隨著整個世界全面轉(zhuǎn)向以數(shù)據(jù)為中心，一個新的多元化計算時代已經(jīng)來臨。當人工智能、云數(shù)據(jù)中心、物聯(lián)網(wǎng)、下一代網(wǎng)絡(luò)、自動駕駛等新型工作負載不斷涌現(xiàn)，未來計算創(chuàng)新必須在當前CPU的基礎(chǔ)上，進一步構(gòu)建GPU、FPGA、AI芯片、視覺處理芯片等不同類型的計算架構(gòu)，以滿足多樣化工作負載的需求。

作為計算領(lǐng)域內(nèi)的領(lǐng)導者，英特爾提出六大技術(shù)支柱，不斷擴展產(chǎn)品領(lǐng)先性，為塑造未來異構(gòu)計算格局，滿足多元化計算需求奠定了堅實基礎(chǔ)。不僅在上述經(jīng)典計算領(lǐng)域，在神經(jīng)擬態(tài)計算、量子計算等新技術(shù)領(lǐng)域，英特爾也在積極推進。

在神經(jīng)擬態(tài)計算方面，英特爾在2017年年底發(fā)布了Loihi芯片，這是一個基于14納米制程工藝的單芯片，在架構(gòu)設(shè)計中整合了計算和存儲；該芯片具備128個核心，每個核心中有1000個神經(jīng)元計算模型，單芯片可以模擬13個萬個神經(jīng)元，支持多種學習模式，支持類似于人腦的工作方式。

“人腦有860億個神經(jīng)元，這看似有很大差距；但摩爾定律還在繼續(xù)生效，封裝技術(shù)也在進步，達到人腦神經(jīng)元的數(shù)量只是時間和工程問題?！彼卫^強表示。在神經(jīng)擬態(tài)計算方面，英特爾建立了一個全球性的神經(jīng)擬態(tài)研究社區(qū)INRC，目前已經(jīng)有75家組織加入其中。

量子計算同樣是英特爾重點投入的領(lǐng)域。在他看來，量子計算主要就是用于解決經(jīng)典計算機搞不定的大規(guī)模計算問題，諸如密碼破譯、生物醫(yī)療、化學等組合爆炸的問題。

在實現(xiàn)量子計算機的功能和潛力的競賽中，研究人員廣泛關(guān)注量子位的制造，構(gòu)建測試芯片，以證明以疊加方式運行的少數(shù)量子位就能指數(shù)級提高計算能力。英特爾研究院發(fā)布了代號為“Horse Ridge”的首款低溫控制芯片，這將加快全棧量子計算系統(tǒng)的開發(fā)步伐。

因為，當前的量子計算機在毫開爾文溫度范圍內(nèi)運行，這只比絕對零度高幾分之一度。但是硅自旋量子位的特性使其能夠在1開爾文或更高溫度下工作，這將極大地減少冷卻量子系統(tǒng)的挑戰(zhàn)。隨著研究不斷取得進展，英特爾的目標是讓低溫控制和硅自旋量子位在相同的溫度下工作。英特爾能夠充分利用在先進封裝和互連技術(shù)方面的專長，創(chuàng)建一個將量子位和控制器件集成到精簡封裝中的解決方案。

宋繼強表示，雖然量子計算的產(chǎn)業(yè)進展非?？焖?，但從量子計算系統(tǒng)實用性的角度來看，既有理論難度，也有工程難度，性價比和可實施性都需要達到，依然有很長的路要走。在他看來，量子計算不會取代經(jīng)典計算，不會取代手機、筆記本電腦、智能家居這樣的設(shè)備；量子計算的最佳應(yīng)用場景就是在數(shù)據(jù)中心中與經(jīng)典計算進行配合。在技術(shù)演進路徑上，宋繼強認為，基于硅自旋電子的方式更可靠。