。

在通訊領域，英特爾整合無線、計算和雲，端到端地加速5G等技術的發展。

在存儲領域，英特爾傲騰技術實現了革命性的高吞吐量、低延遲、高服務質量和高耐用性，加速現有應用程式，提供全新的超凡體驗。

摩爾定律的經濟效益將繼續存在

在計算創新方面，摩爾定律是熱議的話題，宋繼強分享了他的觀點，鮮明地指出「摩爾定律的經濟效益將繼續存在」。

結合登納德縮放、波拉克法則和摩爾定律，可以構建一個連接起價格、集成度和性能這三個相關因素的用戶價值三角。

當人們說摩爾定律已死時，他們通常是指用戶價值三角的一條或多條邊，而並不是特指摩爾定律那一邊。

「摩爾定律的經濟效益將繼續存在，雖然這個速度不會像以前那麼快，但將持續存在」，宋繼強表示。

英特爾持續創新推動半導體製造技術的發展。

「10納米明年量產，而在10納米的基礎上，7納米的進展也非常好」，宋繼強說。

通過採用超微縮技術，英特爾讓單個晶片的成本加速降低。

結合超微縮以及多節點技術集成，英特爾不斷強化以數據為中心的產品領導力。

在半導體封裝方面，英特爾以「混搭」異構設計，連接不同製程工藝生產出來的「小晶片」，採用全新的2D和3D封裝技術，能夠以超高能效移動設備的功耗，提供強大的PC性能。

在演講的最後，宋繼強表示，我們著手把天馬行空的想像變為現實，未來一片光明。

而對於中國，正如英特爾臨時CEO Bob Swan所言，對中國市場和中國客戶的態度都不會動搖。