本文来源：算力智库 (ID:suanlicaijing)，华尔街见闻专栏作者
编辑：徐子雯
算力说
即便提出了“超异构计算”这样的超级概念，英特尔在“数据为中心”的战略转型道路上也不会一帆风顺。
在近日举办的2019第三届全球人工智能大会上，英特尔中国研究院院长宋继强指出，AI和5G技术都是非常重要的变革，而他们恰恰都将在2019、2020年达到可用，我们要充分利用这两个变革性技术的乘法效应，促进产业升级。
具体来说，随着AI和5G这两种革命性技术的历史性交汇，海量多结构数据应运而生，计算加速需求将更加多元化，传统的异构计算已经不能满足产业应用对AI计算的需求，而英特尔推出的“超异构计算”或将解决目前面临的诸多问题。
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何为“超”异构计算
要理解“超异构计算”，首先要明白传统的异构计算。
据算力智库了解，“异构计算”并非一个新概念，它诞生于上世纪80年代，指的是在完成一个任务时，采用一种以上的硬件架构设计，把它们组合在一起。组合方式主要有两种：一体化SoC（Systems on Chip）和分体式板卡。前者指的是一颗芯片中集成了多种计算能力的计算模块，比如有CPU、GPU、通讯模块、视频处理加速器等，最终呈现是单芯片；后者指的是把拥有不同计算能力的芯片通过板机整合起来。
两者在进行AI计算时都有各自的局限性。
一体化SoC的特点在于专用性最强、能耗最低、性能可能也最高，能效比非常好，但需要量很大，也就是应用范围很广，才值得去做。“一体化SoC的Timeto Market不好，从提需求到最后拿到这颗芯片，一般需要18个月。18个月以后，这个需求是不是最合适的需求，还是需求已经变了，这个就很难确定。另外，实施难度开发难度也会比较大，因为他要把不同的加速模块放到一个工艺节点上去，重新去设计、去验证。所以很多事情要重做，而且不一定能够保证完全对。”宋继强说道。
分体式板卡的优势在于灵活，想用的时候可以随意组合，但板与板之间连接的功耗、带宽速度都要打很大折扣。
资料来源：宋继强演讲PPT
宋继强指出，传统的异构计算已经不能满足现在的需求，“超异构计算”就是要发扬传统异构的好处，避免原来的劣势。
据介绍，“超异构计算”这一概念由英特尔提出，包含三大要素：多架构、多功能芯片；多节点和先进封装技术；统一的异构计算软件。在一定程度上，“超异构计算”可以理解为通过封装技术所实现的模块级系统集成，即通过先进封装技术将多个小芯片(Chiplet)装配到一个封装模块当中，既简化了SoC的复杂技术，更加灵活，又避免了PCB板级集成的性能和功耗瓶颈。
资料来源：宋继强演讲PPT
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AI遇上5G，乘法效应带来聚变
英特尔之所以会提出“超异构计算”概念，离不开在AI和5G大势之下，它对多元化计算需求市场的判断。根据IDC估计，在5G通信与人工智能的推动下，数字经济已经向社会全面渗透，从2015年到2025年，全球数据量以25%的年复合增长率攀升。到2025年，全球产生的数据量将达到175ZB，全球智能互联网设备2025亿部。
人工智能当下的蓬勃发展，宋继强认为是由深度学习驱动。从2012年ImageNet的突破开始，人工智能的发展分为几个阶段：第一，证明阶段，学术界通过小规模测试证明了像物体识别、人脸识别等AI算法具有替代人的潜力；第二，实用化阶段，2016年，以AlphaGo战胜世界冠军为代表的大事件让人工智能进入系统级、实用化阶段。第三，规模化阶段，2020年开始AI技术将结合产业进行规模化商用。
资料来源：宋继强演讲PPT
而从外部的通信环境来看，2019年已经开始试商用5G，2020年将正式商用。“现在云和终端的结合是比较初步、直接的，是信息和资源的共享，计算和存储资源分散在云和终端两块。5G到来后，它可以为我们带来高带宽、低延迟、经济成本可控的环境，那么其实整个端到云是一个连续体。”宋继强表示。
以自动驾驶的汽车为例，未来一台车每天将产生4TB数据，其中部分数据可以在云端，还有些数据的计算要求是实时性和本地性，在附近位置处理计算是最合适的，那就需要边缘计算——这是5G条件下可以实现的一个好处。
值得留意的是，AI和5G恰恰在2019、2020年实现历史性交汇，而他们之间的乘法效应将带来聚变。宋继强认为，AI是通用技术，是数字时代的基础能力，它能为5G网络注入自主优化能力；5G的连接能力，将推动万物智能互联，让提升的AI智能无处不在。
他进一步指出，数据不一定是结构化的，所以计算加速的需求会不尽相同，同时，由于数据部署在终端、边缘和云端，这对功耗实时性、成本、芯片尺寸大小等性能会有不同的要求。也就是说，计算的多元化需求将同时产生。
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英特尔“大象”转身
如果我们对英特尔的印象还停留在PC时代的“intel inside”，恐怕不足以理解英特尔提出“超异构计算”概念的初衷。实质上，在前任CEO布莱恩·科再奇在职时期，英特尔已经提出了从“晶体管为中心”到“数据为中心”的转型，而“超异构计算”正是“数据为中心”战略中的一环。
此前多个公开场合，英特尔一直着重介绍其聚焦于六个工程领域的全新技术战略，即：制程、架构、内存、互连、安全、软件。这六个技术支柱是环环嵌套的关系，通过超异构计算，英特尔可以集成不同架构、不同制程、3D封装、互连和OneAPI等技术创新，为客户提供更多的灵活性和更快的产品上市时间。
但也有不愿具名的业内人士告诉算力智库，英特尔所谓的超异构计算，本质还是异构计算，“超”字主要从材料学、工业等角度去进一步提升计算能力，更多的恐怕是炒概念。
从业务表现来看，以数据为中心的业务遇到发展瓶颈。英特尔2019财年第一季度财报显示，英特尔数据中心集团第一季度营收为49.02亿美元，相比之下去年同期为52.34亿美元，下降了6.3%；运营利润为18.41亿美元，相比之下去年同期为26.02亿美元，下降了29.2%。
受数据业务牵连，在截至3月31日的这一财季，英特尔集团的净利润为40亿美元，与去年同期的45亿美元相比下降11%；营收为161亿美元，与去年同期的161亿美元相比持平。不仅如此，英特尔还下调第二季度和全年营收，预计 2019 年营收为 690 亿美元，相比 2018 年 709 亿美元，减少 19 亿美元。
本月，英特尔还宣布退出5G基带芯片市场，意味着未来5G智能手机芯片将不会出现英特尔的身影。“原因是在这个市场当中看不到英特尔可以赢利的机会。我们决定在网络基础设施、自动驾驶及其它一些技术领域加大我们的工作力度。”英特尔CEO司睿博表示。
对于英特尔这头昔日已经错失移动互联网风口、现在又可能错失5G时代的“大象”，现在还正面临互联网巨头自研及创新企业开发细分领域 AI 芯片的复杂竞争局面。
可以确定的是，这次“大象”的“转身”，并不一定华丽。
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