英特尔技术转型这三年，“蓝色巨人”能再一次成功么？(3)

异构计算重要且有效，但是异构计算也带来新的难题，掌握不同架构开发编程技术的人才少之又少，所以英特尔推出了oneAPI，其最重要的作用是统一和简化跨架构编程，将CPU、GPU、AI、FPGA等关键技术打通连接，使它们可以按照需求进行灵活组合，从而为客户提供跨架构、跨平台的组合式解决方案。而异构整合EMIB和Foveros及今年7月推出的Co-EMIB技术则从封装角度展现了英特尔基于六大支柱的创新能力。
对于六大技术支柱，宋继强坦率表示，“50多年来，英特尔作为一家IT行业的领先公司，也不可能所有部分全部做到第一，但我们在这几个驱动未来的关键领域都做到了第一梯队，有些是第一，这就保证我们产品总体的软件到硬件的配合、性价比、稳定性，或者说从端到端的整合计算、存储和通讯，我们的领先度是绝对有保证的，而且是有持续可靠的产品供应体系。”
技术是未来
如果说互联网时代，模式创新还能成就一家巨头，那么万物互联时代，没有硬核技术作为后盾，即使找到创新模式，也无法构建企业竞争壁垒。技术布局如英特尔，也认为面向未来，仅靠现在所拥有的产品是无法满足需求的，智能计算和人脑相比还有显著的差距。
英特尔在2017年推出了Loihi神经拟态芯片，内置128个核，拥有13万个神经元和1.3亿突触，还包括了片上存储结构。能提供高度复杂的神经网络拓扑，支持多种学习模式的扩展和片上学习能力。Loihi系统部署学习机制后，它将边工作边学习边自行改进，这已经在向人脑的运行模式去靠拢。
神经拟态芯片就是英特尔重点押注的未来技术之一，Loihi芯片架构设计整合了计算和存储，不再是冯·诺依曼架构，128个同构的核，每个核里都放了一千个神经元的计算模型、计算部件和存储，同时还通过每一个小的神经元，进行信息收发。英特尔用一套硬件架构和模拟类似于人脑的工作方式。
相比人脑的860亿神经元，Loihi的13万神经元还差的很远，人脑的能耗也只有20瓦，目前神经拟态芯片的瓶颈在内存、I/O和能耗三个方面，神经拟态计算的发展前路漫漫。目前神经拟态的应用领域还相对比较集中，体现在智慧工厂、恶意软件检测、自适应假肢等方面。
日前大热的量子计算也是英特尔持续投入的重点方向，不过相比沸沸扬扬的“量子霸权”英特尔更关注量子计算实用性。客观地讲，实验室成果值得庆祝，但实际应用是大问题。