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標題: 新的英特爾架構和技術旨在擴大市場機會 [打印本頁]

作者: 0139363253185 時間: 2018-12-15 23:03
標題: 新的英特爾架構和技術旨在擴大市場機會
本帖最後由 0139363253185 於 2018-12-21 20:16 編輯

英特爾展示基於10納米的PC，數據中心和網絡系統，採用AI和加密加速的下一代“Sunny Cove”架構，以及業界首款3D邏輯芯片封裝技術

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[size=1em]在2018年12月11日星期二的英特爾架構日，英特爾高級副總裁兼矽工程師集團總經理Jim Keller解釋了該公司如何定位為跨越體系結構和工作負載提供領先產品，以擴大以數據為中心市場。（信用：英特爾公司）

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加利福尼亞州聖克拉拉市，2018年12月12日 - 在英特爾“架構日”，高層管理人員，架構師和研究員展示了下一代技術，並討論了為PC和其他數據密集型工作負載擴展提供支持的戰略進展智能消費設備，高速網絡，無處不在的人工智能（AI），專業雲數據中心和自動駕駛汽車。

英特爾展示了一系列基於10nm的系統，用於PC，數據中心和網絡，並預覽了針對擴展工作負載的其他技術。

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該公司還分享了其專注於六個工程領域的技術戰略，其中正在尋求重大投資和創新，以推動技術和用戶體驗的飛躍。它們包括：先進的製造工藝和包裝; 新的架構，可加速AI和圖形等專業任務; 超快記憶; 互連; 嵌入式安全功能; 和通用軟件統一和簡化英特爾計算路線圖中開發人員的編程。

這些技術共同為更加多樣化的計算時代奠定了基礎，到2022年，可擴展的可尋址市場機會超過3000億美元.1

英特爾架構日亮點：

業界首創的邏輯芯片3D堆疊：英特爾展示了一種名為“Foveros”的全新3D封裝技術，該技術首次帶來了3D堆疊的優勢，可實現邏輯邏輯集成。

Foveros為結合高性能，高密度和低功耗矽工藝技術的器件和系統鋪平了道路。Foveros有望首次將芯片堆疊從傳統的無源插入器和堆疊存儲器擴展到高性能邏輯，如CPU，圖形和AI處理器。

該技術提供了極大的靈活性，因為設計人員試圖在新的器件外形中“混合和匹配”技術IP模塊與各種存儲器和I / O元件。它將允許將產品分解成更小的“小芯片”，其中I / O，SRAM和電源傳輸電路可以在基本芯片中製造，高性能邏輯芯片堆疊在頂部。

英特爾預計將從2019年下半年開始使用Foveros推出一系列產品。首款Foveros產品將結合高性能10nm計算堆疊小芯片和低功耗22FFL基本芯片。它將以小巧的外形結合世界一流的性能和功率效率。

繼英特爾突破性的嵌入式多芯片互連橋接（EMIB）2D封裝技術（2018年推出）之後，Foveros成為下一個飛躍。
新的Sunny Cove CPU架構：英特爾推出了英特爾下一代CPU微架構Sunny Cove，旨在提高通用計算任務的每時鐘性能和功率效率，並包括加速AI和加密等特殊用途計算任務的新功能。Sunny Cove將成為明年晚些時候英特爾下一代服務器（英特爾®至強®）和客戶端（英特爾®酷睿™）處理器的基礎。Sunny Cove的功能包括：
- 增強的微體系結構以並行執行更多操作。
- 新算法可減少延遲。
- 增加密鑰緩衝區和緩存的大小，以優化以數據為中心的工作負載。
- 特定用例和算法的架構擴展。例如，用於加密的新的性能提升指令，例如矢量AES和SHA-NI，以及壓縮和解壓縮等其他關鍵用例。
Sunny Cove可以減少延遲和高吞吐量，並提供更大的並行性，有望改善從遊戲到媒體到以數據為中心的應用程序的體驗。
下一代顯卡：英特爾推出全新Gen11集成顯卡，配備64個增強型執行單元，比以前的英特爾Gen9顯卡（24個EU）高出一倍，旨在打破1 TFLOPS障礙。從2019年開始，新的集成顯卡將以10nm為基礎的處理器交付。

與英特爾Gen9顯卡相比，新的集成顯卡架構有望將每時鐘的計算性能提高一倍。該架構具有> 1 TFLOPS的性能，旨在提高遊戲的可玩性。在此次活動中，與英特爾的Gen9顯卡相比，英特爾顯示Gen11顯卡幾乎將流行的照片識別應用程序的性能提高了一倍。Gen11圖形預計還將採用先進的媒體編碼器和解碼器，支持4K視頻流和受限功率包絡中的8K內容創建。Gen11還將採用英特爾®自適應同步技術，為遊戲提供流暢的幀速率。

英特爾還重申其計劃到2020年推出獨立圖形處理器。
“One API”軟件：英特爾宣布推出“One API”項目，以簡化跨CPU，GPU，FPGA，AI和其他加速器的各種計算引擎的編程。該項目包括一個全面統一的開發人員工具組合，用於將軟件映射到可以最好地加速代碼的硬件。公共項目發布預計將於2019年發布。
內存和存儲：英特爾討論了英特爾®Optane™技術的更新以及基於該技術的產品。英特爾®Optane™DC持久存儲器是一種新產品，可將類似內存的性能與數據持久性和大容量存儲融合在一起。革命性的技術使更多的數據更接近CPU，以便更快地處理像AI和大型數據庫中使用的更大的數據集。其大容量和數據持久性減少了對存儲進行耗時的訪問的需要，這可以提高工作負載性能。Intel Optane DC持久性內存為CPU提供高速緩存行（64B）讀取。平均而言，當應用程序將讀取操作指向Optane持久性內存時，或者當請求的數據未緩存在DRAM中時，Optane持久性內存的平均空閒讀取延遲預計約為350納秒。為了規模，2如果請求的數據在DRAM中，由CPU的內存控制器緩存或由應用程序指示，則內存子系統響應性預計與DRAM相同（<100納秒）。

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該公司還展示了基於英特爾1Trabit QLC NAND裸片的固態硬盤如何將更多的大量數據從硬盤轉移到固態硬盤，從而可以更快地訪問這些數據。

英特爾Optane SSD與QLC NAND SSD的組合將實現對最常用數據的低延遲訪問。總而言之，這些平台和內存的進步完善了內存和存儲層次結構，為系統和應用程序提供了正確的選擇。

深度學習參考堆棧：英特爾正在發布深度學習參考堆棧，這是一個針對英特爾®至強®可擴展平台優化的集成，高性能開源堆棧。這個開源社區版本是我們努力確保AI開發人員可以輕鬆訪問英特爾平台的所有特性和功能的一部分。深度學習參考堆棧經過高度調整，專為雲原生環境而構建。在此版本中，英特爾通過降低與集成多個軟件組件相關的複雜性，使開發人員能夠快速進行原型設計，同時仍然為用戶提供了定制解決方案的靈活性。
- 操作系統： Clear Linux * OS可根據個人開發需求進行定制，針對英特爾平台和深度學習等特定用例進行調整;
- 編排： Kubernetes *管理和編排具有Intel平台感知功能的多節點集群的容器化應用程序;
- 容器： Docker *容器和Kata *容器利用英特爾®虛擬化技術來幫助保護容器;
- 庫：用於深度神經網絡的英特爾®數學核心庫（MKL DNN）是英特爾高度優化的數學函數性能數學庫;
- 運行時： Python *提供應用程序和服務執行運行時支持，針對英特爾架構進行了高度調整和優化;
- 框架： TensorFlow *是一個領先的深度學習和機器學習框架;
- 部署： KubeFlow *是一個開源的行業驅動的部署工具，可提供英特爾架構的快速體驗，易於安裝和簡單使用。

1英特爾根據行業分析師報告和內部估算得出2022總可尋址市場機會。

2平均空閒讀取延遲是讀取數據返回請求處理器的平均時間。這是一個平均值; 一些延遲會更長。測試記錄特定係統中特定測試的組件性能。硬件，軟件或配置的差異會影響實際性能。在考慮購買時，請諮詢其他信息來評估性能。有關性能和基準測試結果的更完整信息，請訪問www.intel.com/benchmarks。

前瞻性陳述

本新聞摘要中涉及未來計劃和預期的聲明，包括英特爾未來產品以及此類產品的預期可用性和利益，均屬於前瞻性聲明，涉及許多風險和不確定因素。諸如“預期”，“期望”，“打算”，“目標”，“計劃”，“相信”，“尋求”，“估計”，“繼續”，“可能”，“將會”等詞語“會， “應該”，“可以”，這些詞語和類似表達的變體旨在識別這些前瞻性陳述。涉及或基於估計，預測，預測，不確定事件或假設的陳述，包括與總可尋址市場（TAM）或市場機會以及我們業務或與其相關市場的預期趨勢相關的陳述，也確定了前瞻性陳述聲明。此類陳述基於公司當前的預期，涉及許多風險和不確定因素，可能導致實際結果與這些前瞻性陳述中明示或暗示的結果大不相同。英特爾於2018年10月25日發布的盈利報告中列出了可能導致實際結果與公司預期產生重大差異的重要因素，該報告已作為英特爾在該日提供給證券交易委員會的8-K表格的展示。有關這些以及可能影響英特爾結果的其他因素的其他信息包含在英特爾的SEC文件中，包括該公司最新的10-K和10-Q表格報告。可通過訪問我們的投資者關係網站www.intc.com或美國證券交易委員會的網站 www.sec.gov獲取英特爾10-K，10-Q和8-K表格的副本。

Intel再不加油小心被超越....

來源 intel newsroom

作者: windgod9999 時間: 2018-12-18 01:00
感謝大大的分享
英特爾的處理器雖然貴相當耐用
目前五六年前的3450還活跳跳..

作者: gamekiller 時間: 2018-12-18 08:11
總覺得文章的後段很耐人尋味
感覺發布只是為了影響股價而來
「預期」、「可能」、「說不定」....
這種似是還非的說法可信度還真低

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