[导读]算力载体形态从未现在天如许多元，从老三样CPU、GPU、FPGA，到新三样NPU、TPU、DPU，各领风流，假如算上各类小众处置器名称的术语缩写，听说26个英文字母都不敷用了。在是，全球处置器龙头，算力兵器库最丰硕的英特尔决议终结这一乱局，提出XPU概念。所谓XPU，一如X86中的“X”，是肆意的意思，XPU概念将笼盖CPU、GPU、FPGA和各类专用加快处置芯片，可处置标量、矢量、矩阵和空间架构等各类计较要素，是一个年夜一统的异构计较系统。 算力载体形态从未现在天如许多元，从老三样CPU、GPU、FPGA，到新三样NPU、TPU、DPU，各领风流，假如算上各类小众处置器名称的术语缩写，听说26个英文字母都不敷用了。在是，全球处置器龙头，算力兵器库最丰硕的英特尔决议终结这一乱局，提出XPU概念。所谓XPU，一如X86中的“X”，是肆意的意思，XPU概念将笼盖CPU、GPU、FPGA和各类专用加快处置芯片，可处置标量、矢量、矩阵和空间架构等各类计较要素，是一个年夜一统的异构计较系统。

算力载体多元化起始在数据量延续指数级增加，和数据形态愈来愈多元化。现现在，年夜量的数据其实不是易编程处置的布局化数据，处置形态多元的数据需要新算法与新算力载体撑持，一种架构包打全国已成为汗青，传统解决方案耗能庞大难以支持数据增加势头。在2021世界人工智能年夜会上，英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强暗示，新时期科技公司需要融会分歧手艺，以应对全社会数字化转型带来的机缘和挑战。他说：“用分歧架构去向理分歧类型的数据，按照处置速度的要求、带宽的要求去优化，打组合拳好过只用一种兵器解决所有问题。”

从异构计较到超异构计较

XPU概念呈现离不开异构计较。异构计较是行业热门，宋继强曾撰文介绍过异构计较成长环境，并提出超异构计较概念，他认为，超异构计较将消弭当前异构计较积累的弊端，打开算力增加空间，知足人工智能跳跃式成长对算力的需求。

异构计较是指在完成一个使命时，采取一种以上的硬件架构设计，将其组合在一路，以实现更优机能和功耗表示。异构计较组合体例首要包罗：一体化SoC，该体例专用性最强、能耗最低、机能可能也最高，能效比很是好，但只在需求量到达必然范围时，才能到达商用化开辟要求的投入产出比；分体式板卡，其优势是矫捷，工程师可以按照需求随便组合，但受限在PCB走线与接插件机能，板级组合系统的功耗和带宽速度都要打很年夜扣头。

传统的异构计较，已不克不及知足财产利用对AI计较的需求。以下图所示，一体化SoC（红线）和分体式板卡（蓝线），别离有着比力较着的劣势。为改变传统异构计较劣势，英特尔提出了超异构计较概念。

架构融会、异质集成和软件同一组成“超异构计较”三要素。架构融会，即之条件到的面向标量、矢量、矩阵和空间等分歧架构彼此组合，各用所长。例如，用CPU处置标量数据爱游戏；用GPU处置矢量运算；用深度神经收集加快器处置块状运算，进行矩阵加快；用FPGA处置稀少矩阵运算，可以年夜幅下降专用I/O和计较耗损。

超异构计较与异构计较的首要区分表现在两点，一个是异质封装能力，一个是同一软件平台，宋继强告知告知摸索科技（techsugar），超异构的“‘超’就超在这里。”

异质封装集成是操纵半导体进步前辈制造与封装手艺，将分歧节点裸芯片封装在统一颗产物里面。传统异质集成封装将芯片平铺在一路，首要有两个错误谬误，第一增添面积，芯片数目多时致使封装面积过年夜，本钱增添良多；平面集成致使芯片之间连线较长，从而限制了连通带宽。立体封装（2.5D或3D封装）则解决了上述问题，将芯片像高楼一样分层堆叠，让异质集成有了极为广漠的阐扬空间。

宋继强在演进和受访时都强调，当前异质封装手艺多是将处置器与存储器封在一路，目标是为了打破存储墙，增添处置器与存储器之间的带宽。在此之上，英特尔更提出了计较芯片异质封装，将分歧节点工艺属性的计较芯片（Compute Die）封在统一产物内，更能阐扬分歧计较焦点的协同效率。

多架构并存知足了利用对硬件机能的多样化需求，但分歧架构开辟东西和情况常常分歧，一个算法到别的一个架构去实行常常要从头开辟，所以异构计较增添了庞大的软件开辟工作量。为解决这一异构计较的最年夜痛点，英特尔在2019年发布oneAPI项目，这是一个开源跨架构的编程模子，为开辟者在利用CPU、GPU、FPGA和专用加快器时供给同一的开辟体验。

oneAPI的目标是下降软件开辟者利用异构系统的门坎，削减反复开辟工作，在硬件平台进级后，软件能以最小开辟本钱进级到新一代硬件平台。oneAPI开放包涵，其实不囿在英特尔硬件，该编程模子可以撑持此刻市场上主流计较硬件，今朝已有四五十家企业、年夜学机构公布撑持oneAPI。宋继强说：“友商的GPU和CPU，都已有oneAPI撑持的案例。”

集成光电和神经拟态计较

I/O传输瓶颈是今世年夜型计较系统面对的另外一焦点挑战。计较能力的晋升，带来更大都据交互需求，当前以铜线为主的I/O互连手艺应对起来就有些顾此失彼，难觉得继，I/O模块的尺寸和功耗都限制了计较系统的扩大。以功耗为例，增添的I/O线路会耗损年夜量的电能，如许计较模块分到的电能就很是少。

宋继强指出，与铜比拟，光是理论上更优的互连介质。但在现实利用中，光互连手艺还光电转换效力低、光器件体积年夜等劣势。最近几年来，英特尔在光互连手艺中已获得冲破性进展，逐步消弭光互连手艺的错误谬误。例如，英特尔研究院将硅光发射、调制和领受模块等光处置中心进程模块尺寸缩小，从而将光模块和CMOS光处置器整合在一个芯片中，年夜幅度缩小全部系统的尺寸和功耗，从而可以用在办事器利用中。

另外，英特尔100G硅光收发器积累出货跨越400万颗；英特尔在2020年推出业界首个一体封装光学以太网互换机，集成了1.6 Tbps 的硅光引擎与 12.8 Tbps 的可编程以太网互换机。宋继强认为，集成光电手艺具有变化机能力，很是值得存眷。

神经拟态计较也是英特尔当前的一个研究重点。英特尔推出的神经拟态计较根本芯片Loihi，采取易扩大的存算一体架构，纯数字电路实现，具有128个核，每一个神经拟态计较内核摹拟1024个神经元计较布局，共13万个神经元，每一个神经元又有1000个突触毗连，共1.3亿个突触。在一个利用实行中，英特尔将768个Loihi芯片毗连在一路，做陈规模接近1亿神经元的系统，用在科学研究。

比拟深度进修算法，神经拟态计较的优势是低功耗与广合用。英特尔Loihi基在脉冲神经收集（Spike Neural Network，简称SSN），采取异步时钟，只有工作的模块耗电，不工作的部门完全不耗电。宋继强暗示，与传统深度进修加快芯片比拟，Loihi用电效力高1000倍。

深度进修模子基在数据驱动，针对某一个使命练习出的算法其实不能等闲扩大到其他利用上。而神经拟态计较具有自进修机制，系统会按照工作时输入的数据调剂参数相对应的硬件设置装备摆设，如许硬件就可以按照需求分歧而演变出分歧的模子，其矫捷性是深度进修算法不克不及对比的。

宋继强介绍，Loihi没有乘加器和浮点运算单位，其运算功能由神经元来实现，开辟者可以按照利用将神经元划分为视觉、说话和数学等分歧区域，同时进行多模态练习。以辨认榴莲为例，深度进修算法要靠不计其数张榴莲照片练习才能辨认出来，而人则可以经由过程看、嗅、摸等多种感受去感知榴莲，分歧感知映照成为统一个符号“榴莲”。神经拟态计较就是模拟人类这类熟悉事物的体例来运作，宋继强说：“这就是类脑芯片真正想要到达的方针，同时进行多个输入练习，最后归结到一个符号，辨认正确度高，并且功耗比力低。”

向利用要机能

从名称上来看，XPU概况是百花齐放，本色是走向同一，肆意计较硬件都可以归类到XPU，从而终结无意义的概念之争；oneAPI听起来是独尊儒术，骨子里是百家争鸣，肆意计较硬件都可以接入oneAPI，在分歧架构下做开辟的软件工程师都可以在oneAPI平台上放飞创意。超异构计较系统就是如许一个看似矛盾的开放包涵与严谨同一具有的连系体。

数据急剧增加带来计较系统概念的空前繁华，叫甚么都可以，但可否用得上、用得好才是要害，在科研中，可以极致优化某一个维度的机能，但贸易化产物摆设，必定是机能、开辟本钱和运维本钱折衷均衡的成果。而贸易化方案的成功则离不开向利用的深度优化，即所谓垂直整合，宋继强认为，在超异构计较中，垂直整合比单一手艺立异难度高良多，缘由有三：

起首，垂直整合需要可以或许接触到现实利用的场景与真实数据，按照利用场景需求来打磨解决方案；

其次，多个范畴专家要能彼此共同，除通用的算法、硬件和软件专家，还要有范畴专家的大力撑持，才能做出合适垂直利用需求的好方案；

宋继强举例：“就像此刻的一些AI系统，原型做了出来，拿到了前一两轮投资，但到后面贸易化的时辰，还在用原型，那就不可了。”

垂直整合成功的案例，除Mobileye的主动驾驶整体解决方案，还英特尔为微软供给的搜刮引擎优化方案。在搜刮引擎优化利用中，对搜刮成果反馈的及时性要求极高，CPU和GPU都难以知足毫秒级硬及时要求，而因为搜刮引擎算法迭代周期短，需要不竭进级改版，因此ASIC也不合用，所以终究采取了英特尔CPU加FPGA组合，即典型的XPU解决方案。

垂直整合是工程和艺术的连系，由于性价比和芯片出厂后的矫捷可设置装备摆设是不成和谐的矛盾。但是开辟者总要在限制时空下去做出选择，犹如英特尔推XPU和oneAPI这两个术语一样，叫甚么不主要，可否落地成为大师接管的行业尺度最主要。

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