2017年起，英特爾確立了“以PC為中心”向“以數據為中心”的轉型目標，致力於釋放數據指數級增長帶來的無限潛能。圍繞這一核心戰略，英特爾推動技術創新、生態進化和戰略收購，不斷夯實自身實力，取得戰略性進展。12月19日，英特爾中國研究院院長宋繼強圍繞 “英特爾如何構建技術基石，驅動未來計算”為主題，在一個知識海洋的特色空間帶來精彩演講，帶領大家回顧了過去英特爾“以數據為中興”轉型的歷程，並對未來進行了展望。
數據”石油”成未來創新命脈
在過去30年間，數據產生了很多變化。根據IDC的《全球創造的數字化數據量》報告顯示，全球數據量正在以25%的增速呈指數級增長，終端產生的數據量仍然是最大的，而且上升很快，數據中心的量是保持緩慢上升，同時邊緣也逐漸擴大，擴大到以後它和數據中心的量差不多。同時，隨著越來越多如機器人、車、無人機等智能設備的接入，對於實時性、快速響應的需求不斷增多，實時處理的數據量佔比也越來越大。當越來越多的設備採集數據，並且能夠做一些數據的處理和用戶交互的時候，則必須把越來越多的原來讓雲裡數據中心處理的計算和存儲下沉到邊緣。因為如果不這樣，那麼日益增長的邊緣或者終端產生的數據都到雲端去會對雲端造成的網絡、雲端計算量和雲端存儲造成的壓力。另外，除了數據量的增長，數據的質也發生了很大的變化，由於數字電視、廣播媒體、視頻監控、流媒體的出現，數據的形態日趨多元化。
數據不僅呈現指數級增長，其形態也變得日益多樣化，變得越來越複雜。由此，數據的規模和複雜性遠遠超出了當前分析、理解這些數據的能力，數據促使計算方式發生變革。然而，未經處理的數據毫無價值，只有將數據轉化為業務價值，才能創造新的服務和體驗。英特爾中國研究院院長宋繼強表示，這些數據從產生的過程到它最後產生商業價值的過程，這是一個長的鏈條，如果這些數據只是採下來了，把它存下來了，放那兒不用，就像很多工廠裡的一樣，傳感器數據採下來了，但是不知道怎麼用，不知道怎麼優化生產流程和供應鏈，不知道怎麼用。這些數據除了耗電、耗資產之外沒有產生太大價值，但這仍然是一個寶藏，就是沒有經開採的寶藏，要開採它就要處理它，處理就要做數據的挖掘分析。因為數據產生的速度很快，需要更快的處理，我要加速硬件，對不同種類的數據要加速不同的硬件，如果需要聯合處理的話還需要更好的通訊。所以在採集和增值之間的傳輸和處理非常重要。越來越多的數據、越來越多的種類，這麼多數據在傳輸和處理過程中要越來越快，這就是我們的需求。
由於數據的無處不在，多元化的計算時代也已經來臨，從雲到端，不僅僅是PC、服務器或其它設備，人工智能、雲數據中心、物聯網、下一代網絡、自動駕駛等新型數據密集型工作負載不斷湧現，驅動著計算架構快速演進並呈指數級擴展。英特爾認為，人工智能、5G、邊緣計算是當今三大轉折性技術領域。這三項技術的交匯與疊加催生了終端計算、邊緣計算、雲計算形態的變化，包含CPU、GPU、AI、FPGA在內的異構計算漸成趨勢。
圍繞“以數據為中心”全面佈局
2017年，英特爾確立了“以數據為中心”的轉型，並且通過戰略發佈、戰略收購、產品創新、生態合作四個維度進行全面的佈局在產品和技術上實現了更豐富的計算能力。自2015年收購Altera起，英特爾先後收購了Nervana、Movidius、Mobileye、eASIC、NetSpeed Systems、Habana Labs，成為收購最頻繁的科技巨頭之一。結合戰略發佈、生態合作，英特爾每年帶來驚人的產品創新能力。經過三年多的轉型，英特爾以數據為中心業務營收已與PC業務持平，僅剛剛過去的11月，英特爾就連續發佈了Nervana神經網絡處理器NNP、Movidius Myriad視覺處理單元、基於Xe架構的通用GPU等令人振奮的產品，可以說英特爾通過豐富的產品佈局已經牢牢掌握了下一個全新計算時代的主動權。
英特爾在2018年提出了六大技術支柱，從製程和封裝、XPU架構、內存和存儲、互連、安全、軟件這六個方面確立瞭如何驅動未來的創新，不斷擴展英特爾產品領先性。英特爾領先的XPU硬件、oneAPI軟件以及異構整合能力，為塑造未來異構計算格局，滿足多元化計算需求奠定了堅實基礎。其中，作為英特爾“軟件先行”戰略的重要體現，oneAPI最重要的作用是統一和簡化跨架構編程，它是面向跨CPU、GPU、FPGA和其它加速器在內的異構計算，提供統一和簡化的應用程序開發變成模型，從而為客戶提供跨架構、跨平臺的組合式解決方案。異構整合EMIB和Foveros及今年7月推出的Co-EMIB技術則從封裝這個角度展現了英特爾基於六大支柱的創新能力。
基於六大技術支柱所打造的Lakefield便是英特爾探索超探索超異構計算的開端。上個月剛剛發佈的Aurora(極光)超級計算機架構由史上首個百億億次級GPU打造，並得到7nm、Foveros 3D封裝加持充分展現了超異構計算的完整願景。配合英特爾原本在固態存儲、傲騰、3D NAND等方面的技術積累，英特技術能提供多元化的計算需求，完整構建了數據處理、存儲和傳輸的全方位解決方案。
投身前沿科技探索未來計算
人腦是20瓦的一個設備，且在工作中只用到部分功率就能實現圖像識別，而現在做一個圖像識別或者是訓練一個能做圖像理解的加速器則需要數十千瓦。怎樣將數十千瓦能耗的計算降低到人腦這種20瓦的水平？必須要打破原有的規則，神經擬態計算來到人們視野。 Loihi的芯片是英特爾在2017年底發佈的神經擬態芯片，它是一個14納米做出來的單芯片。它的特點就是在裡面的架構設計是整合了計算和存儲。該芯片擁有128個核心，13萬個神經元，1.3億突觸，每個神經擬態計算內核模擬多個“邏輯神經元”，片上網格連接方式支持高效的脈衝消息分發，具有高度複雜的神經網絡拓撲，支持多種學習模式的可擴展的片上學習能力。Loihi系統部署學習機制後，它將邊工作邊學習邊自行改進，這已經在向人腦的運行模式去靠攏。
為了推動神經擬態的研究，英特爾牽頭全球領先的大學、世界500強企業、政府實驗室和各類初創公司約75家組織共同在INRC神經擬態研究社區開展合作。目前神經擬態計算應用領域主要在智慧工廠、惡意軟件檢測、自適應假肢等方面。
除了神經擬態外，量子計算也在近幾年逐漸興起。量子計算要達到的事情是處理現在經典計算機搞不定的大規模計算問題，通常是組合爆炸的問題。應用領域主要在密碼破解、藥物設計、化學發現等。不過量子計算的實現並不簡單，邏輯量子位是在計算的算法上可以當做穩定的量子位來使用，但實際上物理的量子位是很脆弱的，很容易不在那個疊加態，或者形不成多個之間的糾纏態，當他失去這個態的時候就沒有量子計算綜合爆炸的優勢，所以它要通過糾錯編碼，讓好多個物理量子位變成一個邏輯量子位。量子計算的發展不能只看量子位，而要看量子的實用性，怎麼儘快讓量子計算這種新模式達到可用，不僅要解決量子位的數量問題，還要解決糾錯、量子位之間怎麼連接和測試的問題。
在量子計算這個前沿領域上，英特爾也在不斷的進行著探索。量子計算不管是創造更多的量子位還是監測量子躍遷狀態，都需要在可測試的條件下進行，所以英特爾目前所做的主要是在不影響量子位和躍遷狀態的情況下對量子位進行測試。以此路徑，英特爾帶來了首款49量子位超導量子測試芯片“Tangle Lake”，並打造了全球第一臺低溫晶圓探測儀，它也是目前量子計算首款測試工具。在今年12月，英特爾推出了首款低溫控制芯片，可以實現在4開爾文的低溫下進行工作。
在未來的十年，英特爾仍然會堅持“以數據為中心和“六大技術支柱”一起推進，為未來的世界打下堅實的基礎。
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