英特尔近10年的架构有很大进步吗（英特尔首席架构师Raja）

英特尔近10年的架构有很大进步吗（英特尔首席架构师Raja）不过，单纯靠先进制程带来的性能提升和功耗降低已无法满足大数据、5G、AI的需求，业界需要更多的并行解决方案。英特尔对此显然十分清楚，在2016年提出转型之前的2015年，英特尔就花费167亿美元收购了当时全球第二大的FPGA厂商Altera，此后的两年又接连宣布收购计算机视觉公司Movidius和自动驾驶视觉处理公司Mobileye。Raja接受采访时表示，我们正处于人工智能时代发展的黄金时期，过去五年，应用于人工智能的现代计算已经增长了超过一百万倍，这一增长速度前所未见。英特尔高级副总裁、首席架构师，兼架构、图形与软件部门总经理Raja M. Koduri仅靠摩尔定律提升难以满足海量数据的需求过去几十年，在摩尔定律的持续作用下，芯片算力大幅提升，驱动了互联网以及移动互联网的快速发展。如今，我们正在进入以数据为中心的时代，IDC的预测，2015年到2025年，数据将以每年25%的速度增长。

芯片算力的提升一次次推动了科技革命，反过来，新技术的发展也促进了计算力的提升。这种相互作用的关系在如今的英特尔身上尤为明显。2016年，英特尔前任CEO科再奇提出，英特尔正从一家PC公司转型为驱动云计算和以亿计的智能、互联计算设备的公司。随后，这种战略转型明确为快速从以PC为中心进入到以数据为中心。

成为时代的王者从来都不是简单的事情，特别是跨越时代的成功。不过，英特尔为了能够快速满足大数据、AI、5G的需求，不仅增加了投资、加大力度广纳贤才，还在去年提出六大技术支柱战略。

2017年底加入英特尔任高级副总裁、首席架构师，兼架构、图形与软件部门总经理的Raja M. Koduri本周接受雷锋网采访时表示：“我百分之百认同未来十年是计算架构的新黄金十年的观点。在未来10年，我们将看到比过去50年多得多的架构优化和提升。”他还表示：“通过软件和硬件的结合，我们可以让摩尔定律的提升变成十倍。”

但要实现这些提升，挑战也十分巨大。

英特尔高级副总裁、首席架构师，兼架构、图形与软件部门总经理Raja M. Koduri

仅靠摩尔定律提升难以满足海量数据的需求

过去几十年，在摩尔定律的持续作用下，芯片算力大幅提升，驱动了互联网以及移动互联网的快速发展。如今，我们正在进入以数据为中心的时代，IDC的预测，2015年到2025年，数据将以每年25%的速度增长。这意味着，未来十年每三年数据量就会翻倍。显然，数据的爆发式增长需要用AI去挖掘数据的价值。

Raja接受采访时表示，我们正处于人工智能时代发展的黄金时期，过去五年，应用于人工智能的现代计算已经增长了超过一百万倍，这一增长速度前所未见。

不过，单纯靠先进制程带来的性能提升和功耗降低已无法满足大数据、5G、AI的需求，业界需要更多的并行解决方案。英特尔对此显然十分清楚，在2016年提出转型之前的2015年，英特尔就花费167亿美元收购了当时全球第二大的FPGA厂商Altera，此后的两年又接连宣布收购计算机视觉公司Movidius和自动驾驶视觉处理公司Mobileye。

除了接连不断的收购，英特尔也加大力度吸纳人才。最广受关注的就是两位芯片界大神Raja M. Koduri和Jim Keller在2017和2018年分别加入英特尔。

结合已有的积累以及整合收购的公司，英特尔在2018年提出了制程、封装、架构、存储、互连、安全、软件的六大技术战略。Raja表示，英特尔是现在唯一可以横跨这六大技术领域的企业。其中，制程的重要性已经不言而喻了，而从CPU到XPU的发展，也让架构变得日益重要。

XPU代表的是各种不同的计算架构，英特尔提出了SVMS架构，由标量（Scalar）、矢量（Vector）、矩阵（Matrix）、空间（Spatial）四种架构组成的，分别对应着CPU、GPU、加速器和FPGA，可以进行多种多样的组合。

Raja称，我们的策略就是囊括所有架构，在英特尔的战略看来，CPU依旧是目前最重要的架构，我们将不断提高每个CPU的性能，继续保持它作为最强的计算架构的位置。接下来是我们的GPU，GPU战略主要是要提高能效，更好地提高整体的生产力和效率。

雷锋网了解到，英特尔的高性能独立GPU Xe将在明年发布，Xe架构包括两个微架构，分别针对高性能和低功耗的要求。至于更多的特性，在此次采访中Raja也表示还不能透露。但他表示英特尔高性能独立显卡最大的挑战是要在2020年提供成熟的软件。

不过，现有的架构以及架构组合依旧需要提升，因为现在的数据量实在太庞大，已经远远超出了在一台计算机上就可以完全处理的承载和能力，必须清楚如何应对这些无法放进一台计算机的大规模数据的处理方式，当然这也是巨大的机会。

Raja表示，未来10年，我们将看到比过去50年多得多的架构优化和提升。从整个计算的角度来看，对于整个SVMS架构，下一步发展的突破点将会在内存和互连上，这两个领域将是接下来实现更大规模优化和升级的要点。这也是为什么我说如果一个架构工程师现在投入工作，将会拥有非常棒的机会。接下来我们面临的是如何将性能提升十倍、百倍的挑战，而并不是简单的提升10%。

架构优化带来的提升值得期待，但软件带来的性能提升更加明显。

软硬结合能让摩尔定律提升变成十倍

“全新的硬件架构每一个数量级的性能提升，软件就能带来两个数量级的性能提升。”这是Raja接受采访时给出的观点，他也同时给出了实际的例子。英特尔通过软件优化，可以给Java带来6倍的性能提升，给持久性内存带来8倍的性能升级，在AI领域带来28倍的性能提升，并且，这是在相同的硬件上通过软件实现的提升。

Raja进一步表示，通过软件和硬件的结合，我们可以让摩尔定律的提升变成十倍。因为摩尔定律会带来更多的晶体管，而软件可以将越来越多的晶体管的极致性能释放出来。将软件和硬件结合就是我们的战略重点，这也是我们未来面临的非常巨大机会。

机会的另一面就是挑战。Raja说：“对于长期计算愿景的实现，六大技术支柱都是挑战和机遇兼具。哪怕在英特尔非常擅长的领域，例如制程和封装，现在面临的挑战也越来越多和越来越复杂。”

“如果今天一定要让我选出一个挑战最大的技术，我可能会说软件。毕竟现在我们很大一部分精力都放在人工智能领域，为了取得更好的突破以及进展，软件非常重要。但如果放眼未来的5年和10年，六大技术支柱都非常关键，并且都面临很大的挑战，需要不断的创新。”Raja同时表示。

为此，英特尔即将在今年第四季度推出oneAPI的第一个开发者测试版本。Raja介绍，oneAPI是一个非常底层的抽象框架，主要是面对以后不同计算元素的集成，能够从底层更好的完成特征抽象和集成。绝大多数AI算法的演进和创新都是在更偏上层来完成，我们希望在底层就做好助力和驱动。同时，我们也会不断优化oneAPI，这样未来任何编程人员不管是想将硬件性能提升10%、20%甚至50%，都可以在我们这个框架上轻松实现，而不需要再自己编写语言。

雷锋网了解到，oneAPI还包含跨架构的编程语言Data Parallel C ，这是英特尔正在与行业携手开发的一种全新语言，它支持横跨SVMS架构的数据并行编程。新的语言解决了现有C 、MATLAB等可移植编程语言和CUDA、OpenCL等数据并行编程语言无法进行跨SVMS架构编程而开发，能够提高性能和生产效率。

软硬件性能提升的同时，安全也变得更加重要。Raja指出，很长一段时间内大家都把精力放在性能上的提升，给自己的产品增加越来越多的功能。随着数据的爆发，计算已经成为了当今时代的核心所在，这是安全变得更加重要的原因。在以数据为中心的世界，我们有四种主要架构、六个内存和存储层级、四个互连层级，这也让安全领域所面临的挑战呈指数级增长。

他表示，英特尔已经开发了诸如SGX（Software Guard Extensions）的技术，能够让各种应用在各自的安全容器下更好地运行，通过这种方法来确保所有应用的安全。未来，英特尔将不断扩充安全领域的路线图，以确保每个层级的安全性。从晶体管、到虚拟化、再到应用层，拥有非常完整的解决方案和路线。

雷锋网小结

站在2019年，我们更容易理解英特尔其一系列的收购以及人才的吸纳、技术投入的战略意义。对于英特尔这家PC时代的代表性成功企业而言，面对正在到来的大数据、5G、AI时代，想要转型并获得成功并非易事。从2016年提出战略转型，到2018年六大技术支柱的提出，只是转型一个好的开始。未来，如何解决六大技术中众多的挑战，用离客户最近的oneAPI，提供满足客户需求的计算、存储、连接和安全技术，才能一步步走向新时代的成功。