发布时间：2023-10-29 18:41:17   来源：安博电竞

  如今，随着慢慢的变多的物和设备变得像一台台“计算机”，整个产业已经从万物数字化、万物互联、万物移动化、万物云化进入到万物智能化阶段。在英特尔公“智存高远，IN擎未来”为主题分享会上，英特尔中国研究院院长宋继强从当前计算创新何未来计算探索两大方面为我们讲述在智能时代下的技术该怎么样变革。

  过去二十年到未来的五年，数据的量和质都在发生明显的变化，从规模、形态到处理需求都在发生巨大的变革。第一，数据量呈指数级爆发。第二，数据形态日趋多样化。第三，数据实时处理的需求也在不断增长。

  五十多年以来，英特尔始终致力于构建技术基石，引领计算的创新发展。面向数据时代，我们正在加速这一旅程。一方面，英特尔立足当前，基于六大支柱持续推动计算创新演进。另一方面，英特尔着眼未来，长远布局神经拟态计算、量子计算等新型计算研究。英特尔正以指数级创新，驱动智能时代的创新变革。

  自2018年底，英特尔基于制程和封装、XPU架构、内存、更快捷的互连、安全，以及集成一切的软件为六大支柱，持续推动计算创新演进，继续扩展产品领先性。并将AI功能贯穿于设计的所有的环节。凭借世界一流的执行力，英特尔全面引领六大技术领域的创新。基于六大支柱构建的强大基石，我们有能力创造最佳的技术与产品，支持客户进一步创造更出色的产品与体验，并最终帮助用户在数据时代实现更大的成功。

  1.新一轮10纳米产品正陆续问世，7纳米产品进展良好，预计2021年首发新品；

  推出全新Xe架构，实现统一架构、多个微处理器架构；这是一个非常灵活且扩展性很强的统一架构，还可以分成多种微架构。它的应用领域十分普遍，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。

  2.发布EMIB、Foveros、Co-EMIB先进封装技术，赋予芯片设计更充分的灵活性；

  宋继强介绍，EMIB，能想象是在一个水平层有很多种不同功能的芯片，但并不是互相之间拉很多线进行连接。只有一个米粒大的芯片嵌入其中，提供高带宽、低功耗的连接。这是一个2.5D的封装技术。Foveros，好比是在盖高楼，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。英特尔Foveros 3D堆叠封装技术，能够最终靠在水平布置的芯片之上垂直安置更多面积更小、功能更简单的小芯片来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，从而大幅度降低成本并提升产品上市速度。

  3.借助oneAPI、XPU、互连、封装，软硬结合实现性能指数级提升，推动超异构计算落地；

  除了这些创新的技术以外，英特尔正在对量子计算、神经拟态计算等前沿计算领域进行布局。对于神经拟态计算、量子计算这样的前沿领域，要具备长远的眼光和大量的投资。这是英特尔从始至终坚持在做的事情。

  传统的CPU、GPU特别擅长处理人难以处理的大规模、大数据量的并发计算。但是，随技术的发展和应用领域逐渐扩展，我们会逐渐要求计算机的处理模式趋向于像人类一样不需要大量数据，也不需要预先标注好的数据训练它。应对这种挑战，我们要需要全新的架构，同时还需要把能效比大幅度提高。

  2017年9月，英特尔为此推出代号为Loihi的第一款自主学习神经拟态芯片加速人工智能发展。

  2018年3月，宣布成立英特尔神经拟态研究社区（INRC），这是一个涵盖学术、政府和行业研究团体的合作伙伴网络，推进“LOIHI”测试芯片。

  2018年12月，英特尔公布神经拟态研究进展，推动架构、软件和系统的改进。

  2019年7月，英特尔宣布代号为“Pohoiki Beach”的800万神经元神经拟态系统已能供广大研究人员使用，它包含64块Loihi研究芯片。

  2019年11月，INRC迎来首批企业成员，《财富》世界500强企业埃森哲、空中客车、通用电气、日立加入。

  2020年3月，《自然-机器智能》（Nature Machine Intelligence）杂志论文展示了英特尔神经拟态研究芯片Loihi能嗅出10种危险化学品的气味。为达到同样准确率，传统解决方案学习每类气味需要3,000倍以上的训练样本。

  2020年3月，英特尔推出迄今为止开发的规模最大的神经拟态计算系统Pohoiki Springs，包含768块Loihi神经拟态研究芯片，将提供1亿个神经元的计算能力。

  宋继强介绍，基于Loihi芯片可以设计出更大规模的系统，让它具备更强的学习能力和处理更复杂的学习应用。在最早期英特尔把4块Loihi主板联结在一起，然后进展到可以用32块、64块，如今英特尔能够把768块Loihi芯片集成在一起，做成一个大规模的神经拟态计算系统，这个系统能在5个机箱大小的尺寸里去集成768块芯片，以500W的功耗执行大规模的深度学习、神经拟态学习的应用。

  量子计算是用量子比特相互纠缠实现性能的指数级提升。 与其它厂商不同，英特尔正在研究多种量子位类型，这中间还包括超导量子位，以及英特尔独一无二的路径——硅自旋量子位。开发商业上可行的量子系统也一直是英特尔关注的焦点。

  2017年10月，英特尔携手QuTech成功测试新型17量子位超导计算芯片。

  2019年1月，英特尔宣布已经向QuTech交付了首个49量子位超导量子测试芯片，研发代号为“Tangle Lake”。

  2019年2月，英特尔、Bluefors和Afore合作推出量子低温探测仪，推进量子计算进展。

  2019年12月，英特尔发布代号为“Horse Ridge”的首款低温控制芯片，以加快全栈量子计算系统的开发步伐，推动实现商业上可行的量子计算机。

  2020年2月，英特尔发布研究报告，概述了低温量子控制芯片Horse Ridge的关键技术特点：可扩展性、灵活性和保真度，体现了量子实用性。

  宋继强将将量子计算商业化比作为“极限攀岩”，那么这样的一个过程才刚刚启程。现在关注的焦点是如何构建能用来解决棘手挑战的系统，即“量子实用性”。只有在成千上万个量子位可靠运行的情况下，量子计算机才能比超级计算机更快地解决实际问题。换句话说，业界要开发出这种规模的功能性量子处理器可能还需要数年时间，以及很多工作要做。

  英特尔围绕着创造更好更稳定的量子位，以及提升多个量子位同时的连接和测试这几大方向努力钻研。这一块对于英特尔而言属于前沿探索，不会让其与目前的架构创新产生冲突，它是一个互补的探索。

  当我们的计算需要很多的数据时，就必须要通过内存总线去访问数据，这就会造成我们可能在较近的位置找到数据，要去远端的内存去找，会造成大量的计算等待。如果能将数据和计算非常紧密地放在一起，就可以大幅度减少对内存通道的冲突。所以说，将计算靠近内存的核心是最重要的。

  现在在内存之间传输数据要求带宽又大、功耗又低。光通信是现在用得比较多的技术，但是光通信和电子器件结合的时候，通常还需要一些分立器件去将它连接起来进行转换，这个器件会比较耗体积，也会损失一些传输的效率。如何将它集成在一起，形成一个一体封装的硅光系统，也就是说把它的电和光的转换封在一个芯片封装当中，是一个很重要的事情。

  追求探索实效与探索的平衡，与合作伙伴一起进行开放式创新是英特尔技术发展的宗旨，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，英特尔在前瞻性研究和科技成果转化之间进行钟摆式发展，去达到一个探索和实践的平衡。

  总之，英特尔始终推动指数级创新来驱动“智能X效应”，应对未来数据各种变化挑战。六大技术支柱不仅是英特尔推动自身创新的技术引擎，还是驱动行业智能变革的原动力。英特尔将继续围绕计算、存储和通信等所有的领域进行前瞻性布局，并不断取得突破，应对人类和社会未知挑战。

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  深兰卢森堡国家联合实验室揭牌仪式将于9月13日在沪举办   人工智能 是引领未来的战略性技术，已在全球范围形成共识，这是一个全人类认识自我、挑战自我的共同话题。基于坚定的发展认识、广阔的市场需求、海量的数据资源、以及不懈的技术探索，中国已成为全世界人工智能重要创新地和强劲发展引擎。   中国AI的崛起以及世界AI格局的变迁，已经被 欧洲 的战略决策者看在眼里，一场中欧携手的盛会即将开启。9月13日，以“中欧携手·世界AI新格局”为主题的 深兰科技 中欧人工智能战略合作签约仪式暨深兰卢森堡国家联合实验室揭牌仪式将在深兰科技总部（深兰人工智能大厦）举行。届时，卢森堡国家实验室负责人Radu以及毕马威KPMG、普华永道PWC、LHOFT

  Vicor近日宣布推出适用于高效能、大电流、CPU/GPU/ASIC(XPU)处理器的合封供电模块化电流倍增器。藉由减少XPU插槽接脚，并且降低与从主板递送电流至XPU相关联之损耗，Vicor的合封电源方案能够递送更高电流，进而使XPU效能最大化。 Vicor的电流倍增器已经被大规模用于从48V直接为XPU供电的主板中，最新的合封装模块化电流倍增器(MCM)将与XPU内核一道封装在XPU基板中，可进一步展现出Vicor分比式电源架构的转换效率、功率密度及电源带宽等诸元优势。 合封于XPU封装盖底下或其侧面XPU基板上之电流倍增器MCM，是以出自基板外部模块化电流驱动器(MCD)来驱动，实现电流倍增，如1：64的电流倍增。位于主板上

  卫生保健中心的分解（非集聚化）是为了巩固零碎的数据和资源，然后通过提供改善的诊断和治疗的服务，给患者改善的通道以及提高设施利用率将它们分解。在这里我们关注的是卫生保健大数据和资源共享。 领域1：医疗大数据 中国的医院或医疗机构的 医疗数据目前是互相独立的 。 中国还缺乏标准化、紧密关联的医疗记录。 标准化的医疗记录是数据的整合，并能利用它们来跟踪病人的需求，获取临床信息，最终定出最合适的治疗方法，这些都很具有挑战性。目前医疗低效率有几个原因， 主要之一是数字化程度低 。   截止2015年，中国大约29%的医院没安装电子医疗记录系统(采用Himss Analytics电子病历的第0阶段模型)，而2014年在美国该比例

  10月18日，由工信部与北京市政府联合主办的“世界智能网联汽车大会”在北京国家会议中心开幕。当天下午，一场主题为“开启汽车新时代”的高规格论坛于大会同期举行，参加这场论坛的既有一汽、丰田、戴姆勒、吉利、比亚迪、北汽等传统汽车制造企业，也有小鹏汽车这样的造车新势力，更有百度、阿里巴巴、腾讯(BAT)以及博世等互联网与科技巨头，可以说，这场论坛几乎囊括了整个汽车产业生态。 这场论坛的规格有多高?请看参会嘉宾名单：全国政协副主席/中国科学技术协会主席万钢、工信部部长苗圩、北京市委书记蔡奇、北京市市长陈吉宁，浙江吉利控股集团董事长李书福、比亚迪股份有限公司董事长兼总裁王传福、北京汽车集团有限公司董事长兼党委书记徐和谊、戴姆勒大中

  “两招名称相同，招式却是大异，一招是全真剑法的厉害剑招，一着是玉女剑法的险恶家数，双剑合璧，威力立时大得惊人。”这段描述出自《神雕侠侣》，说的是杨过与小龙女共同对战金轮法王的桥段，两人同使“玉女剑法”，仍难敌对手。杨过无意中使出“全真剑法”，双剑合璧之下，威力大增，杀招频出，竟胜了金轮法王。   一雌一雄，一阴一阳，阴阳协调，威力无穷，这是所谓的“双剑合璧”。不过要达到这个境界，也有颇高的要求：“使这剑法的男女二人倘若不是情侣，则许多精妙之处实在难以听会；相互间心灵不能沟通，则联剑之际是朋友则太过客气，是尊长小辈则不免照拂仰赖；如属夫妻同使，妙则妙矣，可是其中脉脉含情、盈盈娇羞、若即若离、患得患失诸般心情却又差了一层。”，可见合

  不久前，AMD和FPGA大厂赛灵思的股东以压倒性多数批准AMD以350亿美元收购赛灵思，这则消息引起了无数“电子人”的关注，要知道，这将是目前芯片行业规模最大的交易之一，上一回还要追溯到英伟达收购ARM。 在电子行业，赛灵思的FPGA芯片一直被行业所推崇，而随着机器学习、深度学习的兴起，也有许多研究者开始将这些智能算法应用在FPGA芯片上。 机器学习是使计算系统无需明确编程即可采取行动的科学，传统机器学习包括各种聚类和分类技术，包括K-means聚类、线性和逻辑回归、随机梯度下降、关联规则学习等。而深度学习则是机器学习中较为前沿的内容，通常依赖于人工神经网络来实现。人工神经网络（CNN）很适合处理图像或视频数据，其衍生以及变体网

  加速库 实现FPGA的高效深度学习运算 /

  欧洲芯片制造商意法半导体和芯片设计软件制造商新思科技周二表示，意法半导体首次使用在微软云上运行的人工智能软件来设计工作芯片。 ST表示，这一成就将有利于解决日益严重的问题，即在可接受的时间内完成越来越复杂的设计。 该公司是用AI帮助设计芯片的几家公司之一。新思表示，他于2020年提供的工具已被用于帮助三星、SK 海力士和其他公司设计了超过 100 种不同的芯片。 芯片上数十亿个晶体管的准确布局对其最终性能有很大影响。工程师们使用新思等软件来摆放位置，对几种可能的设计进行多轮实验以找到最佳设计。 近年来的问题是芯片慢慢的变复杂复杂，这在某种程度上预示着正确的设计需要进行慢慢的变多的实验。 但业务截止日期并没有变长：客户仍然

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  10 月 24 日消息，三星于今年 10 月 5 日在美国加州圣何塞举办的 System LSI 技术日活动中，正式公开宣布了 Exynos 2400 处理器，表示 CPU 性能要比 Exynos 2200 快 70%，AI 解决能力快 14.7 倍。 国外科技媒体 Android Headlines 近日分享了 Exynos 2400 处理器 NPU 芯片的更多细节。 报告称三星大幅优化了 NPU 芯片对非线性运算的支持，通过架构调整等优化手段，Exynos 2400 在 MobileBERT 基准测试中，比上一代解决方案提高了 3 倍。 MobileBERT 基准测试主要使用一组自然语言处理（NLP）任务来评估移动电子设备的人工智

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