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小芯片推动摩尔定律、迈向AI PC时代,英特尔CEO基辛格定调未来

今日凌晨,2023 英特尔 On 技术创新大会在美国加州圣何塞拉开了序幕。正如大会主题所言,赋能开发者,让 AI 无处不在,英特尔在开幕式上公开了很多令开发者兴奋的处理器产品和服务。

图片                            英特尔 CEO 帕特・基辛格在开始演讲前做了他标志性的俯卧撑

详细介绍之前,我们先来总结一波英特尔在会上主要讲了哪些内容:

  • 明确自己「四年五个制程节点」正在稳步推进之中,并展示首个基于通用 Chiplet 互连技术(UCIe)的多小芯片封装。

  • 公开下一代英特尔至强可扩展处理器的所有细节,包括 P 和 E 核方面的提升,并披露了 288 个核心的 E 核处理器。

  • AI PC 将在英特尔酷睿 Ultra 处理器上与大家见面。该处理器配备英特尔首款集成的神经处理单元,在 PC 端带来高能效的 AI 加速和本地推理体验。

  • 使用英特尔至强处理器和 Gaudi 2 AI 硬件加速器打造一台大型 AI 超级计算机。

接下来将重点介绍 288 个核心的 E 核处理器、AI PC 和大型 AI 超级计算机。

288 个 E 核 Sierra Forest 处理器

大会开始,基辛格展示了英特尔四年五个制程节点计划的实施成果,表示 Intel 7 已经大规模量产,Intel 4 的生产已经准备就绪,Intel 3 也在按计划推进,目标是于 2023 年年底推出。

此外还展示了基于 UCIe 的测试芯片封装。基辛格表示,摩尔定律的下一波浪潮将由多小芯片封装技术推动。该测试芯片集成了一个基于 Intel 3 的英特尔 UCIe IP 小芯片,以及一个基于台积电 N3E 的 Synopsys UCIe IP 小芯片,它们通过先进封装技术实现互连。

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英特尔预览了第五代至强处理器,并宣布于 12 月 14 日正式发布。到时候,英特尔将能够在相同的功耗下为全球数据中心提供更强的性能和更快的存储速度。

其中具备了高能效的 E 核处理器 Sierra Forest 将于 2024 年上半年上市。基辛格表示,与第四代至强处理器相比,拥有 288 核的 Sierra Forest 将使机架密度提升 2.5 倍,每瓦特性能提升 2.4 倍。紧随 Sierra Forest 发布的高性能 P 核处理器 Granite Rapids,其 AI 性能预计比第四代至强处理器提升 2 到 3 倍。

图片                            288 个 E 核 Sierra Forest 处理器

图片                           展示晶圆

到 2025 年,英特尔还将推出基于 Intel 18A 制程节点、代号为 Clearwater Forest 的下一代至强 E 核处理器。

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打造 AI PC 体验和 AI 超级计算机

在这场大会上,英特尔展示了其对 AI 加持的 PC 体验的期待。基辛格认为,「通过云与 PC 的紧密协作,AI 将从根本上改变、重塑和重构 PC 体验,释放用户的生产力和创造力。我们正迈向 AI PC 的时代。」

因此,英特尔将在接下来推出的代号为 Meteor Lake 的英特尔酷睿 Ultra 处理器上展示 AI PC 体验。这款处理器配备英特尔首款集成神经网络处理器(NPU),PC 端 AI 加速和本地推理体验大大提升。这款处理器同样将于 12 月 14 日发布。

英特尔酷睿 Ultra 处理器可以说是英特尔客户端处理器发展路线上的一个转折点,它是首个采用 Foveros 封装技术的客户端小芯片设计。除了 NPU 和 Intel 4 在能耗比方面重大提升之外,该处理器还通过集成英特尔锐炫显卡,带来了独立显卡级别的性能。

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对于英特尔将要打造的大型 AI 超级计算机,它将完全采用至强处理器和 4000 个英特尔 Gaudi 2 加速器,预计在世界排名 top 15。Stability AI 是主要客户。

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最后,英特尔在此次大会上高度重视为开发者提供便利,推出了一系列产品和配套服务,比如宣布全面上线英特尔开发者云平台,用于测试和构建 AI 等高性能应用;英特尔发行版 OpenVINO 工具套件 2023.1 版发布,在客户端和边缘平台上为开发者提供了优质的 AI 推理和部署运行工具套件;Strata 项目以及 2024 年推出边缘原生软件开发平台,提供模块化构建块、优质服务和产品支持。

对了,英特尔将 2023 年英特尔终身成就奖颁给了斯坦福大学计算机科学教授李飞飞

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参考链接:

https://www.tomshardware.com/news/live/intel-innovation-2023-liveblog-meteor-lake-ai-and-a-whole-lotta-wafers

https://www.intc.com/news-events/press-releases/detail/1648/intel-innovation-2023-empowering-developers-to-bring-ai

工程英特尔(Intel)
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英特尔机构

英特尔(NASDAQ: INTC)是全球半导体行业的引领者,以计算和通信技术奠定全球创新基石,塑造以数据为中心的未来。我们通过精尖制造的专长,帮助保护、驱动和连接数十亿设备以及智能互联世界的基础设施 —— 从云、网络到边缘设备以及它们之间的一切,并帮助解决世界上最艰巨的问题和挑战。

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李飞飞人物

李飞飞,斯坦福大学计算机科学系教授,斯坦福视觉实验室负责人,斯坦福大学人工智能实验室(SAIL)前负责人。专业领域是计算机视觉和认知神经科学。2016年11月李飞飞加入谷歌,担任谷歌云AI/ML首席科学家。2018年9月,返回斯坦福任教,现为谷歌云AI/ML顾问。10月20日斯坦福大学「以人为中心的AI计划」开启,李飞飞担任联合负责人。11月20日李飞飞不再担任SAIL负责人,Christopher Manning接任该职位。

重构技术

代码重构(英语:Code refactoring)指对软件代码做任何更动以增加可读性或者简化结构而不影响输出结果。 软件重构需要借助工具完成,重构工具能够修改代码同时修改所有引用该代码的地方。在极限编程的方法学中,重构需要单元测试来支持。

神经网络技术

(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

摩尔定律技术

摩尔定律是由英特尔创始人之一戈登·摩尔提出来的。其内容为:积体电路上可容纳的电晶体数目,约每隔两年便会增加一倍;经常被引用的“18个月”,是由英特尔首席执行官大卫·豪斯所说:预计18个月会将芯片的性能提高一倍。

台积电机构

台积电(中国)有限公司成立于台湾新竹科学园区,并开创了专业集成电路制造服务商业模式。台积公司专注生产由客户所设计的芯片,本身并不设计、生产或销售自有品牌产品,确保不与客户直接竞争。公司为客户生产的晶片被广泛地运用在电脑产品、通讯产品、消费性、工业用及标准类半导体等多样电子产品应用领域。

https://www.tsmc.com/schinese/default.ht…
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