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平博是哪个国家的_Intel中国研究院宋继强:智能时代的芯片技术演进|纪念集成电路发明60周年
时间:2021-03-23 来源:平博app 浏览量 70791 次
本文摘要:不仅仅是关注PC芯片领域。

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不仅仅是关注PC芯片领域。在谈到未来芯片技术的发展之前,我们再次考虑过去10年的变化。这些页面的内容,需要来自Intel3个月前在美国政府ERI(电子兴起计划)峰会上的公开发表演说。首先,10年前,互联网实现了路线图预测,包括对新材料和新工艺的预测。

现在回顾一下,预测的大部分方向都没问题。在摩尔摩尔法则的过程中,80%的工作都是基于材料的改革。

我们不仅要研究小费的方法,还要研究如何用不同的方法实现这些设备。另外,20%的工作基本上是寻求化学技术的变革,如原子层沉积、原子层转印等技术。经过这么多尝试,我们也有很多收入,但同时也发现了很多错误:石墨烯晶体管没有按计划出现,预测明确的日期很多,比如说石墨烯晶体管不能按计划出现,很多预测日期都不够,比如说石墨烯晶体管不能按计划出现~0.5nm、hardto在imagine上被选为我们想传达的是实质上想传达的意思是,随着技术的减少,我们也没有法生产硅芯片,半年的导体管不能生产硅芯片。

从摩尔法则来看,CMOS的微收缩虽然之后还没有展开,但是用材料、化学技术等不同的方法构筑是不同的。更重要的是,可以用三维设计填充晶体管。此外,还有新的功能和新的电路控制方式,可以使摩尔定律前进。但是,只有这些太多了,将来的应用种类非常多,我们应该怎样慢慢应不同的应用呢?我们已经进入7nm时代,工艺更换的速度很慢,为了慢慢应对各种各样的应用,我们需要异构的构筑方式和AI等新的数据处理算法。

Intel对过去多年的总结是,我们现在没有超过物理上的无限大小,我们已经做了2nm宽度的晶体管,也做了5nm宽度的连接,但是只要把零件变小,就能在正确的技术下同时生产100亿个晶体管是最重要的问题。另外,我们必须应对各种变化的市场需求,理解如何通过各种构筑方式和各种新的结构、新的数据处理方式慢慢解决问题,而不是基本依赖CMOS的微缩技术。摩尔法则之后进化,只是以不同的形态、不同的方式前进。将Intel过去的研究构成在产品线上,可以看到很多不同节点的产品。

必要的例子是45nm节点时的High-K金属栅栏,实质上利用新的化学技术和新的材料,生产新的构造部件。22nm节点时的3DFinfet晶体管也是一定程度的例子,我们对5nm节点时的晶体管生产也有了正确的理解。互联网仍在领先行业和学术行业联合跟踪半导体技术的发展,并每年评估半导体设备的性能。图中的每一点都代表着一个新的设备,两个坐标轴分别是功耗和电源性能。

我们期待半导体部件的表现在图的左下角,右上角是基于磁矩电子的新磁器。磁器的稳定性和电源速度比现行电器差,但从过去几年的趋势来看,我们已经找到了提高磁器电源性能和优化电路连接的好方法。同时,通过这些研究,我们可以更好地找到如何在电路中使用晶体管,如何将新晶体管与新的结构和新的功能相结合。

Intel从统计图中得出结论,CMOSCMOS现在的方向还不错,其功耗和性能比半导体部件高得多。至少在过去的十年里,我们仍然需要大多数CMOS来生产芯片。其他新技术可以与CMOS混合,以提高性能、降低功耗或降低价格。

也许有人回答不了。为什么看起来很好的技术在产业领域有成功?从Intel对摩尔定律的角度来看,可以用用户价值三角来说明这种情况。用户价值三角认为,经济效益比技术强,也就是说经济驱动力不会更强,Intel在推进摩尔法则的过程中,用很多方法解决问题经济效益问题。举个例子,在计算机系统整体的发展过程中,随着CPU速度的缓慢提高,内存面临容量过大、比特率过低、延迟过低等问题。

如何分别解决问题?但是,业界已经明确了减少内存延迟的方法,但是必要的成本非常低,需要提高内存的容量密度,因此从经济学的利益来看,业界最后自由选择重点解决问题的容量问题。另一方面,3D存储器是可玩性高的技术,在经济学的驱动下,人们最后顺利开发了3DNAND技术和3DTPoint技术。因此,与行业和学术行业的合作伙伴合作,可以解决我们遇到的许多技术和经济效益之间的对立。

在以前提到的异构建方面,互联网也有很多技术成果,我们称之为混合异构设计。我们可以将不同节点制作的芯片die以2D/2.5D/3D的方式与PCB一起确保网络比特率,降低消耗电力,也是Intel继续推进摩尔法则的重要技术。(公共编号:)记录:这里的混合设计,即Intel在去年HotChips大会上发表的命名为EMIB(Embeddedmulti-dientercontBridge、嵌入式多芯片点对点桥接)的技术现在终端设备的多样性已经接近眼前,但终端设备受尺寸、功耗、价格的限制,能够充分发挥的空间不是相当大,环境计算和边缘计算是能够更好地配置计算能力的场景。

同时,现在的云计算规模更大,其中一小部分的计算能力非常强,即使是0.1%的市场需求也不足以承受定制芯片的开发,阿里巴巴和谷歌自律开发云计算处理器。互联网目前正在同时推广这些内容。这么多不同的技术可以一起前进,给我们带来非常多样的未来。从DARPA的曲线来看,我们正处于从第二阶段转向第三阶段的步骤。

对于智能系统,我们希望感觉能力、自学能力、抽象能力和推理小说能力强。只有这样,我们才能指出这是一个确实智能的系统。但是,现在我们通过深入的自学,只是把系统的感觉能力和自学能力提高到比较低的水平,抽象能力和推理小说能力比上一阶段差。

DARPA曲线的第三阶段实质上要解决的是如何整合这四个方面的能力,用硬件支撑这样的智能系统。我们推荐一个现实官、自学、抽象和推理小说能力于一体的现实例子。我们称之为智能自律系统。

这个系统的典型例子是无人驾驶。无人驾驶系统必须能够看到环境中的路标,拒绝接受各种信号命令,必须根据仔细观察的东西和自己的科学知识进行行行动指导,动态正确地自由选择出口、灯、十字路口等。我们可以把这些能力抽象化成感官、决策行动三种。

感觉层多为多视觉,可能没有多线3D雷达,因此拒绝强并行计算能力的决策层多为感觉层处理的抽象信息,必须融合科学知识和规则推理小说,因此必须具有强的串行计算能力的行动层必须在确认的时间点完成继续执行过程这三个部分必须先后同时工作,如果我们希望这个系统有自学能力和适应能力,我们还需要将更多未知的世界状态转化为未知。因此,为了构建智能计算的远大目标,我们的芯片行业还有很多事情要做。从一些想法开展检验式研究,指出可重建计算是必要的。

标准化计算和串行计算可以通过中央处理器处理,但并行计算必须有专门的设备,以FPGA为例,可以通过FPGA构建高度分段运算的硬件加速。因此,我们可以通过融合标准化和定制硬件来加快未来的多样性。有了这样的硬件基础,我们还应该考虑如何让程序员使用它。大多数情况下,新的芯片不是在性能和技术上杀死的,而是在程序员上杀死的不好甚至可以使用的系统软件上连接,使系统能够无缝地转换到加速处理器上,最重要的是具有更强的安全性。

出现以前的渐进思路,用变革思想解决问题的智能计算怎么样?首先,必须改变计算模式。传统的计算模式是先画流程图,然后根据流程图进行编程。这是通过人的思维解决问题并编写程序。

程序员在这个阶段是唯一的价值。现在,当我们完成感官任务时,程序员已经不告诉我们如何描述感官计算的过程,也不能描绘任何过程。然而,我们有大量明确的标志数据,可以通过深入的自学模式训练来计算过程。在这个阶段,数据科学家和算法工程师的价值翻了一番。

进一步前进,如果想像人脑一样处理感觉、自学、抽象化、推理小说等多种计算,就必须研究神经的拟定计算。神经模拟计算可以模仿人脑结构,同时开展多种计算过程,与外部交流,通过观察和系统自学。更得意的是量子计算。

量子计算可以通过纠缠在一起的量子位置进行高度计算,但现在的问题是量子纠缠的状态接近不稳定,计算过程容易出错,我们将来解决问题的是量子计算错误的亲率问题。在这些方面,互联网有适当的工作。让我们看看神经模拟芯片。这是非冯诺依曼结构的芯片,几乎将存储和计算单元融合在一起,模拟神经元和神经元之间的连接,是异步控制的芯片。

神经模拟芯片可以在电影上自学,反对没有监督自学、监督自学、监督自学和强化自学模式,目前Intel已经有14nm和10nm的神经模拟芯片,在国内大学和企业之间积极合作,推进神经模拟芯片的发展。在量子计算方面,英特尔正在进行两个方向的研究。一是目前学术界应用于基于超导量子位置的传统计算方式,英特尔已在7、17、49三个量子比特节点进行了大量实验。

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与此同时,互联网仍在仔细观察。当新技术频繁出现时,如何让用户产生非必要的意愿,阻止用户从早期采用者变成公共用户?这些思维早已打破芯片科技本身的思维,期待大伙儿与我们一起协作,前行后摩尔定律时代的发展。原始文章允许禁止发布。

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