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                        英特爾發布全新架構和技術 為更加多元化的計算時代奠定基石

                        英特爾展示基于10納米的PC、數據中心和網絡系統,支持人工智能和加密加速功能的下一代“Sunny Cove”架構,以及業界首創的3D邏輯芯片封裝技術
                        發布時間:2018-12-14 11:04        來源:賽迪網        作者:子山

                        【賽迪網訊】加州圣克拉拉,2018年12月12日,在英特爾“架構日”活動中,英特爾高管、架構師和院士們展示了下一代技術,并介紹了英特爾在驅動不斷擴展的數據密集型工作負載方面的戰略進展,從而為PC和其他智能消費設備、高速網絡、無處不在的人工智能(AI)、云數據中心和自動駕駛汽車提供支持。

                        同時,英特爾展示了一系列處于研發中的基于10納米的系統,將用于PC、數據中心和網絡設備;并預覽了其他針對更廣泛工作負載的技術。

                        英特爾還分享了聚焦于六個工程領域的技術戰略,對這些領域的重大投資和技術創新,將推動技術和用戶體驗的飛躍。這六大工程領域包括:先進的制造工藝和封裝;可加速人工智能和圖形等專門任務的新架構;超高速內存;超微互連;嵌入式安全功能;以及為開發者統一和簡化基于英特爾計算路線圖進行編程的通用軟件。

                        這些技術共同為更加多元化的計算時代奠定了基石,到2022年,潛在市場規模將超過3000億美元。

                        英特爾架構日上發布的重點內容包括:

                        業界首創的邏輯芯片3D堆疊:英特爾展示了名為“Foveros”的全新3D封裝技術,該技術首次引入了3D堆疊的優勢,可實現在邏輯芯片上堆疊邏輯芯片。

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                        Foveros為整合高性能、高密度和低功耗硅工藝技術的器件和系統鋪平了道路。Foveros有望首次將晶片的堆疊從傳統的無源中間互連層和堆疊存儲芯片擴展到高性能邏輯芯片,如CPU、圖形和人工智能處理器。

                        該技術提供了極大的靈活性,因為設計人員可在新的產品形態中“混搭”不同的技術專利模塊與各種存儲芯片和I/O配置。并使得產品能夠分解成更小的“芯片組合”,其中I/O、SRAM和電源傳輸電路可以集成在基礎晶片中,而高性能邏輯“芯片組合”則堆疊在頂部。

                        英特爾預計將從2019年下半年開始推出一系列采用Foveros技術的產品。首款Foveros產品將整合高性能10nm計算堆疊“芯片組合”和低功耗22FFL基礎晶片。它將在小巧的產品形態中實現世界一流的性能與功耗效率。

                        繼2018年英特爾推出突破性的嵌入式多芯片互連橋接(EMIB)2D封裝技術之后, Foveros將成為下一個技術飛躍。

                        全新Sunny Cove CPU架構:英特爾推出了下一代CPU微架構Sunny Cove,旨在提高通用計算任務下每時鐘計算性能和降低功耗,并包含了可加速人工智能和加密等專用計算任務的新功能。明年晚些時候,Sunny Cove將成為英特爾下一代服務器(英特爾至強)和客戶端(英特爾酷睿)處理器的基礎架構。Sunny Cove的功能特性包括:

                        增強的微架構,可并行執行更多操作。可降低延遲的新算法。增加關鍵緩沖區和緩存的大小,可優化以數據為中心的工作負載。針對特定用例和算法的架構擴展。例如,提升加密性能的新指令,如矢量AES和SHA-NI,以及壓縮/解壓縮等其它關鍵用例。

                        Sunny Cove能夠減少延遲、提高吞吐量,并提供更高的并行計算能力,有望改善從游戲到多媒體到以數據為中心的應用體驗。

                        下一代圖形卡:英特爾推出全新的第11代集成圖形卡,配備64個增強型執行單元,比此前的英特爾第9代圖形卡(24個EU)多出一倍,旨在打破每秒1萬億浮點運算次數(1 TFLOPS)的壁壘。從2019年開始,新的集成圖形卡將與10納米處理器一起交付。

                        與英特爾第9代圖形卡相比,新的集成圖形卡架構有望將每時鐘計算性能提高一倍。憑借高于每秒1萬億浮點運算次數的性能,該架構旨在提高游戲的可玩性。與英特爾第9代圖形卡相比,英特爾在此次活動上展示的第11代圖形卡幾乎將一款流行的照片識別應用程序的性能提高了一倍。第11代圖形卡預計還將采用業界領先的媒體編碼器和解碼器,在有限的功耗配額下支持4K視頻流和8K內容創作。第11代圖形卡還將采用英特爾自適應同步技術,為游戲提供流暢的幀速率。

                        英特爾還重申了在2020年推出獨立圖形處理器的計劃。

                        “One API”軟件:英特爾宣布推出“One API”項目,以簡化跨CPU、GPU、FPGA、人工智能和其它加速器的各種計算引擎的編程。該項目包括一個全面、統一的開發工具組合,以將軟件匹配到能最大程度加速軟件代碼的硬件上。公開發行版本預計將于2019年發布。

                        內存和存儲:英特爾介紹了英特爾傲騰技術以及相關產品的最新情況。英特爾傲騰數據中心級持久內存作為一款新產品,集成了內存般的性能以及數據的持久性和存儲的大容量。這項革命性的技術通過將更多數據放到更接近CPU的位置,使應用在人工智能和大型數據庫中的更大量的數據集能夠獲得更快的處理速度。其大容量和數據的持久性減少了對存儲進行訪問時的時延損失,從而提高工作負載的性能。英特爾傲騰數據中心級持久內存為CPU提供緩存行(64B)讀取。一般來說,當應用把讀取操作定向到傲騰持久內存或請求的數據不在DRAM中緩存時,傲騰持久內存的平均空閑讀取延遲大約為350納秒。如果實現規模化,傲騰數據中心級固態盤的平均空閑讀取延遲約為10,000納秒(10微秒),這將是顯著的改進。在一些情況下,當請求的數據在DRAM中時,不管是通過CPU的內存控制器進行緩存還是由應用所引導,內存子系統的響應速度預計與DRAM相同(小于100納秒)。

                        英特爾還展示了基于英特爾1 TB QLC NAND裸片的固態盤如何把更多海量數據從硬盤遷移到固態硬盤,從而可以更快訪問這些數據。

                        英特爾傲騰固態盤與QLC NAND固態盤相結合,將降低對最常用數據的訪問延遲。總體來說,這些對平臺和內存的改進重塑了內存和存儲層次結構,從而為系統和應用提供了完善的選擇組合。

                        深度學習參考堆棧(Deep Learning Reference Stack):英特爾宣布推出深度學習參考堆棧(Deep Learning Reference Stack),這是一個集成、高性能的開源堆棧,基于英特爾至強可擴展平臺進行了優化。該開源社區版本旨在確保人工智能開發者可以輕松訪問英特爾平臺的所有特性和功能。深度學習參考堆棧經過高度調優,專為云原生環境而構建。該版本可以降低集成多個軟件組件所帶來的復雜性,幫助開發人員快速進行原型開發,同時讓用戶有足夠的靈活度打造定制化的解決方案。

                        操作系統:Clear Linux 操作系統可根據個人開發需求進行定制,針對英特爾平臺以及深度學習等特定用例進行了調優;編排:Kubernetes可基于對英特爾平臺的感知,管理和編排面向多節點集群的容器化應用;容器:Docker容器和Kata容器利用英特爾虛擬化技術來幫助保護容器;函數庫:英特爾深度神經網絡數學核心函數庫(MKL DNN)是英特爾高度優化、面向數學函數性能的數學庫;運行時:Python針對英特爾架構進行了高度調優和優化,提供應用和服務執行運行時支持;框架:TensorFlow是一個領先的深度學習和機器學習框架;部署:KubeFlow是一個開源、行業驅動型部署工具,在英特爾架構上提供快速體驗,易于安裝和使用。

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