算力說
即便提出了“超異構計算”這樣的超級概念，英特爾在“數據為中心”的戰略轉型道路上也不會一帆風順。
在近日舉辦的2019第三屆全球人工智能大會上，英特爾中國研究院院長宋繼強指出，AI和5G技術都是非常重要的變革，而他們恰恰都將在2019、2020年達到可用，我們要充分利用這兩個變革性技術的乘法效應，促進產業升級。
具體來說，隨著AI和5G這兩種革命性技術的歷史性交匯，海量多結構數據應運而生，計算加速需求將更加多元化，傳統的異構計算已經不能滿足產業應用對AI計算的需求，而英特爾推出的“超異構計算”或將解決目前面臨的諸多問題。
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何為“超”異構計算
要理解“超異構計算”，首先要明白傳統的異構計算。
據算力智庫了解，“異構計算”并非一個新概念，它誕生于上世紀80年代，指的是在完成一個任務時，采用一種以上的硬件架構設計，把它們組合在一起。組合方式主要有兩種：一體化SoC（Systems on Chip）和分體式板卡。前者指的是一顆芯片中集成了多種計算能力的計算模塊，比如有CPU、GPU、通訊模塊、視頻處理加速器等，最終呈現是單芯片；后者指的是把擁有不同計算能力的芯片通過板機整合起來。
兩者在進行AI計算時都有各自的局限性。
一體化SoC的特點在于專用性最強、能耗最低、性能可能也最高，能效比非常好，但需要量很大，也就是應用范圍很廣，才值得去做。“一體化SoC的Time to Market不好，從提需求到最后拿到這顆芯片，一般需要18個月。18個月以后，這個需求是不是最合適的需求，還是需求已經變了，這個就很難確定。另外，實施難度開發難度也會比較大，因為他要把不同的加速模塊放到一個工藝節點上去，重新去設計、去驗證。所以很多事情要重做，而且不一定能夠保證完全對。”宋繼強說道。
分體式板卡的優勢在于靈活，想用的時候可以隨意組合，但板與板之間連接的功耗、帶寬速度都要打很大折扣。
資料來源：宋繼強演講PPT
宋繼強指出，傳統的異構計算已經不能滿足現在的需求，“超異構計算”就是要發揚傳統異構的好處，避免原來的劣勢。
據介紹，“超異構計算”這一概念由英特爾提出，包含三大要素：多架構、多功能芯片；多節點和先進封裝技術；統一的異構計算軟件。在一定程度上，“超異構計算”可以理解為通過封裝技術所實現的模塊級系統集成，即通過先進封裝技術將多個小芯片（Chiplet）裝配到一個封裝模塊當中，既簡化了SoC的復雜技術，更加靈活，又避免了PCB板級集成的性能和功耗瓶頸。
資料來源：宋繼強演講PPT
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AI遇上5G，乘法效應帶來聚變
英特爾之所以會提出“超異構計算”概念，離不開在AI和5G大勢之下，它對多元化計算需求市場的判斷。根據IDC估計，在5G通信與人工智能的推動下，數字經濟已經向社會全面滲透，從2015年到2025年，全球數據量以25％的年復合增長率攀升。到2025年，全球產生的數據量將達到175ZB，全球智能互聯網設備2025億部。
人工智能當下的蓬勃發展，宋繼強認為是由深度學習驅動。從2012年ImageNet的突破開始，人工智能的發展分為幾個階段：第一，證明階段，學術界通過小規模測試證明了像物體識別、人臉識別等AI算法具有替代人的潛力；第二，實用化階段，2016年，以AlphaGo戰勝世界冠軍為代表的大事件讓人工智能進入系統級、實用化階段。第三，規模化階段，2020年開始AI技術將結合產業進行規模化商用。
資料來源：宋繼強演講PPT
而從外部的通信環境來看，2019年已經開始試商用5G，2020年將正式商用。“現在云和終端的結合是比較初步、直接的，是信息和資源的共享，計算和存儲資源分散在云和終端兩塊。5G到來后，它可以為我們帶來高帶寬、低延遲、經濟成本可控的環境，那么其實整個端到云是一個連續體。”宋繼強表示。
以自動駕駛的汽車為例，未來一臺車每天將產生4TB數據，其中部分數據可以在云端，還有些數據的計算要求是實時性和本地性，在附近位置處理計算是最合適的，那就需要邊緣計算——這是5G條件下可以實現的一個好處。
值得留意的是，AI和5G恰恰在2019、2020年實現歷史性交匯，而他們之間的乘法效應將帶來聚變。宋繼強認為，AI是通用技術，是數字時代的基礎能力，它能為5G網絡注入自主優化能力；5G的連接能力，將推動萬物智能互聯，讓提升的AI智能無處不在。
他進一步指出，數據不一定是結構化的，所以計算加速的需求會不盡相同，同時，由于數據部署在終端、邊緣和云端，這對功耗實時性、成本、芯片尺寸大小等性能會有不同的要求。也就是說，計算的多元化需求將同時產生。
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英特爾“大象”轉身
如果我們對英特爾的印象還停留在PC時代的“intel inside”，恐怕不足以理解英特爾提出“超異構計算”概念的初衷。實質上，在前任CEO布萊恩·科再奇在職時期，英特爾已經提出了從“晶體管為中心”到“數據為中心”的轉型，而“超異構計算”正是“數據為中心”戰略中的一環。
此前多個公開場合，英特爾一直著重介紹其聚焦于六個工程領域的全新技術戰略，即：制程、架構、內存、互連、安全、軟件。這六個技術支柱是環環嵌套的關系，通過超異構計算，英特爾可以集成不同架構、不同制程、3D封裝、互連和OneAPI等技術創新，為客戶提供更多的靈活性和更快的產品上市時間。
但也有不愿具名的業內人士告訴算力智庫，英特爾所謂的超異構計算，本質還是異構計算，“超”字主要從材料學、工業等角度去進一步提升計算能力，更多的恐怕是炒概念。
從業務表現來看，以數據為中心的業務遇到發展瓶頸。英特爾2019財年第一季度財報顯示，英特爾數據中心集團第一季度營收為49．02億美元，相比之下去年同期為52．34億美元，下降了6．3％；運營利潤為18．41億美元，相比之下去年同期為26．02億美元，下降了29．2％。
受數據業務牽連，在截至3月31日的這一財季，英特爾集團的凈利潤為40億美元，與去年同期的45億美元相比下降11％；營收為161億美元，與去年同期的161億美元相比持平。不僅如此，英特爾還下調第二季度和全年營收，預計 2019 年營收為 690 億美元，相比 2018 年 709 億美元，減少 19 億美元。
本月，英特爾還宣布退出5G基帶芯片市場，意味著未來5G智能手機芯片將不會出現英特爾的身影。“原因是在這個市場當中看不到英特爾可以贏利的機會。我們決定在網絡基礎設施、自動駕駛及其它一些技術領域加大我們的工作力度。”英特爾CEO司睿博表示。
對于英特爾這頭昔日已經錯失移動互聯網風口、現在又可能錯失5G時代的“大象”，現在還正面臨互聯網巨頭自研及創新企業開發細分領域 AI 芯片的復雜競爭局面。
可以確定的是，這次“大象”的“轉身”，并不一定華麗。
作者：陳阿夸