从PC巨匠到数据捕手 英特尔上了一堂生动的转型课

从“以pc为中心”到“以数据为中心”转型，是2010年代英特尔最大、也是最为重要的转变。当以用户贡献数据为核心的web 2.0时代到来时，英特尔敏锐的捕捉到了数据对当今社会发展的重要性。

过去五年时间里，英特尔构建了“以数据为中心”的未来十年甚至二十年it产业发展的基础，而在2020年代到来之后，英特尔将在这些基础之上，驱动未来计算方式。

·挖掘数据“石油” 让数据增值

web 2.0、移动智能设备以及iot井喷，使得数据变得越来越重要。但是，人们以往对于数据的利用非常有限，大量数据产生之后没有产生应有的价值，用户无法从这些“废数据”中获得有用的信息，以便更好的帮助自己发展。而英特尔要做的，就是让数据变得有价值，因为在英特尔看来，数据就是未来的“石油”。

在idc给出的全球数据量趋势报告中，到2025年，数据中心（云计算）、边缘计算以及终端设备产生的数据量将呈现指数级增长。随着越来越多的设备连入网络，设备数量成为驱动数据指数级增长的最强动力。除了数据量增长之外，数据类型也日趋多元化。来自于数字电视、广播媒体、视频监控、流媒体等等各个领域的数据量不断增长。

对于此，英特尔力求把越来越多的原本在数据中心处理的计算和存储下沉到边缘，以缓解日益增长的边缘或终端产生的大量数据对云端造成的网络、云端计算量和云端存储压力。此外，如何应对数据量增长带来的算力增长？如何通过多元化的解决方案应对不同数据类型的计算需求？是英特尔挖掘数据“石油”的关键所在。

数据增长，从最根本上驱动计算、存储和传输需求。英特尔凭借自身在硬件领域的优势，以硬件为根基，通过挖掘、分析和加速等手段，将数据转化为业务价值，使“数据产生”平滑迈向“数据增值”。同时，英特尔借助5g、ai、智能边缘这三大转折性技术，驱动未来增长和创新。

正如英特尔中国研究院院长宋继强所言：“这些数据从产生的过程到它最后产生商业价值的过程，是一个长链条。如果这些数据只是采下来、存下来，但是放在那里不用，那么这些数据除了耗电、耗资产之外没有产生太大价值。但它们仍然是宝藏，是没有经开采的宝藏。但是要开采它们就要处理它们，要处理它们就要做数据的挖掘分析。因为数据产生的速度加快，需要更快速的处理，所以英特尔要加速硬件，而且对不同种类的数据要加速不同的硬件，甚至如果需要联合处理的话还需要更好的通讯手段。越来越多的数据、越来越多的种类，这么多数据在传输和处理过程中要越来越快，这就是我们的需求。”

·丰富“武器库” 给数据挖掘加加速

无处不在的数据，必须要求计算进入元化时代。从云到端，不仅仅是pc、服务器或其它设备，人工智能、云数据中心、物联网、下一代网络、自动驾驶等新型数据密集型工作负载不断涌现，也正在驱动计算架构快速演进并呈指数级扩展。

在此背景之下，最擅长计算的英特尔可以说是最适合干这些事的公司。因为在英特尔的“武器库”里，最不缺的就是高性能、多元化的计算硬件。

在宋继强看来，未来十年，架构创新将成为计算创新的关键驱动力。适用于标量计算的cpu、适用于矢量计算的gpu、矩阵计算高手ai以及空间计算大拿fpga都是英特尔“武器库”中的利器。

同时，英特尔也注意到了5g对于数据洪流时代的重要性。5g网络的超高带宽，可以把各种各样的终端设备和数据快速连接起来，通过对终端计算、边缘计算和云计算的合理利用和分布，实现大规模、不同类型数据的高效处理和挖掘，以使其变得更具价值。

·英特尔如何应对数据变化和计算趋势变化

面对数据变化和计算趋势变化，英特尔若想通过计算让数据实现增值，自然是做出了诸多努力。

首先，在确定了“以数据为中心”的大方向之后，英特尔开始围绕这一核心进行生态布局。来看下面这张图：

从2015年到2019年四年间，英特尔通过战略发布、战略收购、产品创新、生态合作四大维度举措，实现了转型过程中的生态布局。

2015年收购的altera，是领先的fpga厂商；2016年收购的nervana，擅长定制的ai芯片，并以asic方式解决ai深度学习加速难题；2016年收购的movidius、2017年收购的mobileye、则是视觉计算、无人驾驶领域的先进技术厂商。

此外，傲腾内存、神经计算棒、神经拟态芯片、超导量子测试芯片、十代酷睿处理器、第二代至强可扩展处理器等诸多创新产品，使得英特尔在有关数据的领域实现多元化生态布局。

完善生态布局之外，英特尔去年年底也确立了以制程&封装、架构、存储、软件、安全、互连为核心的六大技术支柱，这是英特尔面向新计算时代的创新驱动引擎。在这六大技术支柱指导之下，英特尔将为产业提供全方位的优质解决方案。

六大技术支柱

同时，英特尔也并未忽视软硬件协同层面的重要性。在xpu（cpu、gpu、ai、fpga等）基础之上，英特尔通过oneapi实现异构整合，为跨cpu、gpu、fpga和其它加速器在内的异构计算，提供统一和简化的应用程序开发编程模型。

此外，英特尔在异构封装上能够同时提供2.5d的emib和3d的foveros封装技术，实现包括cpu、图形卡、io及其它多个芯片间的通信，以及在三维空间提高晶体管密度和多功能集成；在存储层面提供optane解决方案；极光（aurora）超级计算架构构建百亿亿次级计算基础。

因此，英特尔在应对数据变化和计算趋势变化中，已经实现了从产业生态、技术战略到多元化计算硬件的完整体系构建。

·关于未来

英特尔捕捉到了数据时代的开端、把握住了数据洪流的脉络、构建了完整的数据相关生态链，那么未来呢？

事实上，英特尔已经在布局未来了。

2017年底，英特尔发布了loihi神经拟态计算芯片。通过模拟人类大脑神经元的计算方式，其可以实现超过1000倍的计算效能提升。

英特尔loihi神经拟态计算芯片

loihi拥有128核、13万神经元以及1.3亿突触，每个神经拟态计算内核模拟多个“逻辑神经元”，片上网格连接支持高效的脉冲消息分发，拥有高度复杂的神经网络拓扑，并支持多种学习模式的可扩展的片上学习能力。其强大的计算能力和低功耗特性，可以有效应用在未来大规模数据计算和处理之中，以应对数据洪流的冲击。

此外，量子计算也是英特尔前沿技术的重点方向之一。相比现阶段的计算方式，量子计算的计算能力超乎想像。以密码破解为例，传统计算模式下，128位密钥或256位密钥的破解计算要持续几十年、上百年甚至数千年，但是在量子计算范畴之内，可以把这个时间缩短数千倍、上万倍，普通加密方式可能几分钟就会被破解，这样的数据算力差异让人叹为观止。

量子计算领域布局

在这一前沿领域，英特尔推出了首款49量子位超导量子测试芯片“tangle lake”；并且拥有用于量子计算的最小自旋量子位芯片；同时还拥有全球第一台低温晶圆探测仪，它是量子计算的首款测试工具。

可见，应对数据变化、计算变化，英特尔从现在到未来，从生态到硬件，从技术到解决方案，均已有应对之法。

·结语

2010年底即将过去，2020年代，英特尔仍然坚持“以数据为中心”进行整体转型。在过去的几年里，英特尔已经看到了很好的转型成果。并拥有xpu不同方案的组合以及oneapi这样一个重要的工具，同时还提出了六大技术支柱，并且已经针对未来布局了神经拟态计算与量子计算。

英特尔中国研究院院长宋继强表示：“在未来的十年，英特尔仍然是坚持‘以数据为中心’和‘六大技术支柱’一起推进，为未来的世界打下坚实基础。”