对话英特尔高级副总裁 Raja：软件将为硬件释放无限潜力
1968 年 7 月，传奇半导体公司仙童的两位共同创办人罗伯特·诺伊斯、高登·摩尔从仙童请辞，后以“Integrated Electronics”（集成电子）两个单词的缩写为名共同创办了一家公司，而这家公司就是如今占据全球芯片中心位置的英特尔。
回首英特尔发展至今 51 年的历程中，我们亲眼见证了随着 PC 市场的扩张，英特尔在微处理器、芯片组、板卡、系统及软件的研发层面所付出的努力，铸就了世界上最大设计和生产半导体的科技巨擘。
不过在当下 5G、AI、云计算、大数据等强硬技术支撑的万物互联时代，随着数据量的爆发，对于算力带来了更高的要求，也为英特尔带来了更大的挑战。
那么，处于这个群雄逐鹿、相互竞争的环境之中，依托于制程和封装、架构、内存和存储、互连、安全、软件六大技术支柱最新战略的英特尔又将迎来怎样的转变？对于这个曾以处理器制霸全球芯片市场的传统巨头而言，在转型之路上，它遇到的挑战都有哪些？近日，英特尔高级副总裁、首席架构师，兼架构、图形与软件部门总经理 Raja M.Koduri 在接受 CSDN 等多家媒体采访时，回应了一切。
Raja M. Koduri 现任英特尔公司高级副总裁、首席架构师，兼英特尔架构、图形与软件部门总经理。在 Koduri 的领导下，英特尔将凭借面向各种广泛计算领域的独立显卡解决方案，不断扩大在 PC 集成显卡市场的领先地位。他还负责为客户端、数据中心领域、人工智能以及边缘计算等新兴市场开发横跨计算、图形、媒体、成像和机器智能等功能的差异化 IP。
万物互联下，英特尔的愿景
随着万物互联等诸多场景的落地、数据的井喷式爆发以及数据形态的多样化，诸多与数据、计算、云端相关的潜力逐渐被释放出来，英特尔也正在快速地从以 PC 为中心时代进入到了以数据为中心的时代。
在这个以数据为中心的时代，不断扩展的数据密集型工作负载，对计算架构提出了巨大需求，推动这些架构快速演进并呈指数级扩展。面向未来五年，Raja 和英特尔的工程师们有一个大胆的工程愿景，那就是在10 毫秒内，向世界上每个人提供每秒万万亿次浮点运算的计算能力和 10PB 数据。
这是一种什么样的概念？
对此，Raja 解释道，「我们现在处在人工智能时代发展的黄金时期，人工智能的计算也正在快速发展。在过去五年中，应用于人工智能的现代计算已经增长了超过一百万倍。
当前，基于以上的愿景，英特尔现在已经取得了非常巨大的突破和进展，特别是随着 5G 时代的进展，小于 10 毫秒并不是一个梦想，而英特尔一直在大力发展 5G，且已经在这个路上走得非常远了。在内存和存储上，英特尔也正在取得巨大的进展，内存层级得到进一步健全完善。英特尔非常有希望、也非常有自信在最短时间内让这个愿景成为现实。」
硬件： “摩尔定律并未消亡”
为了实现这一愿景，在过去几年中，英特尔在设计与工程模式方面进行了战略性转变，扎根于文章伊始所提及的制程和封装、架构、内存和存储、互连、安全、软件六大技术支柱，全面进军软硬结合的数据时代。
就硬件层面而言，众所周知，英特尔过去主要在两大领域一直保持领先：制程技术和 CPU，且英特尔创始人之一戈登·摩尔（Gordon Moore）于多年前所提出的摩尔定律，即集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔 18-24个月便会增加一倍，芯片的性能也会得到提高，在潜移默化中成为了半导体领域的所遵循的法则之一。
制程和封装
不过，随着芯片制程工艺从 90nm、65nm、45nm、32nm、22nm、14nm到现在的10nm、7nm 的升级，我们明显感知芯片制程的进步速度放缓，究其根本缘由，主要是因为芯片工艺正在趋于极限。从侧面来看，这是否也意味着摩尔定律即将失效？
其实不然，对于英特尔而言，关于摩尔定律的哲学将永远存在。因为摩尔定律的含义，不仅仅涉及晶体管，而是包括晶体管、架构研究、连接性提升、更快速的内存系统和软件的结合，共同推动其向前发展，为现代计算提供指数级增长的计算力和用户价值。基于此，英特尔在制程和封装版图中，带来了诸多先进的多芯片封装架构、以及高密度的 2D/3D 封装技术。
架构
除此之外，深耕于架构层面研发的英特尔也有了重大的突破，Xe 架构就是其研究的成果之一。
目前根据可公开的信息，Raja 透露了 Xe 的部分架构特点，即针对两种不同的应用场景，一种是应对高性能要求的，另一种是应对低功耗要求的。同时，可扩展性也是它的核心优势，其应用涉及多个计算和图形细分市场，从主流笔记本电脑和发烧友级游戏系统到数据中心的高性能计算，满足广泛的市场和工作负载需求。
据悉，英特尔将在 2020 年推出首款独立显卡，并预计在 2021 年推出基于英特尔 Xe 架构 7 纳米通用显卡。
与此同时，为了更好地推动多云化计算架构需求，英特尔还设计了一款高效的软件编程工具 oneAPI 来释放其性能。
具体而言，oneAPI 以一个解决方案支持四种架构，通过跨架构、高性能、开放的统一编程语言 DPC++ 和帮助开发者获得更高性能的库，它将帮助开发者们充分释放 SVMS 架构（标量（Scalar）、矢量（Vector）、矩阵（Matrix）、空间（Spatial））的全面性能。
对此，Raja 解释道，oneAPI 是一个非常底层的抽象框架，主要就是面对以后不同计算元素的集成，希望能够从底层更好的完成特征抽象和集成。这意味着，不管是 CPU、FPGA 还是加速器，oneAPI 的设计都可以和它们进行非常完整的配合。
另外，据英特尔透露，其将在 2019 年第四季度发布一个 oneAPI 开发者测试版本，开发者们敬请期待。
面对爆发性的数据，安全该如何保障？
当下是以数据为中心的时代，随着数据量的爆发，硬件的安全性上又该怎么保证？
Rajs 回应道，安全是一个非常重要的主题。在以数据为中心的世界，英特尔有四种主要架构、六个内存和存储层级、四个互连层级，这也让安全领域所面临的挑战呈指数级增长。
对于英特尔而言，在过去十年甚至更长的一段时间内就已经将安全作为非常重要的投资领域，不断加大技术研发力度。同时，英特尔关注的并不仅仅是特定的安全领域，而是所有的不同的层次，以及全堆栈的不同安全性能，不管是从硬件、固件再到软件，希望从各个层面都做到绝对安全。
Raja 称，“很长一段时间内大家都把精力放在性能上的提升，给自己的产品增加越来越多的功能，同时随着数据的爆发，计算已经成为了当今时代一切的核心所在，这也就是为什么安全变得更加重要的原因，也是业界必须要去考虑的要点。未来，英特尔将不断扩充安全领域的路线图，以确保每个层级的安全性。从晶体管、到虚拟化、再到应用层，英特尔均有着非常完整的解决方案和路线。
当前，英特尔已经开发了诸如 SGX 的技术，能够让各种应用在各自的安全容器下更好地运行，通过这种方法来确保所有应用的安全。而接下来的 5 年、10 年甚至更长的时间我们将持续与客户紧密合作，推出更多安全相关的技术产品。”
英特尔的“软件为先”
事实上，企业越大，转型越难。在同时部署六大技术支柱之际，对于英特尔而言，挑战和机遇兼备，没有任何一个领域是容易的。
“哪怕是在英特尔传统上非常擅长充满经验的领域，例如制程和封装，现在面临的挑战也是越来越多样、越来越复杂了。过去我们仅仅依靠晶体管密度的提高就可以大幅获得性能上的优化，现在单纯依靠晶体管已经是非常困难了，我们必须要找到其他更多的并行的解决方案。在每个单独的技术领域以及支柱体系之下都有着非常复杂的环境需要我们着力着手，而英特尔也是现在唯一一家可以横跨这所有六大技术领域的企业。”Raja 表示。
不过在六大技术支柱之中，对于硬件出身的英特尔最大的挑战，恐怕莫过于软件了。而基于这一项，近年来，英特尔也提出了“软件为先”的战略。
对此，Raja 在采访中也坚定地表示，软件它的重要性是其他技术领域的十倍。
确实，软件为硬件带来的性能上的提升是指数级的。
从广域角度来看，Raja 分享道，对于全新硬件架构的每一个数量级的性能提升潜力，软件能带来两个数量级的性能提升。与此同时，Raja 也给出了几个实例证明了这一点：
- 通过软件优化，从 JDK 8 到 JDK 9，可以给硬件带来 6 倍的性能提升；
- 将硬件与英特尔的内存层级架构结合，加上软件栈方面的技术，可以为持久性内存带来 8 倍的性能升级；
- 在深度学习领域，利用 DL Boost 架构扩展，可为硬件提速 28 倍；
整体而言，软件为硬件带来的性能提升空间是非常大的。作为摩尔定律来讲，Raja 认为**通过软件和硬件的结合，我们可以让摩尔定律的提升变成十倍。**因为摩尔定律会带来更多的晶体管，而软件可以将越来越多的晶体管的极致性能释放出来。将软件和硬件结合就是英特尔的战略重点，这也是其未来面临的非常巨大机会。