英特尔：不再只是一家芯片公司
自1968年成立以来,英特尔都是半导体领域当之无愧的巨头。这一方面得益于他们在研发方面的持续投入。
英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭在日前举办的“英特尔中国媒体纷享会”上也指出，英特尔是一家技术驱动的公司，其创新背后是世界级的投入。根据他提供的数据显示，在2019年，英特尔研发投入是134亿美元，占营业收入19%，这在半导体行业遥遥领先。
另一方面，写在DNA里面的前瞻思维是英特尔能渡过一浪接一浪的产业浪潮，并始终站稳产业龙头位置的又一个重要倚仗。杨旭表示，作为一家高科技公司，永远要站在最前端，要看到人家看不到的东西，要不断创新技术，去抓住每一次增长的机会，同时也必须要有驾驭危机的能力。英特尔在这方面有很多的经验，也很有发言权。
“到了2020年，是新十年的起点，是一个巨变的时代，世界正在重塑，前所未有的变革正在发生，新冠疫情更是发展成为全球危机，兴我们需要战略性长远的眼光和很多的经验，才能在这场危机中寻找到机会 ”。杨旭说。
“智能X效应”下的数据机会
按照杨旭的说法，“智能X”的“X”代表了几个意思：这首先代表了各种智能的物。越来越多智能的物连在互联网上连接起来，汇聚成一个个增值平台。这些平台将会产生海量的数据，为未来产业的增值和数据的增值提供了可能，形成产业创新的X效应，带来指数型增长的发展机会。
相关统计显示，在2023年之前，全球数据量年均复合增长率达到25%。特别是边缘数据的增长将会迅猛增长，我们要将计算能力更靠近用户，提高服务质量满足更多个性化需求。在杨旭看来，数据增长给处理数据、存储数据和传输数据三个方面带来了前所未有的需求。也驱动整个市场的市场规模到2024年增长到3000亿美元。
其次，这个X在英文单词中还有“灭绝”的意思。就是说如果你没有抓住智能的效应，智能的机会，公司就有可能会被大浪淘沙而消灭。
“有见及此，英特尔已经将其业务结构从以前的‘以PC为中心’转变到到‘以数据为中心’。展望不久的将来，我们70%的业务都是以数据为中心。所以我们会沿着这样的路线继续向前发展，深化创新和转型，而推动这个转型发生的四大关键是人工智能、5G网络转型、智能边缘和自动驾驶”，杨旭说。
为了迎接这一新技术时代的到来，英特尔提供了从通用型CPU到GPU，从可编程加速产品FPGA到ASIC专用芯片等一系列的产品组合，支持客户从云、网络、边缘到端的智能部署，奠定云计算、人工智能、5G网络转型和智能边缘等多领域创新的数字基石。
“英特尔不再只是一家芯片公司，我们提出了XPU架构，我们提供从前端计算，智能推理，到高速传输，到后端大规模数据的处理、推理以及到最后存储技术的端到端平台，产品线也覆盖了云、网、端。同时，我们还推动了量子计算、神经拟态计算等未来创新。并战略性地收购了一系列的创新公司，加强了我们对未来的业务布局。”，杨旭在分享会上强调。
从市场的实际表现来看，英特尔也是新数据时代当之无愧的“王者”。
统计显示，英特尔至强可扩展平台已累计销售3000万颗芯片，广泛支持着与日常工作、生活息息相关的云计算、大数据分析等应用；英特尔子公司Mobileye的EyeQ系列芯片截至2019年底出货5400多万，为全球超过5000万辆汽车的行车安全保驾护航。
而这一切的创新来源则是英特尔的六大技术支柱。
“六大技术支柱”驱动创新
据英特尔中国研究院院长宋继强介绍，“六大技术支柱”是英特尔在2018年12月发布的一个战略，当中包括了制程和封装、XPU架构、内存和存储、互连、安全以及集成一切的软件。基于这六大支柱，英特尔持续推动计算创新演进，不断扩展产品领先性。
“六大技术支柱不仅是英特尔未来数年推动自身创新的技术引擎，还是驱动整个行业智能创新变革的原动力”，宋继强强调。
在战略发布一年多之后，英特尔也在多个方面取得了重要的进展，为未来的新数据时代夯实了基础。这首先体现在推动摩尔定律的演进方面。
众所周知，英特尔联合创始人戈登摩尔在1968年首次提出的”摩尔定律“在过去多年指引着集成电路产业的前进。但在过去几年，因为材料和设备等多方面原因的影响，导致了了摩尔定律放缓了。但在英特尔的努力下，制程技术已经回到了两年更新的周期。
“新一轮的10nm的创新产品已经陆续问世，良品率大幅度提升，产能也大幅提升。我们在获得大规模算力的同事，还大幅降低了功耗。未来，我们还将以极快的速度过渡到更先进的7nm工艺，并将于2021年推出产品”，宋继强告诉记者。
其次在架构方面,英特尔也获得了显著的进展。
我们对英特尔最熟悉的架构必然是X86，作为史上最成功的架构之一，X86在过去几十年驱动计算产业发生了翻天覆地的变化，在未来将也将是计算设备的重要来源之一。但和以前不一样的是，因为人工智能等应用的兴起，现在的设备的计算有了更多不同的需求。基于此，英特尔推出了全新的Xe架构。
从宋继强的介绍中我们得知，Xe架构是一个非常灵活且扩展性很强的统一架构。它同时还可以分成多种微架构。能应用到包括百亿亿次高性能计算、人工智能深度学习与训练、云服务、多媒体编辑、工作站、游戏、轻薄笔记本、便携设备等领域。而基于这个架构，英特尔在2019年推出了一款全新类别、兼具高性能和高灵活性的，研发代号为“Ponte Vecchio”。的独立通用型GPU，同时还推出了首款基于Xe架构的独立图形显卡。
除了制程和架构以外，包括EMIB、Foveros和Co-EMIB在内的封装技术也是英特尔迎接未来数据时代打造的另一个维度的基石。
在过去，芯片产业提高芯片PPA的方式除了制程微缩以外，架构更新也是另外的一个重要方面。这也是英特尔推动在这两个领域革新的一个原因。但我们也应该认识到，硅材料本身的属性，依然会是限制芯片制造发展的一个重要因素。考虑到这点，包括三星、台积电和Intel在内的先进制造企业都将目光投向了2.5D和3D封装,让芯片达到更好的PPA目标。
宋继强表示，EMIB（Embedded Multi-Die Interconnect Bridge，嵌入式多核心互联桥接）是一个2.5D封装技术，可以让在一个水平层上多种不同功能的芯片，通过EMIB，而不是互相之间拉线连接。进而达到高带宽和低功耗的目标。
至于3D封装Foveros，则是在垂直方向上用好几种新的技术,让它提供高带宽、低功耗的芯片连接,以实现面积更小、功能更简单的小芯片（chiplet）,让方案整体具备更完整的功能。
“除了功能性的提升之外，Foveros技术对于产业来说最迷人的地方在于他可以将过去漫长的重新设计、测试、流片过程统统省去，直接将不同IP、不同工艺的各种成熟方案封装在一起，从而大幅降低成本并提升产品上市速度。”，宋继强说。
此外，英特尔还有一个将将EMIB和Foveros技术相结合的创新应用技术——Co-EMIB。据宋继强介绍，这个技术可以理解为EMIB和Foveros两项技术的结合，那就意味着在水平同物理层互连和垂直互连同时，实现Foveros 3D堆叠之间的水平互连。
“这就使得不管是2D水平互连还是3D堆叠互连，单片与单片之间都可以实现近乎于SoC级高度整合的低功耗、高带宽、高性能表现，为芯片封装带来绝佳的灵活性。”，宋继强强调。
为了加强运算能力，英特尔同时还推动一种叫做异构计算的XPU，意思就是在一个产品中，借助CXL互联技术，把CPU、GPU和FPGA等多种不同架构的芯片连接到一起。但这毫无疑问就会带来相关的开发和协同能力。为了解决上述问题，英特尔推出了一个叫One API的软件，希望能通过一套软件接口、一套功能库为开发者提供不同架构上的一些编程的便利性，同时保护我们已经开发过的程序在架构演进过程中不需要重新开发，从而轻易地迁移到未来的架构上。
“通过这种软硬结合，我们在推动超异构计算愿景的实现。”，宋继强告诉记者。
探索更多的计算可能
为了应对未来更多的潜在计算需求，英特尔除了在传统芯片上继续深耕以外，还在未来计算、未来存储技术和未来通信这三个领域进行了深入的研究。
首先看未来计算方面，英特尔开中的是神经拟态计算和量子计算。
宋继强在会上表示，英特尔的Loihi是面对计算机处理器模式逐渐趋向于人类而推出的一个神经拟态计算新架构。Loihi支持模拟人脑的神经元连接构建的单元，将计算和存储完全融合在一起，支持多种学习模式，使得我们可以同时将深度学习、关联学习、强化学习这些使用的网络都放在一个芯片架构中，让它去学习和自我扩展，这是非常领先的软硬件协同设计的模式。
量子计算方面，英特尔则和荷兰科研机构QuTech在2015年签订了一个为期十年合作，在超导量子位和超导量子测试芯片和硅电子自旋的“自旋量子芯片”两个方面进行研究。截止到现在，他们已经推出了一个49量子位的测试芯片“Tangle Lake”和两个自旋量子位的测试芯片。
“在量子计算领域，我们要创造更好更稳定的量子位，同时还要提升多个量子位同时连接和测试。为此，我们将会开发出一套可扩展的I/O系统。这些都是可以和摩尔定律的推动是继续同步来做的。这对于英特尔而言也是属于前沿探索，不会让其与目前的架构创新产生冲突，而是一个互补的探索。”，宋继强说。
来到未来存储和未来连接领域，英特尔则将近内存计算和硅光通信看作未来发展的两个目标。宋继强指出，近内存计算可以解决传统访问数据带来的等待问题。而硅光通信同样可以解决传统光通信流程中分立器件连接转换带来的体积较大和效率损耗的问题。英特在今年三月份推出的业界首个一体封装光学以太网交换机就是当中的典型。
“英特尔作为一家拥有长期战略的公司，不仅要着眼于未来革命性、前瞻性的研究，还注重将科研成果及时地转化到创新产品中去。因此，我们在前瞻性研究和科技成果转化之间进行钟摆式的发展，要去达到一个探索和实践的平衡。”宋继强最后说。
其实回看英特尔过去几年的发展，除了不停在内部点亮科技树之外，并购也是英特尔数据战略的一个重要组成部分。例如早些年对Altera和Mobileye的收购,还有近来对Habana Labs的收购，都是在他们自身产品布局上的“查漏补缺”。
以Habana Labs为例。基于现在英特尔的产品线，Xe架构的GPU能够满足那些需要很大网络通过大量数据反复实现，且算法还需要变化的云端训练。但在那些模型比较稳定且比较优化的应用上面，Habana Labs的方案更有优势。后者同时还能提供端侧推理的能力。
在这个到处都是“宝藏”的数据海洋里，一艘全新的“芯片巨舰”早已起航。
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