（文章來源：新智元報道）

日前芯片大佬英特爾終于宣布不再擠牙膏，回歸到兩年的創(chuàng)新周期，7nm芯片預(yù)計2021首發(fā)。同時放眼未來計算，量子計算和硅光通信等領(lǐng)域也愈顯群雄逐鹿百家爭鳴之勢。回顧過去幾個月，英特爾發(fā)布低溫控制芯片，推出神經(jīng)擬態(tài)芯片讓計算機擁有“嗅覺”等動作充滿了對未來智能計算的無窮想象。

“疫情期間，在大部分呼吸機上都有一個英特爾的FPGA加速器。”英特爾公司市場營銷集團副總裁兼中國區(qū)總經(jīng)理王銳最近談到疫情時如是說。德克薩斯大學(xué)的Doug Burger教授曾分享過一個暗硅效應(yīng)：不斷增加處理器核心的數(shù)量，會受到能耗限制，無法讓它們同時工作。

在萬物互聯(lián)的今天，計算需求發(fā)生了很大的變化，計算量大幅提升，計算速度要求越來越高。在如此復(fù)雜的計算場景如果采用傳統(tǒng)架構(gòu)，不僅芯片體積、能耗都會大幅增加。FPGA（現(xiàn)場可編程邏輯陣列）的出現(xiàn)，很大程度上解決了這一困境。相比傳統(tǒng)的計算架構(gòu)，F(xiàn)PGA的開發(fā)成本低，投入小，可適應(yīng)性強，在物聯(lián)網(wǎng)時代將有更廣闊的前景。

而與此同時，F(xiàn)PGA軟件編程很容易入門，在終端設(shè)備上FPGA更有優(yōu)勢，它比GPU更接近IO！英特爾一直在布局FPGA，18年剛剛斥收購FPGA巨頭Altera，2019年4月就推出基于10納米制程技術(shù)的Intel Agilex FPGA。讓我們來梳理一下英特爾近期的一些大動作。

英特爾中國研究院院長宋繼強表示，過去幾年，摩爾定律演進有所放緩，而目前英特爾制程封裝已經(jīng)回歸到兩年的創(chuàng)新周期，連續(xù)發(fā)布EMIB、Foveros、Co-EMIB等封裝技術(shù)。2018年底，英特爾提出了6大技術(shù)支柱，分別是制程封裝、XPU架構(gòu)、內(nèi)存的存儲、互聯(lián)、安全和軟件。之后的技術(shù)創(chuàng)新都是以這六大支柱為基礎(chǔ)，這其中就包括他們將在明年要發(fā)布的7nm芯片。

宋繼強聲稱，7nm芯片將在2021首發(fā)，2022年將提供完整的產(chǎn)品組合。這一回創(chuàng)新速度比先前的14nm提升了不少。但競爭壓力也愈演愈烈，主要競爭對手 AMD 已在去年 7 月份正式發(fā)售了7nm第三代 Ryzen 銳龍?zhí)幚砥鳌?020年英特爾一系列10nm新品陸續(xù)問世。其中包括代號為“DG1”的首款基于Xe架構(gòu)的獨立圖形顯卡，首款面向無線基站的、基于英特爾架構(gòu)的10nm SOC Snow Ridge，以及下一代至強和酷睿產(chǎn)品。

在計算架構(gòu)方面，全新的Xe架構(gòu)實現(xiàn)了統(tǒng)一架構(gòu)，靈活、擴展性強，可劃分成多個微架構(gòu)，可用于各種計算、圖形領(lǐng)域。神經(jīng)擬態(tài)芯片，你的計算機可以聞味兒了！在未來計算領(lǐng)域，英特爾把握了三大探索方向，未來計算，未來存儲和未來通信。

其中未來計算就涉及到英特爾在量子計算和神經(jīng)擬態(tài)計算等前沿計算領(lǐng)域的布局。量子計算，顧名思義，強調(diào)的是處理更大規(guī)模的內(nèi)容，組合爆炸問題，而另一個神經(jīng)擬態(tài)計算，為的是提高能效比，用少量的數(shù)據(jù)達到更好的學(xué)習(xí)能力。所謂神經(jīng)擬態(tài)的目標(biāo)是創(chuàng)造作用方式更類似于人腦而非傳統(tǒng)計算機的芯片，簡單來說就是讓計算機擁有和人一樣感知世界的能力。神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)在硬件層面上復(fù)制了神經(jīng)元組織、通信和學(xué)習(xí)方式。

基于這種見解，英特爾和康奈爾大學(xué)的研究人員一道開始了讓計算機擁有嗅覺的探索。2020年3月，《自然-機器智能》（Nature Machine Intelligence）雜志論文展示了英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究芯片Loihi能嗅出10種危險化學(xué)品的氣味。

該芯片厲害之處在于它使用了一套模擬了人的嗅覺系統(tǒng)的模型的架構(gòu)，把它實施在了路由器芯片上，而且只用了一塊芯片去做這件事，所以功耗非常的低。研究人員只用了一個樣本，就可以讓系統(tǒng)的識別率達到了92%。而如果采用傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)方法的話，每種氣味需要3000個樣本去訓(xùn)練，才能達到這樣的識別率，同時功耗也是千倍以上。

2020年3月，英特爾推出迄今為止開發(fā)的最大規(guī)模的神經(jīng)擬態(tài)計算系統(tǒng)Pohoiki Springs，包含768塊Loihi神經(jīng)擬態(tài)研究芯片，將提供1億個神經(jīng)元的計算能力，相當(dāng)于一個小型哺乳動物的大腦神經(jīng)元數(shù)量！做一個類比就很容易理解了，一只瓢蟲的大腦大約有25萬到50萬神經(jīng)元，蟑螂大腦約有100萬神經(jīng)元，一只倉鼠大腦約有9000萬個神經(jīng)元。看來神經(jīng)擬態(tài)芯片Loihi已經(jīng)比小倉鼠聰明了。

量子計算已成巨頭競相爭奪的下一個戰(zhàn)場。身為芯片巨頭，英特爾自然不能缺席。英特爾不斷研究多種量子位類型的量子計算芯片，其中包括超導(dǎo)量子位，同時研發(fā)了獨一無二的硅自旋量子位技術(shù)。去年年底剛剛發(fā)布了HouseRidge低溫控制芯片，可在零下270度情況下同時控制50個左右的量子位，這是一個重要的里程碑。但量子計算再厲害最終要考慮到實際的商業(yè)應(yīng)用。

未來通信方面，硅光子也是一個群雄逐鹿的市場。以IBM為例，在2015年，該公司對外展示了一款號稱完全整合的分波多任務(wù)CMOS硅光子(silicon photonics)芯片。而早在上世紀(jì)90年代末，英特爾就開了一個平面光電路公司。今年3月，英特爾展示了業(yè)界首個一體封裝光學(xué)以太網(wǎng)交換機。它成功將其1.6 Tbps的硅光引擎與12.8 Tbps的可編程以太網(wǎng)交換機進行了集成。

聽起來越來越高端了，但這些研發(fā)創(chuàng)新的背后也是大量的研發(fā)投入。芯思想研究院（ChipInsights）發(fā)布數(shù)據(jù)顯示，在2019 年研發(fā)支出前十大半導(dǎo)體公司，英特爾的研發(fā)支出遠遠超過其他所有半導(dǎo)體公司，達到 134 億美元，占到總營收的19%。相比之下，高通為54億，主要競爭對手英偉達為28億。

隨著5G、AI、物聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛等技術(shù)的發(fā)展，對于數(shù)據(jù)實時處理的需求快速增長。這個由數(shù)據(jù)驅(qū)動的世界，正在催生指數(shù)級計算需求。英特爾，英偉達，谷歌等大佬之間的芯片大戰(zhàn)花落誰家，我們拭目以待。
（責(zé)任編輯：fqj）