三次轉(zhuǎn)型后 Intel第四次對(duì)自己“動(dòng)刀” 能成功嗎?
2010年代的最后三年,英特爾浩浩蕩蕩開始了轉(zhuǎn)型革命,這是英特爾第四次向自己“動(dòng)刀”。回顧英特爾歷史上曾發(fā)生過(guò)的三次轉(zhuǎn)型:
上世紀(jì)八十年代中期,安迪·格魯夫和戈登·摩爾主張放棄存儲(chǔ)業(yè)務(wù),聚焦微處理器,由此英特爾才成為一家芯片公司;
20世紀(jì)90年代,克雷格?貝瑞特將單一微處理器產(chǎn)線打散,抓住互聯(lián)網(wǎng)機(jī)遇,完成了到 “互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的構(gòu)件供應(yīng)商”的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型;
2010年代,移動(dòng)時(shí)代讓巨人英特爾步履蹣跚,盡管英特爾做了諸多努力,成效卻并不十分明顯,今年4月英特爾宣布退出5G智能手機(jī)調(diào)制解調(diào)器芯片,也是對(duì)自己上個(gè)時(shí)代轉(zhuǎn)型未果的作別。
兩次成功,一次行至中盤,錯(cuò)失移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代也讓英特爾快速開啟下一次轉(zhuǎn)型,倘若英特爾在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代再度成功,想必是不會(huì)如此之快開啟自己的下次進(jìn)化,失之東隅收之桑榆,誰(shuí)又能說(shuō)得清呢?
英特爾中國(guó)研究院院長(zhǎng)宋繼強(qiáng)
對(duì)外豪擲千金的收購(gòu)、對(duì)內(nèi)不斷演進(jìn)的技術(shù)路線,英特爾用三年時(shí)間時(shí)間構(gòu)建了自己“以數(shù)據(jù)為中心”的技術(shù)版圖。英特爾中國(guó)研究院院長(zhǎng)宋繼強(qiáng)總結(jié)了英特爾這三年來(lái)為轉(zhuǎn)型做作的努力,并且給出了一些技術(shù)預(yù)判。
“數(shù)據(jù)”是主線
英特爾“以數(shù)據(jù)為中心”的戰(zhàn)略不是說(shuō)說(shuō)而已,英特爾正是沿著數(shù)據(jù)產(chǎn)生、采集、傳輸、處理、增值、存儲(chǔ)的流向,將其作為指導(dǎo)構(gòu)建了自己的技術(shù)全景圖,同時(shí)不斷查漏補(bǔ)缺。
IDC 預(yù)測(cè), 全球數(shù)據(jù)圈將從 2018 年的 33ZB 增至 2025 年的 175ZB。當(dāng)下每天有超過(guò) 50 億消費(fèi)者與數(shù)據(jù)發(fā)生互動(dòng),到 2025 年,這一數(shù)字將上升到 60 億,相當(dāng)于全球人口的 75%。2025 年,每個(gè)聯(lián)網(wǎng)的人每隔 18 秒就會(huì)有至少 1 次數(shù)據(jù)交互。
由此產(chǎn)生的不僅是數(shù)據(jù)金礦,更是數(shù)據(jù)災(zāi)難。數(shù)據(jù)增長(zhǎng)讀懂計(jì)算、存儲(chǔ)和傳輸需求,而數(shù)據(jù)的的規(guī)模與復(fù)雜性,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出當(dāng)前分析、理解這些數(shù)據(jù)的能力。
英特爾認(rèn)為,未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)毫無(wú)價(jià)值,只有將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)價(jià)值,才能創(chuàng)造新的服務(wù)和體驗(yàn)。數(shù)據(jù)的新需求在哪里,英特爾就在哪里。
宋繼強(qiáng)表示,數(shù)據(jù)無(wú)處不在,意味著多遠(yuǎn)計(jì)算時(shí)代來(lái)臨,從云到端,不僅僅是PC,服務(wù)器或其他設(shè)備,人工智能、云數(shù)據(jù)中心、物聯(lián)網(wǎng)、下一代網(wǎng)絡(luò)、自動(dòng)駕駛等新型數(shù)據(jù)密集型工作負(fù)載不斷涌現(xiàn),正驅(qū)動(dòng)計(jì)算架構(gòu)快速演進(jìn)并呈指數(shù)級(jí)擴(kuò)展,未來(lái)十年,架構(gòu)創(chuàng)新將成為計(jì)算創(chuàng)新的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。
早在2017年,英特爾便確立了“以數(shù)據(jù)為中心”的轉(zhuǎn)型目標(biāo),但是為了這個(gè)轉(zhuǎn)型,英特爾的準(zhǔn)備還可以追溯到更早期,如上圖所示,英特爾從2015年就開始了布局,涵蓋戰(zhàn)略、收購(gòu)、產(chǎn)品創(chuàng)新、生態(tài)合作等方方面面,圖中所列甚至都不能完全概括英特爾究竟做了多少事,但可以確定的是,英特爾很努力不想錯(cuò)失萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代。
自2015年收購(gòu)Altera起,英特爾先后收購(gòu)了Nervana、Movidius、Mobileye、eASIC、NetSpeed Systems、Habana Labs,成為收購(gòu)最頻繁的科技巨頭之一。結(jié)合戰(zhàn)略發(fā)布、生態(tài)合作,英特爾每年帶來(lái)驚人的產(chǎn)品創(chuàng)新能力,根據(jù)Q3財(cái)報(bào),英特爾以數(shù)據(jù)為中心業(yè)務(wù)營(yíng)收已與PC業(yè)務(wù)持平,僅剛剛過(guò)去的11月,英特爾就連續(xù)發(fā)布了Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器NNP、Movidius Myriad視覺(jué)處理單元、基于Xe架構(gòu)的通用GPU等產(chǎn)品,英特爾通過(guò)豐富的產(chǎn)品布局牢牢抓住“計(jì)算”的主動(dòng)權(quán)。
截至今年10月,英特爾經(jīng)過(guò)三年多的轉(zhuǎn)型,“以數(shù)據(jù)為中心”的業(yè)務(wù)營(yíng)收與“以PC為中心”的業(yè)務(wù)營(yíng)收持平。“以前我們大部分的營(yíng)收是來(lái)自以PC為主,現(xiàn)在已經(jīng)至少一半是來(lái)自“以數(shù)據(jù)為中心”的業(yè)務(wù)。這是非常大的變化,而且以后就會(huì)越來(lái)越高?!彼卫^強(qiáng)肯定的表示。
計(jì)算是英特爾“以數(shù)據(jù)為中心”戰(zhàn)略版圖上的明珠,為了更好的面向新的計(jì)算時(shí)代,英特爾在2018年提出了“六大技術(shù)支柱”戰(zhàn)略,從制程和封裝、XPU架構(gòu)、內(nèi)存和存儲(chǔ)、互連、安全、軟件這六個(gè)方面確立了如何驅(qū)動(dòng)未來(lái)的創(chuàng)新。
異構(gòu)計(jì)算重要且有效,但是異構(gòu)計(jì)算也帶來(lái)新的難題,掌握不同架構(gòu)開發(fā)編程技術(shù)的人才少之又少,所以英特爾推出了oneAPI,其最重要的作用是統(tǒng)一和簡(jiǎn)化跨架構(gòu)編程,將CPU、GPU、AI、FPGA等關(guān)鍵技術(shù)打通連接,使它們可以按照需求進(jìn)行靈活組合,從而為客戶提供跨架構(gòu)、跨平臺(tái)的組合式解決方案。而異構(gòu)整合EMIB和Foveros及今年7月推出的Co-EMIB技術(shù)則從封裝角度展現(xiàn)了英特爾基于六大支柱的創(chuàng)新能力。
對(duì)于六大技術(shù)支柱,宋繼強(qiáng)坦率表示,“50多年來(lái),英特爾作為一家IT行業(yè)的領(lǐng)先公司,也不可能所有部分全部做到第一,但我們?cè)谶@幾個(gè)驅(qū)動(dòng)未來(lái)的關(guān)鍵領(lǐng)域都做到了第一梯隊(duì),有些是第一,這就保證我們產(chǎn)品總體的軟件到硬件的配合、性價(jià)比、穩(wěn)定性,或者說(shuō)從端到端的整合計(jì)算、存儲(chǔ)和通訊,我們的領(lǐng)先度是絕對(duì)有保證的,而且是有持續(xù)可靠的產(chǎn)品供應(yīng)體系。”
技術(shù)是未來(lái)
如果說(shuō)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,模式創(chuàng)新還能成就一家巨頭,那么萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代,沒(méi)有硬核技術(shù)作為后盾,即使找到創(chuàng)新模式,也無(wú)法構(gòu)建企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)壁壘。技術(shù)布局如英特爾,也認(rèn)為面向未來(lái),僅靠現(xiàn)在所擁有的產(chǎn)品是無(wú)法滿足需求的,智能計(jì)算和人腦相比還有顯著的差距。
英特爾在2017年推出了Loihi神經(jīng)擬態(tài)芯片,內(nèi)置128個(gè)核,擁有13萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元和1.3億突觸,還包括了片上存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。能提供高度復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌С侄喾N學(xué)習(xí)模式的擴(kuò)展和片上學(xué)習(xí)能力。Loihi系統(tǒng)部署學(xué)習(xí)機(jī)制后,它將邊工作邊學(xué)習(xí)邊自行改進(jìn),這已經(jīng)在向人腦的運(yùn)行模式去靠攏。
神經(jīng)擬態(tài)芯片就是英特爾重點(diǎn)押注的未來(lái)技術(shù)之一,Loihi芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)整合了計(jì)算和存儲(chǔ),不再是馮·諾依曼架構(gòu),128個(gè)同構(gòu)的核,每個(gè)核里都放了一千個(gè)神經(jīng)元的計(jì)算模型、計(jì)算部件和存儲(chǔ),同時(shí)還通過(guò)每一個(gè)小的神經(jīng)元,進(jìn)行信息收發(fā)。英特爾用一套硬件架構(gòu)和模擬類似于人腦的工作方式。
相比人腦的860億神經(jīng)元,Loihi的13萬(wàn)神經(jīng)元還差的很遠(yuǎn),人腦的能耗也只有20瓦,目前神經(jīng)擬態(tài)芯片的瓶頸在內(nèi)存、I/O和能耗三個(gè)方面,神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算的發(fā)展前路漫漫。目前神經(jīng)擬態(tài)的應(yīng)用領(lǐng)域還相對(duì)比較集中,體現(xiàn)在智慧工廠、惡意軟件檢測(cè)、自適應(yīng)假肢等方面。
日前大熱的量子計(jì)算也是英特爾持續(xù)投入的重點(diǎn)方向,不過(guò)相比沸沸揚(yáng)揚(yáng)的“量子霸權(quán)”英特爾更關(guān)注量子計(jì)算實(shí)用性??陀^地講,實(shí)驗(yàn)室成果值得慶祝,但實(shí)際應(yīng)用是大問(wèn)題。
量子計(jì)算的目標(biāo)是處理經(jīng)典計(jì)算機(jī)搞不定的大規(guī)模計(jì)算問(wèn)題,通常是組合爆炸問(wèn)題,比如密碼破解,128位密鑰、256位密鑰,經(jīng)典計(jì)算需要幾十上百年,甚至數(shù)千年都算不出來(lái),但是量子計(jì)算可以迅速破解加密方式,這也體現(xiàn)出量子計(jì)算的特長(zhǎng)。
“量子計(jì)算最擅長(zhǎng)的是它可以直接模擬量子的形態(tài),量子態(tài)的東西最適合模擬,通過(guò)很多種不同的組合可以實(shí)現(xiàn)化學(xué)發(fā)現(xiàn),發(fā)現(xiàn)一種新物質(zhì),發(fā)現(xiàn)一種新材料、這些都可以用量子計(jì)算來(lái)解決。”宋繼強(qiáng)提到。
當(dāng)然量子計(jì)算想要實(shí)現(xiàn)并不容易,量子計(jì)算中量子躍遷所需要量子位是脆弱的,躍遷結(jié)果難以被測(cè)試,也很容易受到條件因素改變而改變。同時(shí),量子位是不容易疊加新的態(tài),或者讓多個(gè)態(tài)之間進(jìn)行糾纏的,如此一來(lái)量子位缺少數(shù)量?jī)?yōu)勢(shì),難以實(shí)現(xiàn)量子計(jì)算爆發(fā)的效率優(yōu)勢(shì)。制造更多的量子位,解決量子位的糾錯(cuò),解決量子位之間的連接和測(cè)試問(wèn)題,這是龐大而又系統(tǒng)性的工程。
不管是創(chuàng)造更多的量子位還是監(jiān)測(cè)量子躍遷狀態(tài),都需要在可測(cè)試的條件下進(jìn)行,所以英特爾目前所做的主要是在不影響量子位和躍遷狀態(tài)的情況下對(duì)量子位進(jìn)行測(cè)試。以此路徑,英特爾帶來(lái)了首款49量子位超導(dǎo)量子測(cè)試芯片“Tangle Lake”,并打造了全球第一臺(tái)低溫晶圓探測(cè)儀,它也是目前量子計(jì)算首款測(cè)試工具。在剛剛過(guò)去的12月,英特爾推出首款低溫量子位控制芯片,令量子位達(dá)到量子計(jì)算所需要的疊加態(tài)、糾纏態(tài),可實(shí)現(xiàn)-269攝氏度低溫環(huán)境下工作。
“以數(shù)據(jù)為中心”和“六大技術(shù)支柱”是英特爾遵循的戰(zhàn)略主線,仍在豐富的XPU產(chǎn)品組合,異構(gòu)整合和oneAPI軟件平臺(tái)推動(dòng)英特爾超異構(gòu)計(jì)算愿景。圍繞數(shù)據(jù)的來(lái)去,英特爾提供一套完整的數(shù)據(jù)處理、存儲(chǔ)和傳輸?shù)慕鉀Q方案,同時(shí)面向未來(lái),英特爾也正在在神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算、量子計(jì)算等前沿計(jì)算領(lǐng)域不斷探索,這就是英特爾對(duì)即將過(guò)去的2010年代交出的技術(shù)轉(zhuǎn)型答卷。