<del id="aymay"></del> 8月22日，在南京舉行的第十六屆中國集成電路技術與應用研討會暨南京國際集成電路技術達摩論壇（CCIC 2018）上，英特爾中國研究院院長宋繼強發表了題為“突破計算創新 共贏數據未來”的演講。邁向數據洪流的時代，我們需要怎樣的計算創新？人工智能、自動駕駛、5G 等領域發生著怎樣的變革？摩爾定律將怎樣繼續前行？針對這些前沿話題，宋繼強深入分享了他的洞察與前瞻。
英特爾中國研究院院長宋繼強發表演講
釋放數據的價值需要計算力
“英特爾是一家以數據為中心的公司，我們看到數據正在驅動各行各業的發展，蘊藏著前所未有的創新機遇和價值”，宋繼強表示。特別是，中國將成為數據資源第一大國。而釋放數據的價值，需要計算力，需要計算創新。
過去半個多世紀里，我們經歷了計算的不斷演進。從1960年代的大型機到后來的客戶端+服務器、WEB、云、人工智能等，這意味著計算從生產率計算向生活方式計算、場景計算、智能計算等持續發展。在宋繼強看來，智能計算之前的計算時代，它的發展是符合貝爾定律的，每個時代都有占據主流的計算機設備類別。而到了以人工智能為代表的智能計算時代，可能不再有單一的主流設備類別。
“計算的多樣性愈發明顯，多個不同的生態圍繞多個不同的計算類別，這種計算的多樣性將無處不在。英特爾以數據為中心，就意味著不是服務于某一個具體的設備類別，而是服務于數據的整個‘生命周期’”，宋繼強說，萬物智能互聯的數據流動需要端到端的芯片支持。
端到端良性循環的數據戰略
英特爾的數據戰略，就是端到端的增長的良性循環。這包括，前端的產生海量數據的物和設備，云端的數據中心、人工智能、網絡等，以及存儲、FPGA 和 5G 等加速技術。“這是一個生生不息的良性循環”，宋繼強強調。他認為，自動駕駛能夠很好地體現這種良性循環所釋放的數據的價值，“自動駕駛汽車可能會是未來最大的數據采集設備，而計算、通訊、存儲等缺一不可”。
關于人工智能，宋繼強表示，感知（并行計算）、決策（串行計算）、行動（實時計算）等在真實世界中是同時進行的，需要不同計算架構芯片的支持。英特爾以多元的技術和產品組合，滿足多樣的應用需求。從傳統模式到深度學習的計算芯片，再從以 LOIHI 為代表的神經擬態計算芯片到量子計算，英特爾廣泛布局，推動AI計算創新。
在通訊領域，英特爾整合無線、計算和云，端到端地加速 5G 等技術的發展。在存儲領域，英特爾傲騰技術實現了革命性的高吞吐量、低延遲、高服務質量和高耐用性，加速現有應用程序，提供全新的超凡體驗。
摩爾定律的經濟效益將繼續存在
在計算創新方面，摩爾定律是熱議的話題，宋繼強分享了他的觀點，鮮明地指出“摩爾定律的經濟效益將繼續存在”。
英特爾中國研究院院長宋繼強發表演講
結合登納德縮放、波拉克法則和摩爾定律，可以構建一個連接起價格、集成度和性能這三個相關因素的用戶價值三角。當人們說摩爾定律已死時，他們通常是指用戶價值三角的一條或多條邊，而并不是特指摩爾定律那一邊。“摩爾定律的經濟效益將繼續存在，雖然這個速度不會像以前那么快，但將持續存在”，宋繼強表示。
英特爾持續創新推動半導體制造技術的發展。“10納米明年量產，而在10納米的基礎上，7納米的進展也非常好”，宋繼強說。通過采用超微縮技術，英特爾讓單個芯片的成本加速降低。結合超微縮以及多節點技術集成，英特爾不斷強化以數據為中心的產品領導力。
在半導體封裝方面，英特爾以“混搭”異構設計，連接不同制程工藝生產出來的“小芯片”，采用全新的 2D 和 3D 封裝技術，能夠以超高能效移動設備的功耗，提供強大的 PC 性能。
在演講的最后，宋繼強表示，我們著手把天馬行空的想象變為現實，未來一片光明。而對于中國，正如英特爾臨時 CEO Bob Swan 所言，對中國市場和中國客戶的態度都不會動搖。
