英特尔放大招！发布全新架构和技术，为更加多元化的计算时代奠定基石

英特尔作为一家美国主要研制CPU处理器的公司，是全球最大的个人计算机零件和CPU制造商，它成立于1968年，具有50年产品创新和市场领导的历史，它的X86架构成为经典。近日，英特尔中国研究院迎来二十岁生日，英特尔总部在加州Los Altos举办的“架构日”。

英特尔高管、架构师和院士们展示了下一代技术，并介绍了英特尔在驱动不断扩展的数据密集型工作负载方面的战略进展，从而为PC和其他智能消费设备、高速网络、人工智能（AI）、云数据中心和自动驾驶汽车提供支持。

英特尔不仅展示了一系列处于研发中的基于10纳米的系统，将用于PC、数据中心和网络设备，并预览了其他针对更广泛工作负载的技术，还一连分享了聚焦于六个工程领域的技术战略，包括先进的制造工艺和封装、可加速人工智能（AI）和图形等专门任务的新架构、超高速内存、超微互连、嵌入式安全功能、为开发者统一和简化基于英特尔计算路线图进行编程的通用软件。

在介绍全新的 Sunny Cove 架构之前，英特尔方面先秀了一张关于近年来层出不穷的芯片漏洞以及对应解决方案，最早是从软件层面修改来修正已经发生的各种漏洞攻击，Cascade Lake 更是引入了硬件防范设计，与操作系统配合，在防范手段上更有效率。未来则是将会尝试以纯硬件方式解决，一方面避免性能损耗，一方面也要更早应对未来硬件资安事件的发生。

接下来，英特尔也介绍了过去在 14nm 架构的发展历程，可以看到，从最早的 14nm 芯片中，时钟速度仅能达到 4.2GHz，而到最新一代的产品中，已经可以把时钟速度拉到 5GHz，虽然同样是 14nm，但也是有随著时间不断强化精进，配合微架构的改善，达到计算效率的明显增长。另一方面，未来 CPU 计算也不会只是针对过去认知的一般通用计算，由于 AI 计算已经成为通用计算的一部份，因此针对这方面计算应用的加速也是势在必行的工作，英特尔在首款 10nm 方案中将引进 VNNI 框架，以及针对深度学习发展全新的指令集来加速深度学习计算的工作。

具体的指令集强化主要是在 INT8/INT16 计算工作的强化，由于这是 AI 推理工作最常使用的精度，因此主流 AI 计算架构都是针对这方面进行大幅强化，英特尔在其 CPU 架构中也将引入同样的概念。由于英特尔处理器中已经包含了非常强大的 AVX-512 多媒体加速指令集，因此主要的修改就是来自于这个计算区块，通过增加 4 道指令，将乘加计算的周期大幅缩短，让相关精度的数据可以在最短的时间获得处理，理论上可获得比没有内建相关指令的前代处理器产品 3 倍的 INT8 计算效能，以及 2 倍的 INT16 计算性能。

针对AI应用这一当下和未来的主流计算趋势，英特尔也会在其主力架构中增加更多包含深度学习、训练以及推理计算加速的功能区块。其下一代 14nm 处理器Cooper Lake将引进 AI 模型训练加速能力，支持 bfloat16的数据格式，可达到比 fp32高两倍的数据输出能力。

未来英特尔将针对三大计算领域布局更广的计算架构，而这些架构将不会像过去一样在核心设计方面泾渭分明，而是混合了更多元，更具弹性的计算能力，包含 CPU 或 GPU 都是。

关于英特尔

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