听说英特尔设立了兴趣小组,在哪里?别急,文末有福利,等不及的小伙伴就先滑到最后哦~
计算架构的“新黄金十年”已经开启。自 IBM、英特尔引领微处理器发展,以及经历了指令集由繁至简过程后,在 20 世纪 80 年代诸如 RISC、超量标处理器、多层缓存、预测技术、编译优化等体系结构创新频频推出,计算机性能得到大量提升,迎来了第一个黄金时代。
今天,随着大数据、人工智能的发展,数据量的激增使得一台计算机不再能完全承载和处理,大规模数据处理让异构计算变得更加重要;而且在“上云”、“加码 AI” 的浪潮下,云厂商和系统制造商对新型硬件架构的需求不再强调微处理器性能,而是突出架构本身要非常适合机器学习工作负载并行处理的需求。
在多元计算的大需求下,英特尔像引领 PC 时代潮流时一样,紧跟技术发展,转变战略引领着变革。2019 年,英特尔现 CEO Bob Swan 希望延续英特尔创新转型的基因,继续坚持“从以 PC 为中心转型成为以数据为中心”的新一代战略转型方向。将公司定位从以晶体管为中心,转变成以数据为中心,并提出六大技术支柱:制程封装、XPU 架构、内存存储、互联、安全和软件。
英特尔所要提供的不仅仅是具备计算力的 CPU 亦或是其他芯片,更是包括数据挖掘、清洗、分析、流动等多种应用全覆盖的解决方案,也因此有了互联、内存存储、安全要求,也自然离不开软件系统的全面支持。更是体现了“以数字为中心”的战略。
其中,英特尔加大对“软件”的重视,是明智也是必要的选择,其实从 PC 时代,英特尔与微软合作,专注硬件;在移动时代,我们也看到 ARM 架构给 x86 带来的冲击,x86 芯片的出货量自 2011 年达到峰值以来,每年下降近 10%,而采用 RISC 处理器的芯片出货量则飙升至 200 亿;而在不远的未来,万物互联时代,将有更多的设备联网,面对千亿级设备联网,纯靠硬件无法跟上数据的指数级增长,只有同时通过软件发力,软硬结合,才能持续保证竞争力。
现代工作负载的多样性需要架构的多样性,没有单一的架构适合每种工作负载,相应的,oneAPI 则提供了一个统一的编程模型,能跨越不同的架构、跨不同的硬件规格,让开发者可以随意在底层的硬件之间切换和优化。
oneAPI 主要包含两个部分,第一是跨架构的编程语言 Data Parallel C++(DPC++),第二部分是满足不同领域需求的跨架构库的集合。软件层面的简化使得在未来,任何编程人员无论是想将硬件性能提升 10%、20%,甚至 50%,都可以在 oneAPI 框架上轻松实现。
英特尔产品覆盖的广泛计算架构包括标量(Scalar)、矢量(Vector)、矩阵(Matrix)和空间(Spatial),被统称为 SVMS 架构。英特尔指出,在接下来五到十年中最重要的现代工作负载,就是这种计算架构的组合。
从英特尔的战略来看,CPU 仍旧是目前最重要的架构,策略在于不断提高每个 CPU 的性能,继续保持它作为最强计算架构的位置。6 月 19 日,英特尔“‘芯’存高远 智者更强”的数据创新峰会暨新品发布会上,推出了包括集成 AI 加速的英特尔第三代至强可扩展处理器,它是首批内置 bfloat16 支持的主流服务器 CPU,而 bfloat16 则是英特尔深度学习加速(英特尔 DL Boost)功能当前主打的指令集技术。
在 FPGA 领域,英特尔也注意到了对专用处理器的需求,2015 年英特尔以 167 亿美元收购了 FPGA 制造商 Altera,以及陆续收购的 Nervana Systems、Omnitek B.V. 和 Movidius 等专用芯片公司,就很好地证明了这一点。英特尔已经有目共睹地推出很多的重要 FPGA 产品,比如 Agiliex FPGA,以及近期推出的英特尔首个人工智能优化 FPGA Stratix 10 NX。
现在,无论客户的要求是高性能、低功耗,或是低成本,英特尔都能提供对应不同需求的产品线,通过一个统一的软件栈,一个统一的 API 就可以适应客户从性能、功耗到成本上的优化需求。英特尔也早已不是针对 CPU 这一个战场在“作战”,而是构建生态,在 5G、物联网、边缘计算、人工智能等领域,英特尔与众多合作伙伴联手,不断转型,迈向数字化新时代。
现在,InfoQ 与英特尔共同设立了英特尔架构兴趣学习小组,以社群形式运营,我们会在社群内发布架构相关的技术课程和技术干货,如果你想了解 x86 架构,了解更多计算架构相关的内容,以及英特尔的最新动态,请大家添加或者扫码小助手的微信号 geekbang111 进群。
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