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英特尔宋继强:连续推动计算创新 实现高性能同时降低能耗

2020-07-20| 发布者: 桥西信息网| 查看: 144| 评论: 3|来源:互联网

摘要: 原标题:英特尔宋继强:连续推动计算创新实现高性能同时降低能耗2020年7月15日上午,第十五届“开源中国开源...
 

原标题:英特尔宋继强:连续推动计算创新 实现高性能同时降低能耗

配资炒股公司2020年7月15日上午,第十五届“开源中国开源世界”岑岭论坛准期举行。英特尔中国研究院院长宋继强在此次论坛上发表了题为《神经拟态计算,探索智能互联期间的计算创新》主题演讲。演讲内容涵盖信息世界数据的三大变化而产生的对计算创新的需求,以及英特尔在计算创新上所做出的积极和进展。宋继强在此次演讲中也表示,希望通过开源的技能和平台,让新的技能可以造福全人类。

据宋继强先容,由于无线通讯技能和人工智能技能的遍及应用,目前人类所处的信息世界的数据正在出现三大变化。起首是数据量呈指数级的发作。除了我们熟知的人为输入和装备在不停地产生数据之外,物联网、人工智能模子也在产生大量的数据。另外,数据的形态也日趋多样化,有更多非结构化数据在实时产生。末了,许多来自于物联网装备以及现实应用场景的数据,需要在终端或边沿被收罗,同时要可以或许实时处置惩罚后再反馈到边沿。这也是数据的第三个变化,即对数据实时处置惩罚的需求在快速增长。

针对信息世界中数据的这三大变化,对计算创新的需求也呼之欲出。英特尔在计算创新领域耕作多年,并提出了“超异构”计算解决方案,通过先进的异构封装技能将多种差别类型的架构组合到一张芯片中,并提供面向异构计算同一、可扩展的编程模子oneAPI软件解决方案。除此之外,英特尔也在继续探索计算架构的创新,神经拟态计算是一种全新的架构,而且英特尔也已经取得了瞩目的成绩。

超异构计算创造卓越能效比

宋继强在此次演讲中指出,目前我们主流的计算架构有四种,分别是标量、矢量、矩阵和空间计算,异构计算就是要把这些计算举行整合,简称为“XPU”。传统的异构计算主要接纳SoC和分体式板卡的方式,但这两种方式各有劣势,而英特尔的“超异构”计算可以把这两种方式的上风集合,同时制止它们的不足。

“英特尔先进的封装技能,如EMIB、Foveros等,可以很好地将多种差别架构的芯片整合到一个芯片里,”宋继强表示。“这些技能可以制止在板级封装中对空间和传输效率的捐躯,同时在小空间、低功耗的情况下,提高了计算性能和能效比。”

除此之外,在超异构计算领域,英特尔推出“软硬联合”战略,推出了以开发者为中心的oneAPI软件解决方案,提供一个通用、开放的编程体验,让开发者自由选择架构,无需在性能上做出妥协,也大大降低了使用差别的代码库、编程语言、编程工具和事情流程所带来的庞大性,从而为企业节省成本。

配资炒股公司宋继强表示:“通过我们提供的同一API接口使得在差别硬件之间的迁移变得非常轻便和高效。oneAPI是面向开源的,也希望各人来参与这个领域的交流和互助。”

配资炒股公司全新的计算架构:神经拟态计算

配资炒股公司除此之外,英特尔在计算架构创新领域也在连续探索,这其中就包括接纳全新的计算架构的神经拟态计算。宋继强认为,目前理想的一种计算方式是可以或许类似人脑,在低能耗的条件下完成多个差别种类的使命,同时又可以或许支持扩展,而神经拟态计算是一个可行之道。

英特尔在神经拟态计算领域已经取得了瞩目的进展。神经拟态芯片Loihi存储和计算一体,把计算单元和所需要的存储空间精密整合,拥有非常多一样的“小核”,每个“小核”中又拥有1000个神经元,每一个神经元又可以和另外1000个神经元相互毗连,如许的架构被称为“同构多核”,类似人脑中突触的观点。

配资炒股公司“Loihi如许的一个小芯片已经可以模拟人脑的13万个神经元,而且可以产生1.3亿个突触,以是这已经是一个高度庞大的神经网络拓扑了,”宋继强说到。

配资炒股公司神经拟态芯片也是真正的“绿色”芯片。据宋继强先容,Loihi不仅体积小,同时接纳异步电路设计,只有事情的神经元才会启动,其他的则处于休眠状态,可以实现非常高的能效比。

配资炒股公司Loihi芯片机动的架构支持多种事件驱动的自学习模式。除了深度学习中无监视学习模式和监视学习模式,Loihi还支持自监视学习,即关联差别的事件产出它们的前后因果顺序,而且举行强化。除此之外,Loihi还支持强化学习,即利用观察到的事件和决议之间重复迭代,从而得出“最优解”,这种学习模式非常适用于自动驾驶和呆板人领域。

配资炒股公司目前,英特尔最新的神经拟态体系Pohoiki Springs拥有768个Loihi芯片,提供1亿个神经元,已经相当于一个小仓鼠的大脑。

宋继强在演讲末了表示:“英特尔的宏旨是通过创造改变世界的技能,造福地球上每一小我私人。希望通过超异构计算以及神经拟态计算,以及开源的技能和平台,可以或许让新技能快速笼罩全球,产生造福人类的技能。”



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