构筑超异构计算时代，英特尔 AI 全布局

Posted 2021-08-15 AI科技大本营

作者 | 伍杏玲

出品 | AI 科技大本营（ID:rgznai100）

我们正值数据井喷时代，据 IDC 发布《数据时代 2025》报告显示，全球每年产生的数据将从 2018 年的 33ZB 增长到 2025 年的 175ZB。其中大部分为非结构化数据，对数据实时性的需求不断增强。

此时仅使用深度学习等技术来处理的话，消耗巨大，那么数据爆炸的当下，我们该如何提高算力来面对“AI+”时代？

英特尔将目光投向 XPU 战略。

 

软硬件双管齐下，构筑超异构计算时代

 

在 2018 年英特尔架构日上，英特尔首次向业界明确 XPU 异构愿景：由标量（Scalar）、矢量（Vector）、矩阵（Matrix）、空间（Spatial）组成的 SVMS 架构，分别对应 CPU、GPU、加速器和 FPGA，可进行多种异构组合。

2019 年 11 月，英特尔推出 oneAPI 软件行业计划和发布 oneAPI beta 产品，来打造一个以开发者为中心的平台，为 AI 应用无处不在、多架构并存的世界定义一种新的编程方式。英特尔软硬件双管齐下，成功迈出从 CPU 转向 XPU 的第一步，开始构筑超异构计算时代，推动人工智能无处不在。

英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强进一步介绍道，超异构计算里的“超”体现在两个方面，一是封装集成能力，二是相配套的软件。

下面具体看看英特尔是怎么做的：

（1）在硬件上

以内置 AI 加速的至强可扩展处理器为基础，提供全面的XPU芯片平台。如在四月刚推出的第三代英特尔®至强®可扩展处理器里，封装了异构计算能力，增加了深度学习加速器件和专门针对矢量运算加速的 AVX-512，与前一代产品相比，通过硬件和软件优化可以提供达74%的人工智能加速。

另外在集成技术上，英特尔推动集成光电的发展，致力将光学 I/O 封装进服务器。英特尔将光子技术与 CMOS 技术进行紧密结合，以减少两端转换的损耗。其次制作收发器，以更小的模式放到服务器当中。将很多光处理模块做成小模块，可与 CMOS 光处理器件整合到一个芯片中，再放进服务器里，如此一来，集成光电可以大幅度缩小系统的尺寸和功耗，向实现将光子与低成本、大容量的硅芯片进行集成的长期愿景迈进了一步，“让光成为连接技术的基础”成为可能。如今英特尔 100G 硅光收发器的出货量达四百万，并推出业界首个封装光学以太交换机。

英特尔已在产品中应用到异构封装技术，EMIB 2.5D 封装技术，实现 CPU、GPU、IO等多芯片间的通信；Foveros 3D 封装技术，可在三维空间提高晶体管密度和多功能集成；还可将EMIB 和 Foveros 相结合的 Co-EMIB 技术。2020 年 8 月，英特尔使用“混合结合”技术的测试芯片已在 2020 年第二度流片，提供更高的互连密度、带宽和更低的功率。

除此之外，今年六月，英特尔公布基础设施处理器(IPU)的愿景。IPU 是一种可编程网络设备，致力使云和通信服务提供商减少在 CPU 的开销，提高性能价值，用户可利用 IPU 部署安全稳定且可编程的解决方案，来更好地平衡数据处理与存储的工作负载。

（2）在软件上

英特尔 oneAPI 为面向异构集成的开放软件生态系统。通过 oneAPI，开发者可使用跨 XPU 的单一代码库来开发跨架构应用程序，来充分利用其硬件特性，降低软件开发者和维护成本。另外，涵盖库、框架以及工具与解决方案等多个层面，提供 OpenVINO、Analytics Zoo、BigDL 等技术，来加速并简化从云到端的人工智能技术的开发与部署。

其中值得一提的是，面对近年来人们对数据安全和个人隐私的日益关注，英特尔推出开源大数据 AI 平台 Analytics Zoo，将 TensorFlow、PyTorch、BigDL、Ray、OpenVINO 等框架，能无缝运行在端到端流水线上，提升开发效率。

英特尔院士、大数据技术全球首席技术官、大数据分析和人工智能创新院院长戴金权表示，希望通过 Analytics Zoo 把有些割离的架构、工作流统一起来，然后开发者可在这上运行各种 AI、深度学习、强化学习算法。

技术的发展离不开生态建设与人才培养，为进一步推动人工智能创新生态建设，英特尔在产学研协同、资本投入、人才培养等方面多维发力。

（3）在生态建设上

2018年，英特尔推出AI百佳创新激励计划，目前已有78家AI创新企业加入。同时，推出英特尔创新加速器、智慧未来城市、FPGA中国创新中心等各项培养计划，以更好地培养AI人才、繁荣AI生态。

我们可以看到，英特尔结合软硬件和生态，以全栈实力来推动AI技术发展。

然而仅仅拥有强大的技术是不够的，面对全球日益严峻的可持续发展，AI 技术该如何赋能？

 

AI 推动双碳目标达成，技术助力可持续发展

 

据普华永道预测，到下一个十年年底，将人工智能用于环境应用可能为全球经济带来 5.2 万亿美元的贡献，同时将温室气体排放量减少 4%。

在全球推动碳中和目标达成之际，AI、物联网、云计算等新兴技术正成为企业绿色能源发展的首选。

作为一家有企业责任感的公司，英特尔不仅提供技术来帮助人类去面对全球碳中和挑战，自身也在践行着可持续发展。

据英特尔公司高级首席工程师、物联网事业部中国区首席技术官张宇博士介绍，英特尔致力于降低数据在处理、传输和存储过程当中的能量消耗。从 2010 年到 2020 年，笔记本处理器的运算效率提升了 14 倍，降低人们在使用笔记本过程中产生的碳排放。在最新的世界 500 强超级计算机的算力榜上，86%的超级计算机选用的是英特尔处理器。在衡量超级计算机运算能力、运算效率绿色超级计算机 500 强的榜单中，也有 86% 的超级计算机选用的是英特尔产品。

在 2010 到 2020 这十年间，英特尔将可再生能源的利用率提高了71%，实现累计节电超过45亿度，实现了有害废物的零排放，并计划到2030年实现百分百使用可再生能源，致力于用技术改变世界。

 

结语

在人工智能与实体经济的全面融合过程中，作为资深玩家，英特尔全面布局 AI，不仅以 XPU 战略打造丰富的软硬件产品组合和平台，同时也携手产业合作伙伴推动人工智能技术在各个场景的应用落地，并通过强大的生态体系赋能，与开发者的联合创新，助力打通 AI 产业化的最后一公里，赋能 AI 从理论走向实践。