面对数据爆发为整个世界带来的巨大改变,身处转型期的英特尔做出了哪些调整?作为老牌芯片厂,英特尔又如何应对量子计算与神经拟态等新兴技术发展带来的挑战?
北京时间 11 月 5 日,InfoQ 在英特尔中国总部对英特尔研究院院长 Rich Uhlig 进行了一次采访。在长达两个小时的访谈过程中,Rich Uhlig 就英特尔研究院的发展近况进行了分享,并对量子计算、神经拟态等新兴技术做了深入解读。
数据爆发带来三大颠覆性技术
“数据无所不在,它为整个社会、商业带来了更多的机会。正因如此,英特尔进行了以数据为中心的战略转型,我们在数据各个方面都在进行研发的推进和部署。”
在 Rich Uhlig 看来,数据同时带来了机遇和挑战。
Rich 认为:如果能够成功地管理异构计算平台,那么就一定能做到以往所不能完成的任务,但挑战在于利用复杂的异构计算架构来进行高效编程是非常困难的。目前机器自编程(利用人工智能来支持系统进行自动编程的方式)还是一个新的领域,很多学术研究方兴未艾,这也将是英特尔去大举进行投资和研究的领域。
由数据引发的技术发展也将会是颠覆性的。
Rich 介绍到,从新型的计算方式上来讲:除了量子计算、神经拟态计算之外,图计算也是非常重要的一种新型计算方式。有一些数据的关系结构可以构成某种图之间的稀疏关联性,例如社交网络或者其他实体之间的关系,用传统计算方式不易于表述。
另一种新型计算方式是概率计算。Rich 表示,因为当前数据性质在发生变化,数据日益变得充满噪音而且非常不准确,所以需要有一种技术可以对其进行优化,用户想要在数据意义上实现完全精准,通过概率或者统计为基础的这种计算,可以极大地提升效率。
除了计算方式,Rich 认为在互联以及数据通信的方式上也会发生颠覆性变化。以英特尔为例,目前非常重视的一个方向就是硅光子,它完全支持通过硅光子进行不同计算元素之间的相互连接,英特尔认为:到了可以进行新一代硅光子研发的时机,就可以将其封装在 CPU 内,通过这种方式可以将带宽利用效率提升一到两个数量级。
另外在英特尔最为擅长的存储或者内存技术方面,比如英特尔傲腾存储采用全新的存储介质,性能提升且更持久,也会为软件堆栈带来更多的变化。
量子计算与神经拟态的进展
量子计算
在量子计算的话题开始前,Rich 首先对前不久 Google 取得“量子霸权”一事进行了肯定,他说:“我们首先必须要认可这是在量子计算领域的一个进步。”
他进一步解释道,所谓“量子霸权”是这样实现的:首先要找到一个非常复杂的问题,其次要去证明在解决这个复杂问题的过程当中,量子计算的效率远远超过于传统的计算方式。
但是,Rich 表示:这个“题目”未见得是有实用性的。在他看来,未来量子计算的发展还需要更进一步,不能满足于解决一个没有意义的题目,而是要是真正在现实当中对世界、对人类实际生活有意义的题目上来推动量子计算的发展。
“这就是为什么我认为真正的目标不是量子霸权,而是量子实用性。”Rich 说。作为量子赛道上的选手之一,英特尔进行的研究主要分为两个方面:超导量子以及自旋量子,英特尔内部将研究的范围聚焦在了硅自旋量子计算上,并取得了良好的进展。
另外英特尔方面认为,至少还需要十年的时间才有可能实现量子计算的商用。随着越来越多的问题需要通过量子计算来解决,研究人员认为量子计算能解决多少问题和量子位的数量、规模是有成比例的关系的,但量子位是非常脆弱的,可能在毫秒之间就会发生分解,所以需要开发一些使得周围的环境对量子位来讲有更大的宽容度、让它们能够持续下去的技术。
Rich 说:“我们认为量子计算是一个马拉松,现在才跑完了第一英里,很多选手都在跑,英特尔是其中之一,这就是现状。”
神经拟态
2018 年,英特尔宣布推出 LOIHI 神经拟态芯片;前不久,英特尔正式对外宣布了 LOIHI 神经拟态单芯片系统的构建,在此基础上英特尔将要进行更大规模的基于 LOIHI 系统的多芯片集成研发。
Rich 介绍称,现在英特尔建立了基于 LOIHI 系统的神经拟态研究社群,以便能够开发出更多的应用,并且目前已经取得一些不错的结果,包括具有高能效的推理方法、机器人控制系统,以及可进行稀疏编码、约束满足和优化计算的应用。
另外,Rich 表示,目前人工智能主要在内存、I/O、能耗三个方面存在着瓶颈,而英特尔方面认为神经拟态是一个能够推动 AI 发展的解决方案。
从内存角度来讲,神经拟态可以将内存与计算相结合;从能耗角度来讲,神经拟态计算在一个时间点内,只会对必要的算法模块进行激活,而不总是激活整个算法模型,这要比传统 AI 方式更为节省能源。
未来计划
随着 AI、5G、量子计算等技术越来越面向实用发展,技术企业也相应地开始进行布局的调整,对此,Rich 表示:英特尔作为老牌技术企业,对未来技术的发展也有多重的测试标准,从而更好地确定在什么时间开始进行什么技术的研究。
Rich 说,英特尔秉承的原则是:不要只选择单一的路径去解决某个问题,以至于陷在其中不能自拔。所以,英特尔一直以来都采取多管齐下的方式来解决问题,并且分别对其进行测试,如果发现某种途径更有可能成功,则会加大对它的投入。比如量子位为例,早期英特尔就采用了多重手段进行研究,但现在也开始收窄和聚焦。
同样的,这种发展方式还会应用在英特尔未来正在涉及,以及可能涉及到的领域中,比如有线、无线、光纤等连接方式,人类基因学测序软件的发展,以及数据共享安全可信等等。
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