英特尔Raja Koduri：抢占数据时代制高点，需软硬结合且软件为先
本文转载自集微网
原标题：《芯片架构大牛Raja：抢占数据时代制高点 需软硬结合且软件为先》
《集微网》记者近日在上海紫竹园英特尔亚太研究院采访了英特尔高级副总裁、首席架构师，兼架构、图形与软件部门总经理Raja M. Koduri。Raja分享了英特尔在计算时代的战略布局和目标，以及如何通过软硬结合、软件优先来抢占数据时代的制高点。此外，《集微网》记者特意询问了Raja如何在中国推进落实其技术战略。
在呈现采访内容之前，有必要为读者介绍一下Raja本人在科技圈是怎样一位大神，这样有助于读者对其技术战略眼光和判断有更深的理解和认知。
英特尔首席架构师Raja Koduri
Raja何许人也？
从最基本的履历来看，已能够略知Raja的强悍之处。Raja本科和研究生均是在印度本土所读（印度安得拉邦大学电子和通信学士，印度卡拉格布尔理工学院电子和通信硕士），然而，在职场却能够驰骋在美国科技界，而且还是博士聚集的高科技领域，从苹果高管、到AMD高管再到英特尔的高管。
Raja曾在AMD就职，为AMD GPU架构立下汗马功劳。他在划时代的64位处理器Athlon 64、Opteron 64的开发过程中扮演过重要角色，也是HyperTransport超传输总线、x86-64指令集的作者之一。
后Raja加入苹果公司，当时苹果公司没有自己的手机处理器芯片。Raja加入后，与其他优秀人才共同努力，使得苹果在手机处理器领域后来居上，如今苹果已经拥有全球顶级的CPU、GPU产品。Raja主管苹果整个平台架构事业部，领导开发了数代移动处理器，包括iPod、iPhone、iPad、Apple TV所用的芯片。从2009年到2013年，他帮助苹果公司为麦金塔电脑（Macintosh）产品系列建立了一个领先的图形子系统，并领导苹果产品向Retina显示屏过渡。
后来Raja重返AMD，担任AMD公司执行副总裁、处理器内核首席架构师。从当年在AMD主要负责GPU硬件设计，全权负责AMD加速处理器（APU）、独立GPU、半定制和GPU计算产品中使用的图形技术。
Raja Koduri引领了AMD显卡业务的复苏,带领AMD向英特尔、英伟达（NVIDIA）发起进攻，在他与诸优秀同事的努力下，使得AMD成为唯一一家能够在PC、服务器、深度学习、游戏等市场挑战英特尔、英伟达（NVIDIA）的公司。
Raja M. Koduri进入英特尔担任公司高级副总裁、首席架构师，兼英特尔架构、图形与软件部门总经理。主要负责Intel的视觉及计算部门，工作重点是研发高性能独立GPU。
Intel曾经两次涉足独立GPU，不过最终市场效果并不理想。此次，Raja进入英特尔，将为英特尔在独立GPU领域助添一把火。
在此简单提一点，Raja还挖过来另一位大牛Jim Keller。Jim Keller是AMD重大里程碑的K8处理器的设计者，该处理器带领AMD绝地逆袭。
当前进入智能互联时代
-Raja：以数据为中心的时代，异构计算至关重要
-Raja：智能互联时代会诞生诸多全新的消费体验
当前正在进入以数据为中心的时代，为抓住这一新的发展要遇，英特尔正在进行战略转型。
Raja认为，英特尔正在从以PC为中心的时代进入以数据为中心的时代；在这个转型中，异构计算至关重要。
当前，处在人工智能时代发展的黄金时期，人工智能的计算也正在快速发展。Raja指出，在过去五年中，应用于人工智能的现代计算已经增长了超过一百万倍，这一增长速度是前所未见的，算力的增长可以说是无穷尽的。
在第一阶段的PC时代，英特尔与微软有非常紧密的合作，并快速推动了互联网的普及，使得全球超过10亿用户的10亿台设备成功接入互联网。到第二个阶段，随着移动和云的快速发展，这个数字扩展到了100亿台设备的互连。现在进入到智能互联时代，英特尔将会有1000亿台设备实现智能互联。
在全新的智能互联时代，会有诸多期待实现的全新消费者体验，如：智慧城市、增强智能、虚拟现实、自动驾驶……
为什么提出六大支柱以及面临的挑战
-Raja：过去仅仅依靠晶体管密度的提高就可以大幅获得性能上的优化，现在单纯依靠晶体管已经是非常困难了，必须要找到其他更多的并行的解决方案。
-Raja：软件的重要性是其他技术领域的十倍；如果没有软件的支持，无法实现计算性能的指数级增长。
-Raja：哪怕是在英特尔非常擅长充满经验的领域，如制程和封装，现在面临的挑战也是越来越多样、越来越复杂了。
面对一个智能互联的未来，英特尔去年提出了六大技术愿景，分别是：制程和封装、架构、内存和存储、互连、安全、软件。
Raja指出：“过去，英特尔主要在制程技术和CPU两大领域保持领先。未来，英特尔要在六大领域都做到领先，这就是我们的六大技术支柱战略。”
为什么选择六大技术支柱作为未来发展的重要愿景，Raja讲道：“并不是因为它们哪个很简单，或者因为哪个不重要，而是因为每一个都非常关键。在每个单独的技术领域以及支柱体系之下都有着非常复杂的环境需要我们着力着手，而英特尔也是现在唯一一家可以横跨这所有六大技术领域的企业。”
其中，制程的重要性已经不言而喻了；而从CPU到XPU的发展，也让架构变得日益重要；随着数据的不断爆发，内存和存储可以说是现在发展的最大瓶颈；还有互连，我们希望能够实现从微米到英里的全面互连，这也是英特尔一个重要的技术蓝图之一；安全的重要性这里也不再多说，相信大家都了解到它有多么关键；最后是软件，其重要性是其他技术领域的十倍，如果没有软件的支持，无法实现计算性能的指数级增长。
实现计算愿景，六大技术支柱都是挑战和机遇兼具的，没有任何一个领域是容易的。“哪怕是在英特尔传统上非常擅长充满经验的领域，例如制程和封装，现在面临的挑战也是越来越多样、越来越复杂了。”他进一步指出，“过去我们仅仅依靠晶体管密度的提高就可以大幅获得性能上的优化，现在单纯依靠晶体管已经是非常困难了，我们必须要找到其他更多的并行的解决方案。”
在六大技术支柱中，挑战最大的是软件。他表示，因为毕竟现在很大一部分精力都是放在比如像人工智能领域，为了更好取得突破以及进展，软件是非常重要需要着手的地方。如果放眼未来的5年和10年，六个都非常关键，都面临很大的挑战，需要不断的创新。
英特尔GPU（显卡）业务布局及挑战
-Raja：开发更高性能显卡，进军英特尔PC之外的更多市场
-Raja：开发独立显卡，最大的挑战是要为2020年的独立显卡准备成熟的软件
-Raja：与英伟达、AMD的最大区别在于，英特尔有能力提供更加一致的用户体验
Raja在GPU显卡领域有着丰富的经验，当他进入英特尔后，除了担任公司高级副总裁、首席架构师之外，也在兼任英特尔架构、图形与软件部门总经理，负责Intel的视觉及计算部门，工作重点是研发高性能独立GPU。
在显卡业务上，英特尔有着非常深厚的用户基础，其用户群体非常广泛。Raja分享了一组数据，英特尔显卡产品每年会在超过2亿台新PC上出货。除此之外，超过10亿用户都在使用英特尔GPU和显卡的一系列产品。
对于显卡业务的未来布局，Raja Koduri指出: “在用户基础上，我们希望能够提供更高性能显卡，进军到余下的市场，继续发掘英特尔在PC市场上的潜力。”
对此，业界十分关心在开发独立GPU过程中面临的最大挑战会是什么，“我认为最大的挑战是要为2020年的独立显卡准备成熟的软件，还有很多工作要做。” Raja表示，“英特尔在集成显卡领域是非常强的，我们为集成显卡开发了非常好的软件，这些技术需要借鉴到独立显卡上，尤其是数据中心的图形卡。这是我们的挑战。但是，我们在CPU软件方面拥有非常优秀的历史经验和技术积累，我们也将充分利用我们在CPU软件方面的优势，并将之应用在GPU领域的开发上。”
谈到大家最为关心的英特尔独立显卡业务如何与英伟达和AMD产品的差异化问题，Raja明确指出：“与英伟达以及AMD，英特尔最大的区别就是我们有能力和自信来提供更加一致的用户体验，不管是在台式机、手机还是在其他不同的设备上，都可以获得完全一致的用户体验。而这一点是其他两家完全做不到的。”
英特尔多个架构之间的角色定位
-Raja：英特尔的策略就是要囊括CPU、GPU、FPGA、加速器所有的架构
-Raja：CPU依旧是目前英特尔战略中最重要的架构
关于SVMS架构，Raja指出，SVMS架构是由标量（Scalar）、矢量（Vector）、矩阵（Matrix）、空间（Spatial）四种架构组成的，分别对应着CPU、GPU、FPGA和加速器，它们的组合方式是多种多样的。通过这个架构的分类方式可以看到，CPU是最通用的一种架构，而GPU会比CPU更加高效和专用，而FPGA和加速器的能效和灵活性更高。
Raja强调：“英特尔的策略就是要囊括CPU、GPU、FPGA、加速器所有的架构。”
关于这些架构的角色定位，Raja指出：“从英特尔的战略来看，我们认为CPU依旧是目前最重要的架构，我们将不断提高每个CPU的性能，继续保持它作为最强的计算架构的位置。GPU战略主要是要提高能效，更好帮助我们提高整体的生产力和效率。在FPGA领域，英特尔现在已经做得非常成功了，我们已经推出了很多重要的FPGA产品。另外，加速器也是英特尔非常重要的一个发力点。”
Raja强调，不管客户有高性能的要求还是有低功耗要求，或者是对成本比较敏感，英特尔都有完整的产品线可以对应他们的不同需求。他希望可以实现一个非常简化的流程，通过一个统一的软件栈，一个统一的API就可以适应客户所有的从性能、功耗到成本上的优化需求。
oneAPI的推进及生态构建的发力点
-Raja：编程人员在oneAPI框架上提升硬件性能，不需要自己编写语言
-Raja：oneAPI在底层做好助力和驱动，实现AI算法的演进和创新
-Raja：与全球开发者们进行更加完整的合作，开发者不仅仅是指个人开发者，也包括大型的企业机构
oneAPI，是英特尔以软件来最大程度释放硬件性能，从软件层面来简化和统一跨SVMS架构的创新。
Raja此次在采访中进一步介绍，oneAPI是一个非常底层的抽象框架，主要就是面对以后不同计算元素的集成，希望能够从底层更好地完成特征抽象和集成。
“绝大多数AI算法的演进和创新都是在更偏上层来完成的，我们希望在底层就做好助力和驱动。同时，我们也会不断优化oneAPI。这样，未来任何编程人员不管是他们想将硬件性能提升10%、20%甚至50%，都可以在这个框架上轻松实现，而不需要再自己编写语言。”Raja表示。
在oneAPI的生态构建方面，Raja Koduri指出主要有三个发力点：一是英特尔有着强大的开发者社区，以及全球范围内非常广泛的社区合作伙伴，英特尔将从自身非常擅长的开源社区入手；第二，在很大层面上与高校展开配合协作，结合他们的技术以及案例来打造一个完整的社区；第三，与全球开发者们进行更加完整的合作，开发者不仅仅是指个人开发者，也包括大型的企业机构，例如腾讯、阿里等，英特尔将会与每个人、每个企业都紧密地配合，来支持oneAPI的生态。
在oneAPI如何配合打造英特尔独立显卡方面，Raja指出，在设计oneAPI之初就考虑到要发挥整个Xe架构最强的全面性能，不管是高性能还是低功耗。除此之外，oneAPI的设计也确保要符合英特尔所有其他不同计算和应用的需求。不管是CPU、FPGA还是加速器，oneAPI的设计都可以和它们进行非常完整的配合。
近期，英特尔在Hot Chips大会上发布了Nervana的首款AI芯片，Nervana是一系列的芯片以及芯片组，主要就是用于人工智能领域的。Raja表示：“从软件的层面来看，人工智能推理所使用的软件主要是基于框架的，英特尔目前的OpenVINO等工具就可以支持使用了。而人工智能训练芯片需要可编程基础设施，所以我们针对加速器会有一个路线图。oneAPI的第一个重点是CPU、GPU和FPGA，在下一个版本我们将可以支持加速器。”
在第四季度，英特尔将会发布oneAPI beta版本。
面对未来巨大机遇需要软硬结合
-Raja：未来10年，将会看到比过去50年多得多的架构优化和提升
-Raja：软硬结合，可使摩尔定律提升10倍
-Raja：现在数据量极其庞大，已经远远超出了在一台计算机上就可以完全处理的承载和能力，必须要清楚如何应对这些无法放进一台计算机的大规模数据的处理方式，这是巨大的机会
关于未来10年，Raja预判，将会看到比过去50年多得多的架构优化和提升。从整个计算的角度来看，对于整个SVMS架构，下一步发展我们的突破点将会是在内存和互连上，这两个领域将是接下来实现更大规模优化和升级的两个要点。
现在数据量极其庞大，已经远远超出了在一台计算机上就可以完全处理的承载和能力，必须要清楚如何应对这些无法放进一台计算机的大规模数据的处理方式，这是巨大的机会。接下来面临的挑战是，如何将性能提升十倍、百倍的挑战，而并不是简单的提升10%的问题。
软件带来的性能上的提升是指数级的。英特尔认为，对于全新硬件架构的每一个数量级的性能提升潜力，软件能带来两个数量级的性能提升。Raja分享了近期的一些优化：“通过软件优化，我们可以给Java带来6倍的性能提升，给持久性内存带来8倍的性能升级，在AI领域带来28倍的性能提升，所以它的性能提升空间是非常大的，而且这仅仅是在同一款硬件上通过软件就可以做到的。”
Raja讲道：“摩尔定律将持续给我们带来非常好的性能提升；而通过软件和硬件的结合，我们可以让摩尔定律的提升变成十倍。因为摩尔定律会带来更多的晶体管，而软件可以将越来越多的晶体管的极致性能释放出来。将软件和硬件结合就是我们的战略重点，这也是我们未来面临的非常巨大的机会。”
对此，英特尔也提出了万万亿次浮点运算的工程愿景，即在10毫秒内，向世界上每个人提供每秒万万亿次浮点运算的计算能力和10PB数据。英特尔希望在五年之内真正实现这个愿景。
在万万亿次浮点运算的工程推展上，Raja指出：“目前英特尔已经取得了非常巨大的突破和进展，特别是随着5G时代的进展，小于10毫秒并不是一个梦想，而英特尔一直在大力发展5G，我们已经在这条路上走得非常远了。在内存和存储上，我们也正在取得巨大的进展，内存层级得到进一步健全完善。”
他非常有把握地说道：“我们非常希望、也非常有自信在最短时间内让这个愿景成为现实。”
英特尔在中国如何落实技术战略
Raja Koduri也特意分享了英特尔如何在中国落实技术战略。他表示：“英特尔在中国的软件部署是他们一直以来重要的优势所在，除此之外硬件当然也非常重要。英特尔正在不断加强软硬件之间的协同和整合，只有这样才能持续推动我们中国市场客户的发展以及我们和整个业界的成长。”
“同时，英特尔在中国的工程师团队也非常强大，这也是我们在中国不断发展技术的重要优势。” Raja指出，“其实英特尔最近已经提出要‘软件为先’，之后我们还将推进我们的XPU路线图，并且开发出更多完整的产品。而中国本身是非常大的GPU市场，未来我们有任何新的产品都会把中国市场作为非常重要的考虑点。”
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