抓住機遇,加快發(fā)展!芯片行業(yè)更需要變中求穩(wěn),難中求易!
產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀芯片是一種微型電子器件,又稱集成電路,是指通過采用一定的工藝,將電路中所需的晶體管、二極管、電阻、電容、電感等元件通過布線互聯(lián),制作在半導體晶片或介質(zhì)基片上,然后封裝在管殼...
周一,英特爾和加州大學伯克利分校的研究人員公布了他們的自旋電子學研究進展,它可以將芯片元件的尺寸縮小到目前尺寸大小的五分之一,并降低能耗90-97%。一旦商業(yè)成功,該技術可為近年來處理性能增長平平的芯片產(chǎn)業(yè)帶來巨大的動力。
北京時間12月4日上午消息,據(jù)外媒報道,英特爾已在一項名為“自旋電子學”的技術領域取得進展。隨著傳統(tǒng)芯片技術逐漸失去動力,這項技術可取代傳統(tǒng)芯片加速用戶手機、筆記本電腦和智能手表。
周一,英特爾和加州大學伯克利分校的研究人員公布了他們的自旋電子學研究進展,它可以將芯片元件的尺寸縮小到目前尺寸大小的五分之一,并降低能耗90-97%。一旦商業(yè)成功,該技術可為近年來處理性能增長平平的芯片產(chǎn)業(yè)帶來巨大的動力。
團隊的研究為一種名為“磁電旋轉(zhuǎn)軌道”(MESO)的邏輯元件。具體來說,該元件使用氧,鉍和鐵原子的晶格,提供有利的電磁屬性以便外力可存儲并讀取信息。這種元件所需的功率大大小于CMOS晶體管。研究人員還表示,又因為他們無需激活即可保留信息,他們還可以在設備閑置時提供更加節(jié)能的睡眠模式。
目前計算機芯片均采用晶體管處理數(shù)據(jù)。自旋電子學也可以實現(xiàn)類似的功能,但需要的組件更小更節(jié)能。
“我們正努力就下一代晶體管引領行業(yè)和學術創(chuàng)新的浪潮,”英特爾組件研究小組的項目負責人Sasikanth Manipatruni在聲明中寫道。
數(shù)十億美元的處理器銷量生死攸關——更不用說極度依賴計算機核心的一些——業(yè)務關乎無數(shù)研究人員正竭力尋找新的芯片技術。幾十年來,芯片始終依賴于互補金氧半導體電路(CMOS)技術。雖然CMOS電子元件仍遵循摩爾定律,但隨著元件大小越來越接近單個原子尺寸,局限性不可避免。
而自旋作為一種量子力學屬性,可以使電子像具有南北極的磁鐵那樣運動,因此可以通過操控場域的方向來存儲和處理數(shù)據(jù)。英特爾-伯克利的聯(lián)合團隊發(fā)布的論文即著眼于后者理念,使用自旋電子學實現(xiàn)計算機邏輯。
最近的傳統(tǒng)芯片速度提升很大程度上得益于芯片工程師對專用芯片引擎的投資研究,比如用于圖形或AI計算的芯片引擎。但通用計算速度的大幅提升將有助于更廣泛的軟件運行加速。
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隨著行業(yè)數(shù)字化在敏捷連接、實時業(yè)務以及智能應用還有數(shù)據(jù)的安全保護等等方面的需求催生了邊緣計算,越來越多的數(shù)據(jù)需要在邊緣進行處理。IDC估計,到2020年全球有超過50%的數(shù)據(jù)需要在邊緣處理。
英特爾物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部中國區(qū)首席技術官張宇認為,邊緣計算是今后物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的一個規(guī)律和趨勢,“物聯(lián)網(wǎng)一定會從互聯(lián)走向智能,再從智能走向自主,英特爾把這個比喻成物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的‘摩爾定律’;對于英特爾而言,就是要通過不斷創(chuàng)新的技術,不斷豐富的產(chǎn)品,不斷完善的生態(tài)系統(tǒng),和合作伙伴一起共同贏得碎片化的物聯(lián)網(wǎng)市場?!?/p>
張宇強調(diào),云計算和邊緣計算之間的關系并不是誰取代誰的關系,物聯(lián)網(wǎng)一定是邊云協(xié)同的系統(tǒng)。對于邊緣設備來說,數(shù)據(jù)畢竟是局部的,它不能夠形成對全局的認知,如果要想實現(xiàn)數(shù)據(jù)的融合,必須要在云端來進行實現(xiàn)。
打造全棧式物聯(lián)網(wǎng)解決方案
對于英特爾而言,其所提供的物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品是一個全棧式的物聯(lián)網(wǎng)解決方案,涵蓋了計算、存儲、通訊所需要的物聯(lián)網(wǎng)芯片。
在計算領域,英特爾能夠提供從低壓、低功耗的凌動處理器到靈活的酷睿處理器到高性能的至強處理器,一系列的產(chǎn)品組合來滿足不同的物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)以及不同的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)源對計算的要求。除了通用類型的處理器以外,人工智能的計算正在興起,英特爾進一步的豐富了產(chǎn)品組合,可以提供FPGA和專門用于視頻加速的專用芯片。
在通信領域,英特爾長期以來開始參與通訊標準的制定,在3G、4G、5G的標準里英特爾的貢獻良多。在去年3GPP所頒布的窄帶物聯(lián)網(wǎng)(NB-IoT)標準里,英特爾也是積極參與方,預計在明年,搭載英特爾5G基帶的產(chǎn)品就會正式出貨。
在存儲方面,利用英特爾最新的3D Xpoint技術,閃存的存儲密度可以提升10倍,存儲的速度較前一代的閃存來說提高100倍,所有的產(chǎn)品和技術的創(chuàng)新都是英特爾在背后進行驅(qū)動的。
在人工智能產(chǎn)品方面,英特爾提供了可擴展的人工智能加速解決方案,利用英特爾的人工智能芯片,可以去構(gòu)建從智能攝像機到智能網(wǎng)絡視頻存儲器NVR,再到智能視頻服務器,來滿足不同的產(chǎn)品形態(tài)對于計算的要求。同時,英特爾也提供了人工智能加速器方案,開發(fā)者可以根據(jù)自己對于計算性能以及功耗的要求去選取不同的配置。
軟硬結(jié)合,加快生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建
如果把一個好的設計轉(zhuǎn)變成產(chǎn)品,光靠硬件是不夠的,必須要有一個好的開發(fā)工具提供支撐。今年,英特爾發(fā)布了被稱之為OpenVINO的用于機器視覺和深度學習推理的軟硬工具套件。
在視頻處理領域,基于深度學習的方法和傳統(tǒng)的計算機視覺的方法,兩者都有著自己的應用場景。因為深度學習它是以卷積視頻網(wǎng)為基礎,這種技術比較適合去做物體的識別和物體的檢測,對于一些傳統(tǒng)的計算機視覺方式而言,在光流計算或者是圖像增長,比如利用直方圖均衡的算法去做圖像增強的時候仍然能夠得到一個非常好的效果。所以,在OpenVINO里面,英特爾對這兩類方法有很好的支撐。
對于深度學習,英特爾提供深度學習的部署套件,這個套件可以幫助開發(fā)者把自己在開放網(wǎng)絡上所設計和訓練好的一個網(wǎng)絡模型快速的部署到目標平臺上來執(zhí)行推理的操作。
英特爾部署套件里有模型優(yōu)化器和推理引擎兩個模塊。模型優(yōu)化器在保證精度的前提下,對開發(fā)者所設計的網(wǎng)絡模型進行優(yōu)化,把它轉(zhuǎn)變成中間表示文件,這個中間表示文件可以被推理引擎來進行讀取,推理引擎再利用相應的硬件插件來把中間表示文件下載到目標平臺上進行運行?,F(xiàn)在,已經(jīng)能夠支持CPU、FPGA、GPU的插件和Myriad X的VPO的查檢。
除了做這種硬件和軟件產(chǎn)品的開發(fā)以外,英特爾還積極跟合作伙伴一起去構(gòu)建邊緣計算的解決方案。比如和阿里云的合作,在重慶跟當?shù)氐慕饘偌庸S一起利用OpenVINO以及英特爾的人工智能加速器推出了一個對于金屬件的缺陷檢測的檢測方案,利用該檢測方案可以把漏檢率和誤檢率降低80%,同時檢測效率大大提升。
張宇指出,英特爾在不斷地創(chuàng)新技術,希望能給合作伙伴和客戶提供更高、更好、性能更全的產(chǎn)品;同時,英特爾也在不斷地優(yōu)化產(chǎn)品組合,幫助開發(fā)者和用戶簡化產(chǎn)品的選型。當然英特爾看到更重要的是生態(tài)合作創(chuàng)新,共同面對碎片化的物聯(lián)網(wǎng)市場。
如何應對2019年新形勢下中國芯片行業(yè)的變化與挑戰(zhàn)?
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