技术编程|超异构计算创造卓越能效比，开源的技术将造福全人类
2020年7月15日上午 ， 第十五届“开源中国开源世界”高峰论坛如期举行 。 英特尔中国研究院院长宋继强在此次论坛上发表了题为《神经拟态计算 ， 探索智能互联时代的计算创新》主题演讲 。 演讲内容涵盖信息世界数据的三大变化而产生的对计算创新的需求 ， 以及英特尔在计算创新上所做出的努力和进展 。 宋继强在此次演讲中也表示 ， 希望通过开源的技术和平台 ， 让新的技术可以造福全人类 。
据宋继强介绍 ， 因为无线通讯技术和人工智能技术的广泛应用 ， 目前人类所处的信息世界的数据正在呈现三大变化 。 首先是数据量呈指数级的爆发 。 除了我们熟知的人为输入和设备在不断地产生数据之外 ， 物联网、人工智能模型也在产生大量的数据 。 另外 ， 数据的形态也日趋多样化 ， 有更多非结构化数据在实时产生 。 最后 ， 很多来自于物联网设备以及实际应用场景的数据 ， 需要在终端或边缘被采集 ， 同时要能够实时处理后再反馈到边缘 。 这也是数据的第三个变化 ， 即对数据实时处理的需求在快速增长 。
针对信息世界中数据的这三大变化 ， 对计算创新的需求也呼之欲出 。 英特尔在计算创新领域耕耘多年 ， 并提出了“超异构”计算解决方案 ， 通过先进的异构封装技术将多种不同类型的架构组合到一张芯片中 ， 并提供面向异构计算统一、可扩展的编程模型oneAPI软件解决方案 。 除此之外 ， 英特尔也在继续探索计算架构的创新 ， 神经拟态计算是一种全新的架构 ， 并且英特尔也已经取得了瞩目的成就 。
超异构计算创造卓越能效比
宋继强在此次演讲中指出 ， 目前我们主流的计算架构有四种 ， 分别是标量、矢量、矩阵和空间计算 ， 异构计算就是要把这些计算进行整合 ， 简称为“XPU” 。 传统的异构计算主要采用SoC和分体式板卡的方式 ， 但这两种方式各有劣势 ， 而英特尔的“超异构”计算可以把这两种方式的优势集合 ， 同时避免它们的不足 。
“英特尔先进的封装技术 ， 如EMIB、Foveros等 ， 可以很好地将多种不同架构的芯片整合到一个芯片里 ， ”宋继强表示 。 “这些技术可以避免在板级封装中对空间和传输效率的牺牲 ， 同时在小空间、低功耗的情况下 ， 提高了计算性能和能效比 。 ”
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除此之外 ， 在超异构计算领域 ， 英特尔推出“软硬结合”战略 ， 推出了以开发者为中心的oneAPI软件解决方案 ， 提供一个通用、开放的编程体验 ， 让开发者自由选择架构 ， 无需在性能上做出妥协 ， 也大大降低了使用不同的代码库、编程语言、编程工具和工作流程所带来的复杂性 ， 从而为企业节省成本 。
宋继强表示：“通过我们提供的统一API接口使得在不同硬件之间的迁移变得非常简便和高效 。 oneAPI是面向开源的 ， 也希望大家来参与这个领域的交流和合作 。 ”
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全新的计算架构：神经拟态计算
除此之外 ， 英特尔在计算架构创新领域也在持续探索 ， 这其中就包括采用全新的计算架构的神经拟态计算 。 宋继强认为 ， 目前理想的一种计算方式是能够类似人脑 ， 在低能耗的条件下完成多个不同种类的任务 ， 同时又能够支持扩展 ， 而神经拟态计算是一个可行之道 。
英特尔在神经拟态计算领域已经取得了瞩目的进展 。 神经拟态芯片Loihi存储和计算一体 ， 把计算单元和所需要的存储空间紧密整合 ， 拥有非常多一样的“小核” ， 每个“小核”中又拥有1000个神经元 ， 每一个神经元又可以和另外1000个神经元相互连接 ， 这样的架构被称为“同构多核” ， 类似人脑中突触的概念 。
“Loihi这样的一个小芯片已经可以模拟人脑的13万个神经元 ， 并且可以产生1.3亿个突触 ， 所以这已经是一个高度复杂的神经网络拓扑了 ， ”宋继强说到 。
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