英特尔研究科技为在今天的PC超出时准备未来

英特尔意识到将有一个摩尔人的法律时代，并正在投资技术，以便在今天的PC和服务器之外推动计算。

英特尔首席执行官的Brian Krzanich表示，芯片制造商在Quantum和神经晶体计算中投入了巨大的“，在本公司在周四的投资者日问答。

“我们正在投资那些在那里的边缘类型，”Krzanich说。

为了了解这些技术有多远，Krzanich表示，他的女儿也许是由那时运行公司。

在这些技术研究，这些技术仍然在他们的初期，是英特尔的东西必须要做的事情，这还有数十年来生存。缩小硅片并填充更多特征，变得困难，而英特尔已经在制造较小的芯片时遇到了麻烦。

智能手机，个人电脑和其他设备越来越越来越较大，更快，更高的功率高，感谢Moore的法律，1965年松散地说明模具区域中的晶体管数量每两年加倍，导致平均驾驶时的晶体管增加制作芯片的成本。

英特尔一直在使用Moore的法律作为指导星星，以制造更快，更小的芯片并降低设备的价格。然而，众所周知，摩尔人的法律正在慢慢死，英特尔的制造业斗争正在增长。

几十年来，英特尔的业务严重依赖其制造和交付芯片的能力。但这个过程正在放慢速度。英特尔用于推进每两年制造过程，现在已经改为三到四年。

解决这种危机的一种方法 - 所有芯片制造商面临 - 都是完全改变PC，智能手机和服务器中的当前计算模型。当前型号 - 被称为von neumann方法 - 涉及将数据被推送到处理器，计算，并将其发送回内存。但存储和记忆正在成为瓶颈。

答案是采用新的计算模型，这是量子计算机和神经形态芯片适合的。量子计算机具有强大的计算机利用大量Qubits的独特质量来并行执行多个计算。神经形态芯片在人脑后模型，这可以帮助计算机基于模式和关联做出决定。

英特尔在量子计算和神经晶芯片中进行了一些进展。但Krzanich的评论为公司的推动者提供了更可信度，以便在今天的计算模型上看未来。

一些短期答案可以解决基于von Neumann模型的瓶颈，包括Optane，Intel的新形式的超快速存储器和存储。它可以团结在系统中的SSD和DRAM，切割一个瓶颈。英特尔也拥有硅光子，可以解决数据中心的吞吐量问题。两种技术都经过十多年的研究，现在是实用的。

芯片制造者已经脱离了PC行业数十年，但现在正在寻求在数据中心，东西互联网，汽车和高性能计算等市场中增长。新的焦点是对英特尔制造芯片的方式逐步改变。它类似于20世纪70年代，当载体处理器和浮点阵列这样的不同类型的芯片被挤压在一起进行复杂的计算。

例如，英特尔正在将两个单独的功能块映射在一起，以适用于机器学习和自主汽车等应用。英特尔设想FPGA与自动汽车中的CPU结合。今年晚些时候，该公司将释放一个名为Crest的芯片，它将Xeon Server CPU与深学习芯片技术相结合，它通过其Nervana Systems采集拾取。英特尔还在英特尔Xeon芯片内部合并FPGA，以执行机器学习任务。

英特尔预计自动汽车等源将产生大量数据，这将需要用于图像识别，分析和地图更新等任务的边缘处理。英特尔正在将其广泛的协处理器名称推向边缘，这就是量子和神经晶片可能适合的地方。

量子计算机研究也由其他公司完成。D-Wave最近释放了基于量子退火的2,000个Qubit量子计算机，而IBM具有通过云可访问5位量子计算机。IBM也在玩脑的筹码，并且已经基准于其Truenorph芯片，其具有百万神经元和2.56亿突触。

像德国海德堡大学等学术机构，斯坦福大学和曼彻斯特大学在U.K.也在努力研究神经芯片。HPE已显示一台模拟人类大脑的计算机，并打算将思想改为服务器。