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面向智能时代,英特尔构建技术基石、驱动未来计算

作者: 庄吉 发布时间: 2020年04月10日 09:10:57

面向智能时代,英特尔构建技术基石、驱动未来计算

2020-04-10 分类:新闻

现如今,无论是汽车、零售商店,还是医院、家庭、工厂,所有物和设备变得越来越像一台台“计算机”,整个产业正步入到万物智能化的发展阶段。智能变得无处不在,数据不仅呈现指数级增长,其形态也变得日益多样化。同时,随着5G、AI、物联网、自动驾驶等技术的发展,对于数据实时处理的需求快速增长。这个由数据驱动的世界,正在催生指数级计算需求。

五十多年以来,英特尔一直致力于构建技术基石,引领计算的创新发展。面向数据时代,我们正在加速这一旅程。一方面,英特尔立足当前,基于六大支柱持续推动计算创新演进。另一方面,英特尔着眼未来,长远布局神经拟态计算、量子计算等新型计算研究。英特尔正以指数级创新,驱动智能时代的创新变革。

立足当前:构建技术基石,驱动智能创新

2018年底,英特尔发布六大技术支柱战略,可用于构建产品路线图。这六大技术支柱分别是:制程和封装、XPU架构、内存、更快捷的互连、安全,以及集成一切的软件,并将AI功能贯穿于设计的各个环节。凭借世界一流的执行力,英特尔全面引领六大技术领域的创新。基于六大支柱构建的强大基石,我们有能力创造最佳的技术与产品,支持客户进一步创造更加出色的产品与体验,并最终帮助用户在数据时代实现更大的成功。

自2015年开始,英特尔洞察数据发生的颠覆性变化,提出数据将改变未来计算格局乃至整个世界。

2017年,英特尔确立“以数据为中心”的转型目标。

2018年8月,英特尔提出“以数据为中心”的计算时代,需要传输数据更快、存储更多数据和处理一切数据。

2018年12月,英特尔提出六大技术支柱——制程和封装、架构、内存和存储、互连、安全、软件。这六个方向,是英特尔未来数年在传统芯片业务上的核心方向,也是英特尔面对以数据为中心的时代发力的方向。

2018年12月,英特尔推出业界首创的3D逻辑芯片封装技术——Foveros。

2019年2月,英特尔与合作伙伴推出全新的芯片级安全解决方案。

2019年3月,英特尔与合作伙伴宣布成立 CXL 开放合作联盟,共同合作开发 CXL 开放互连技术。

2019年4月,英特尔推出基于10纳米制程技术的英特尔Agilex FPGA。

2019年7月,英特尔推出了一系列全新基础工具,包括将 EMIB 和 Foveros 技术相结合的创新应用Co-EMIB,以及全新的全方位互连(ODI)技术。

2019年10月,英特尔发布全新 Tremont 微架构,作为英特尔最新和最先进的低功耗 x86 CPU 架构,Tremont 提供的性能较前代产品显著提升。

2019年11月:英特尔披露全新基于Xe架构的GPU,为HPC和AI工作负载提供优化。

2019年11月,英特尔发布oneAPI行业计划和oneAPI beta产品。

2019年11月,英特尔揭露 EMIB 技术,助力实现包括 CPU、图形卡、内存、IO 及其它多个芯片间的通信互连。

2020年1月,英特尔预览首款基于Xe架构的独立图形显卡(研发代号:“DG1”)。

2020年2月,英特尔公布了“计算生命周期保障计划”进展,并预览了新的安全功能。

布局未来:探索前沿计算,应对未知挑战

面向未来,英特尔正在对量子计算、神经拟态计算等前沿计算领域进行布局。对于神经拟态计算、量子计算这样的前沿领域,要具备长远的眼光和大量的投资。这是英特尔始终坚持在做的事情。

神经拟态计算的目标是应用神经科学的最新见解,来创造作用方式更类似于人脑的芯片而非传统计算机的芯片。神经拟态系统在硬件层面上复制了神经元组织、通信和学习方式。英特尔认为Loihi和未来的神经拟态处理器将定义一种新的可编程计算模式,可满足世界对普及型智能设备日益增长的需求。

2017年9月,英特尔推出代号为Loihi的第一款自主学习神经拟态芯片加速人工智能发展。

2018年3月,宣布成立英特尔神经拟态研究社区(INRC),这是一个涵盖学术、政府和行业研究团体的合作伙伴网络,推进“LOIHI”测试芯片。

2018年12月,英特尔公布神经拟态研究进展,推动架构、软件和系统的改进。

2019年7月,英特尔宣布代号为“Pohoiki Beach”的800万神经元神经拟态系统已经可以供广大研究人员使用,它包含64块Loihi研究芯片。

2019年11月,INRC迎来首批企业成员,《财富》世界500强企业埃森哲、空中客车、通用电气、日立加入。

2020年3月,《自然-机器智能》(Nature Machine Intelligence)杂志论文展示了英特尔神经拟态研究芯片Loihi能嗅出10种危险化学品的气味。为达到同样准确率,传统解决方案学习每类气味需要3,000倍以上的训练样本。

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