芯東西（公眾號：aichip001）
作者 | ZeR0
編輯 | 漠影
芯東西8月22日報道，8月16日，2023英特爾（中國）學術大會在南京開幕。與會專家學者們在主題報告中分享了前沿科研成果和技術解決方案，展示了產學融合創新的進展與方向。
「從注重前沿探索的「最初一公里」，到聚焦商業落地的「最後一公里」，學術界、產業界在創新鏈條中密不可分。」英特爾公司高級副總裁、英特爾中國區董事長王銳在視頻致辭中談道，「對英特爾來說，我們將更好地發揮在半導體技術、軟硬體產品、可持續計算、開放生態等方面的優勢，與大家一起為智能而加速。」
在主題演講環節，英特爾研究院副總裁、英特爾中國研究院院長宋繼強探討了英特爾在製程技術、類腦晶片、集成光子、量子晶片四大技術創新領域對推動算力提升的探索，並分享了英特爾在助力高質量數字人才培養方面的長期實踐。
會後，華東師範大學副校長周傲英，英特爾院士、大數據技術全球CTO戴金權，英特爾研究院副總裁、英特爾中國研究院院長宋繼強，英特爾公司副總裁、英特爾中國軟體生態事業部總經理李映，英特爾院士、首席編譯器性能架構師田新民等與會嘉賓，就人工智慧（AI）大模型、大數據、開源軟體等行業前沿話題與芯東西等媒體進行深入交流。
一、關注AI不能只看表面的喧囂，應該思考其底層邏輯
AI變成了「全民熱詞」，AlphaGo和ChatGPT預示著一個新的時代到來。華東師範大學副校長周傲英認為，科技發展已經進入了一個嶄新的階段，基本特點就是由以前的「科學引領技術」，發展到現在的「技術倒逼科學」，本質是回歸技術發展的正確路徑，那就是，科學與技術相互促進，形成正循環，快速發展。
「在這個新時代，關注AI不能只看表面的喧囂，而是應該思考其底層邏輯。AI本身就是一場新的科技革命，數據是這場科技革命的底層邏輯。」他談道，「數據就是人類的經驗，從這個意義上來說，我們進入的新的經驗主義時代，新的經驗主義呼喚新的理性主義，新的科學呼之欲出。」
周傲英對此大數據的概念進一步作解釋：大數據主要不是說數據的大小，而是說數據很重要。大數據是指數據的採集、匯聚、關聯和使用，其中使用是最重要的。數據是為應用而生的，因為應用，人們才有目的地去收集數據，匯聚數據和把數據關聯起來，數據打通了才叫大數據。
數據是能源動力，AI是數據驅動的引擎，數據驅動的人工智慧是當前這個數智時代的重要特徵。AI是數據驅動的工具，駕馭AI這個數智化工具，必須理解其背後的道理，必須提高數字素養和數字技能。具備數字素養，就是理解計算機的工作原理，認知和理解數據是一方面，另一方面就是培養編程思維。全民計算機科學教育就是全民編程教育，目的不是把大家都培養成程式設計師，而是為了培養大家「分而治之、循序漸進、試錯疊代」、以及異常處理的思維方式。
周傲英強調道，要想在這場以人工智慧為代表的新科技革命中搶占先機，必須堅持「應用場景+科技創新+產業發展」一體化部署，整體性推進。大學和科研院所不能滿足於「兩頭在外」的科學研究，必須立足於應用場景，以產業發展為目標，只有這樣才能完成真正的科技創新。
「這也是人工智慧時代，我們這個行業踐行「創新驅動發展」國家戰略的基本路徑，「場景驅動應用，應用驅動創新，創新驅動發展」，這是完整的驅動鏈條，也符合「知行合一」基本理念和正確的認識論。」周傲英說。
二、英特爾的「硬實力」：讓生成式AI無處不在，底層技術創新推動算力提升
計算高質量數據，離不開高效算力的支持。英特爾院士、大數據技術全球CTO戴金權分享說，英特爾在硬體能力上已經能夠做到支撐最新的大模型，其AI訓練晶片Gaudi 2在前不久的權威AI基準測試MLPerf中是世界唯二提交了GPT-3預訓練場景的硬體。在AI推理市場，通用處理器至強的市占率長期是第一。
戴金權談道，英特爾可通過最新的內置高級矩陣擴展（AMX）和對Bfloat16的支持等技術，在數據中心提供更快的AI加速計算能力支持。為了讓AI無所不在，英特爾將跑生成式AI的能力搬到了今天無所不在的客戶端、設備端，通過英特爾的客戶端產品，在筆記本、輕薄本上，無需任何外置的硬體，通過CPU集成顯卡、BigDL等軟硬體即可提供對大模型的高效支持，這樣才能真正做到讓生成式AI在日常生活中被用起來。
英特爾研究院副總裁、英特爾中國研究院院長宋繼強說，做硬體的底層是要推進半導體方面的一些技術創新，英特爾通過製程技術、封裝技術等多種技術，把不同的計算資源、不同的架構整合起來，這是英特爾長期推動的一個戰略。
英特爾的願景是到2030年在單一計算設備中集成1萬億顆電晶體，單一計算設備指的是單個封裝中所有晶片的總和。英特爾在Intel 20A和Intel 18A這兩個更先進的節點引入全環繞柵極電晶體RibbonFET和背面供電技術PowerVia，並在工具層面啟用High-NA EUV光刻技術。綜合這三個方面，英特爾有信心在Intel 18A階段重奪製程領先性。
目前英特爾採用一種模塊化開發方法，使用了一個內部工藝節點來解耦Power Via和RibbonFET的開發與測試，並通過接近產品級的測試晶片來快速解決背部供電的技術挑戰。這樣逐步測試不同技術的穩定性，能降低直接抵達新節點所帶來的風險。
宋繼強說，在努力提高工藝的良率和穩定性方面，需要通過大規模晶片製造來進行驗證，這個驗證不僅僅限於英特爾內部的晶片，而是擴展到了更廣泛的範圍。英特爾的IDM2.0戰略採用了內部代工模式，使製造部門能夠同時對內部和外部客戶提供產能，因此未來在Intel 20A和Intel 18A上將不僅僅生產英特爾自身的產品，還將為外部客戶提供英特爾代工服務。
就英特爾代工服務設置的模式而言，英特爾首先會告訴客戶英特爾有很好的防火牆，能夠把內外之間智慧財產權、產品開發工具包（PDK）等完全隔離開來，確保外部客戶了解他們的智慧財產權和設計在英特爾是完全保密的，同時英特爾提供的資源和工具與英特爾內部團隊使用的一樣出色。
在先進封裝方面，英特爾在其產品路線圖已經導入Foveros Omni技術，它可以把凸點間距縮小到25微米，Foveros Direct則通過混合鍵合技術進一步把凸點間距縮小到10微米。此外，英特爾目前在實驗室里研發的下一代混合鍵合技術，還可以進一步把它縮小到3微米，因此能大幅度減少晶片封裝時需要的尺寸。
英特爾FPGA等相關產品已將不同種類的架構封裝在一個晶片里，未來隨著在CPU、GPU里都使用模塊化設計，就更容易把不同的計算能力通過Chiplet的方式整合在一個單晶片封裝中。宋繼強相信這類方式未來會越來越多。
英特爾未來的目標是整合不同程度的AI能力。神經擬態計算是一種類腦計算，通過模仿神經元的結構構建硬體，同時採用脈衝式神經網絡這些新的技術，可實現實時在線學習，也可以把多種不同的模態整合在一起。英特爾研究院的最新神經擬態晶片Loihi 2採用Intel 4製程工藝，相較上一代晶片能效和密度均有數倍提升。
其最新成果是Kapoho Point開發板，每個板把8個晶片直接疊起來互連，整個計算密度很大，能效比也非常高，因為它是一個全閉路的設計，不工作的時候是完全不耗電的，在交通、金融以及通訊領域都有很好的應用前景。基於此的英特爾神經擬態研究社區，有近200家創業公司、大企業和學校的參與。據宋繼強透露，目前英特爾神經擬態計算晶片Loihi在推動軟體生態更多的兼容，以便能與更多不同類型的硬體組合使用。
在研發路線上，宋繼強分享說，英特爾的設計思路是讓神經擬態計算晶片能夠靈活地規模化，先設計一個小的晶片，讓它既能夠在線學習，又能夠把多種不同的學習模式整合進去，同時也能夠在存算一體的設計上模擬神經元真正工作的機制，還加了異步電路的設計。英特爾先把這些整合在一個小的晶片設計中，通過集成這些小的晶片，構成一個更大規模的神經擬態計算模塊。
英特爾正在探索通過異步電路設計，可以更好地模擬人腦。未來英特爾希望可以在不同的組合片區中放入不同的功能，比如在這個組合片區里放觸覺的，在那個片區里放嗅覺的、視覺的，最後能夠同時達成一些目前還做不到的、多個模型互相產生的協同作用。
在應用層面，Loihi晶片已經與一些仿生型傳感器做搭配，從而更好地處理傳感數據並降低功耗。在很多機器人應用中，Loihi非常適用於做視覺或其它運動控制，能夠實現快速的自適應調節。此外，在雲端做大規模優化和系統調度，也是Loihi非常有潛力的一個應用方向。
英特爾神經擬態研究社區的成員已經發展到接近200家。「目前來講，在業界能夠達到比較規模量級的神經擬態計算晶片，英特爾的Loihi 2肯定是排在很前面的，這是我們很自信可以說的事情。」宋繼強談道。
三、英特爾的「軟實力」：積極參與中國本土創新，為下一代AI技術鋪平道路
晶片做出來是第一步，需要支持並能夠適配不同的垂直軟體堆棧，才能在實際應用中發揮價值。
英特爾在全球擁有超過兩萬名軟體工程師，其中在中國有三四千人。英特爾公司副總裁、英特爾中國軟體生態事業部總經理李映分享說，英特爾軟體業務主要集中在三個方面：一是底層軟體，把算力、硬體、晶片能力更加高效地發揮出來；二是中間軟體，保證中間的框架、程式語言能夠在最好、最高效的硬體環境下進行運行和實施，並通過對開源社區的貢獻，讓開源軟體框架得到更大的擴展；三是創新層軟體，與合作夥伴一起推進軟體創新，在軟體即服務、安全、AI等方面都有很多進展。
開源社區在中國正蓬勃發展。李映說，過去一年，英特爾將國際上開源社區的合作經驗帶到中國來，與中國新成長的開源社區進行合作交流，共同成長。英特爾正積極參與中國本土創新，積極融入到中國的創新生態中，結合中國本土和英特爾自身的技術能力一起推動技術發展。
今年，英特爾在英特爾中國2.0戰略的背景下成立了開源技術委員會，真正組織起來了英特爾中國的技術專家團隊。英特爾開源技術委員會主要有四個部分的工作：一是創新，通過與業務部門及研發部門合作，發掘、培養創新項目；二是標準，和開源標準組織產生緊密合作；三是社區，與合作夥伴、包括CSP和客戶之間的開源組織進行更多合作，加速業務發展；四是流程，和總部建立聯繫，把英特爾整個全球的開源策略和開源流程在中國落地，以保證整體的一致性。
面向未來異構計算時代，英特爾正致力於在全球推廣開源且基於標準的統一軟體框架oneAPI，讓軟體方面的編程與投資能無縫遷移到CPU、GPU、類腦計算、量子計算等各種不同的硬體架構上。在中國，英特爾和北大、中科院計算所分別合作成立了oneAPI卓越中心（CoE）。
英特爾院士、首席編譯器性能架構師田新民談道，oneAPI的最初設計理念就是幫助大家提高生產力、可移植性和性能，oneAPI從體架構設計的基礎上儘可能實現很強的可擴展性，不只是針對英特爾的硬體架構，同樣也包括非英特爾的硬體架構，從而讓更多社區、研究所、大學、企業能夠充分利用oneAPI的優勢，為下一代的AI及高性能計算技術鋪平道路。
據他分享，為了支持友商的硬體架構，在整個oneAPI的體系結構設計上，英特爾考慮到了如何進一步擴展軟體，從而讓開發者只需很小的軟體上的調整，就能支持友商的硬體架構。
在助力異構計算髮展方面，oneAPI從編程模型和編譯器模型兩方面來做工作，幫助用戶和開發者從原有的計算模式轉移到異構計算模式上。
oneAPI提供了兩種編譯方式來支持異構計算，一種叫Just-In-Time（JIT），一種叫Ahead-of-Time（AOT）。Just-In-Time是指很多軟體在靜態編譯時沒法生成優化代碼，在運行時，讓編譯器來實時編譯。因為運行時做編譯優化需要有一些額外的開銷，開發者覺得對運行時的負作用比較大，就會選擇Ahead-of-Time的支持，即在運行前就儘可能地讓編譯器生成所有的可以最終執行的代碼，不需要生成中間表示（IR），再在運行時生成代碼。
對於學術界而言，oneAPI使更多的學生認識到，要想更好地融入AI時代，就需要更深入地學習、加強基礎訓練。oneAPI讓大家無需再花費時間來做優化矩陣計算性能這種基礎工作，而是可以將精力投入到更具前瞻性的研究中。反過來，學生們在使用oneAPI的時候，肯定會發現很多oneAPI需要改進和完善的地方，有助於英特爾不斷完善軟體系統，實現共贏局面。
在軟體支持生成式AI方面，田新民說，下一步，英特爾將聚焦在性能的進一步提高上，有一些具有針對性的模型，比如在醫療領域相對小的模型，不需要用英特爾的GPU Max系列，用Arc就可以解決，而且已經有很多的使用實例。
李映談道，大模型並不是只有某種卡或是只有GPU才能支持，而更多是根據一個是模型本身的特點和部署的環境，找到最適合的部署方案。比如，規模很大的大模型更適合用Gaudi 2，車載、客戶端則可以用Arc來跑一些中等規模的模型，數據中心可以用Max GPU和至強CPU。
田新民補充說，oneAPI從正式發布到現在大概兩年半的時間，還有很多需要改善和完善的東西，因此需要在中國有更多的合作者來用oneAPI，來幫助英特爾發現更多的問題，進而能更好地幫助開發者提高生產力和性能。
結語：搭建更大規模產學界交流平台，推動從前沿探索到商業落地創新
從2003年啟動以來，英特爾（中國）學術大會已經成為研究和展望技術發展趨勢的重要窗口。
大會當天，英特爾還舉辦了「英特爾學術英才計劃」頒獎典禮，共有6位來自國內高校和科研院所的青年才俊獲得了英特爾提供的技術指導和獎勵資助。接下來，「英特爾中國學術英才計劃」將通過組織技術研討會、學術沙龍、能力提升論壇等方式，搭建更大規模的產學界交流平台。
此外，英特爾宣布全面推出「英特爾創新飛輪計劃」，探索挖掘學術界種子項目，促進其產業化落地，推動產學界合作進一步升級。無論是數字人才的培養與發展，還是產學界融合創新，都是久久為功。英特爾表示將繼續致力於搭建更廣泛的平台，促進更多交流合作，從前沿探索到商業落地，形成更強合力，推動更多滿足本土需求的創新。