張帥

芯片產(chǎn)業(yè)軟硬一體的重要性，在異構(gòu)計算時代被提升到前所未有的高度。

2020年是國內(nèi)半導(dǎo)體企業(yè)發(fā)展的黃金時期，上至上市企業(yè)，下至初創(chuàng)公司，都能在時代大潮中找到自己的位置。英特爾是芯片產(chǎn)業(yè)繞不過去的話題，通過觀察英特爾正在做的事情，芯片企業(yè)很大程度上可以補足短板，少走彎路。

英特爾以芯片立業(yè)，現(xiàn)在軟件正成為英特爾新的護城河。英特爾在軟件領(lǐng)域的核心產(chǎn)品為oneAPI，這是一款支持異構(gòu)計算的平臺軟件，可為CPU、GPU和FPGA （統(tǒng)稱為 XPU）開發(fā)跨架構(gòu)的應(yīng)用程序，目前oneAPI已經(jīng)升級到Gold版本。隨著數(shù)據(jù)中心所容納的硬件平臺越來越多樣，如何以軟件激發(fā)硬件價值，這也是英特爾軟件戰(zhàn)略的出發(fā)點。

“我們希望利用oneAPI可以釋放最大的硬件潛能，同時也使得我們軟件生態(tài)當中的開發(fā)者，在軟件方面的投資可以最大程度地復(fù)用，不需要綁定在單一的硬件架構(gòu)以及制程上，并且我們的開發(fā)效率也可以得到最大化?！庇⑻貭柤軜?gòu)、圖形和軟件集團副總裁兼中國區(qū)總經(jīng)理謝曉清表示。

“過剛易折，過柔則靡”，芯片產(chǎn)業(yè)軟硬一體的重要性，在異構(gòu)計算時代被提升到前所未有的高度。

one API，構(gòu)建系統(tǒng)軟件棧生態(tài)

英特爾處理器涵蓋了四大主要計算架構(gòu)，包括CPU、GPU、AI以及FPGA，不同平臺在不同領(lǐng)域里各有所長。創(chuàng)業(yè)公司更傾向于選擇專注一個硬件平臺，做“小而美”的生意，大公司應(yīng)該做大公司的生意，所以英特爾選擇做系統(tǒng)軟件棧的生態(tài)圈。

英特爾以CPU為核心的軟件生態(tài)圈已經(jīng)十分成熟，在開源軟件的各個層面都有很大的技術(shù)投入和技術(shù)儲備，包括Linux的Kernel、KVM虛擬化等社區(qū)，到目前為止，英特爾是全球最大的代碼貢獻者。

英特爾首先堅持軟件優(yōu)先的策略，比如最新發(fā)布的Xe GPU，其在圖形、多媒體、計算方面都需要非常穩(wěn)定的生態(tài)，新的英特爾軟件生態(tài)建立在其過去幾十年CPU軟件生態(tài)的基礎(chǔ)上。

英特爾在編程語言、系統(tǒng)庫以及工具鏈方面已經(jīng)有了非常強有力的生態(tài)支持，從圖形和多媒體方面來看，英特爾在Windows和Linux的操作系統(tǒng)也有20多年的積累。

其次是易于擴展，GPU細分市場非常多，不同市場有不同的價格、功耗、性能需求。英特爾希望能夠最大限度得到所有GPU開發(fā)者的支持。

“為了得到更多開發(fā)者的支持，我們就需要覆蓋不同的細分市場，這也是為什么我們現(xiàn)在已經(jīng)建成的集成顯卡生態(tài)非常重要，因為英特爾的集成顯卡在某些領(lǐng)域每年都會有百萬級的客戶。這也是獨立顯卡和集成顯卡所有的軟件都具備兼容性的原因，并且我們在最近的‘Tiger Lake產(chǎn)品發(fā)布之后，oneAPI軟件也得到了生態(tài)圈里所有開發(fā)者非常好的評價和反饋?！敝x曉清說道。

最后是全新的計算負載和用戶場景。英特爾的重點是發(fā)展新的計算負載和用戶場景，而不是只關(guān)注已有場景。對英特爾這樣的技術(shù)領(lǐng)先者而言，超前一步解決現(xiàn)有方案或者是產(chǎn)品還不太能夠很好解決的問題，這是英特爾塑造產(chǎn)品差異性的機會。

在oneAPI Gold版本中，英特爾提供了oneAPI的編譯器DPC++以及所有的系統(tǒng)庫，同時也包括一系列支持oneAPI的工具包，包括移植、分析和調(diào)試工具包等等。這些工具包支持系統(tǒng)軟件的各個層面，開發(fā)者可以用來調(diào)試和剖析自己的應(yīng)用程序。

當硬件更新?lián)Q代時，開發(fā)者使用one API不改動軟件即可適配，同一份源碼讓開發(fā)者無縫、快速地升級到新一代硬件平臺。“我們鼓勵開發(fā)者花更多的時間在創(chuàng)新、開發(fā)和優(yōu)化新的用戶場景，而不是花大量的時間和精力維護現(xiàn)有的源碼和投資?！敝x曉清表示。

言而總之，oneAPI主要價值分為三方面，其一是提供一個非常友好的編程環(huán)境，使得開發(fā)者可以自由選擇硬件平臺，不必因為某一種語言綁定在某一個硬件平臺;其二，英特爾提供的編譯器、系統(tǒng)高度優(yōu)化，可以實現(xiàn)最大的硬件價值，并且最優(yōu)支持不同異構(gòu)計算的硬件加速;其三，oneAPI開發(fā)模式非常快速、高效，并且源碼的維護成本可以達到最低。

Analytics Zoo，AI落地軟件流水線

人工智能脫虛向?qū)?，越來越多的?yīng)用已經(jīng)落地到企業(yè)業(yè)務(wù)場景，從開發(fā)視角看，最大的挑戰(zhàn)可能是如何將AI算法應(yīng)用到復(fù)雜的數(shù)據(jù)當中。

英特爾大數(shù)據(jù)技術(shù)全球CTO、大數(shù)據(jù)分析和人工智能創(chuàng)新院院長戴金權(quán)表示，企業(yè)客戶面臨著數(shù)據(jù)量大且數(shù)據(jù)來源復(fù)雜的難題，如何將AI可以直接應(yīng)用到大數(shù)據(jù)的生產(chǎn)環(huán)境中，能夠讓其無縫地進行大規(guī)模擴展，這是英特爾希望通過Analytics Zoo等一系列組件實現(xiàn)的目標。

Analytics Zoo是英特爾開源的一個端到端的大數(shù)據(jù)+AI軟件平臺，構(gòu)建在基于oneAPI的底層加速庫或者底層優(yōu)化框架之上，包括深度學習的框架、Python庫，分布式的數(shù)據(jù)處理像Spark、Flink、Ray等數(shù)據(jù)處理分析框架。

據(jù)戴金權(quán)介紹，Analytics Zoo大致可以分為三層，底層提供端到端的數(shù)據(jù)流水線的能力，能夠幫助用戶可以直接無縫地將AI模型運行在其分布式大數(shù)據(jù)上;中間層是英特爾提供的機器學習工作流，目的是能夠?qū)⒑芏嗳斯さ淖鳂I(yè)、人工的任務(wù)實現(xiàn)自動化;最上層是用戶使用Analytics Zoo構(gòu)建的應(yīng)用場景，大致可以分為四類，推薦系統(tǒng)、時間序列分析、計算機視覺以及自然語言處理。

以漢堡王為例，在快餐推薦的場景下，用戶實時的點餐行為和各種情景特征（比如時間、天氣和位置等）都是能夠被用來做合適推薦的重要因素。在漢堡王，英特爾利用 Analytics Zoo提供的RayOnSpark功能，使用Ray、Apache Spark和 Apache MXNet 構(gòu)建了一個完整的端到端的推薦系統(tǒng)。

它將數(shù)據(jù)處理（使用 Spark ）和分布式訓(xùn)練（使用 MXNet 和 Ray ）集成到一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析和 AI 流水線中，并直接運行在存儲數(shù)據(jù)的同一個大數(shù)據(jù)集群上。

“整個工業(yè)界已經(jīng)慢慢進入了人工智能的時代，但是今天所說的人工智能的基礎(chǔ)是大數(shù)據(jù)，AI和數(shù)據(jù)分析是我們將來非常重要的一個應(yīng)用場景，特別是把AI和數(shù)據(jù)分析應(yīng)用到現(xiàn)實的生產(chǎn)系統(tǒng)當中，端到端的AI流水線是非常重要的。英特爾在軟件、硬件層面，都具備高可用的產(chǎn)品和方案?！贝鹘饳?quán)表示。

在異構(gòu)計算時代的數(shù)據(jù)中心，英特爾的軟件生態(tài)戰(zhàn)略正在催發(fā)出硬件平臺的最大生命力，可以預(yù)見，2021年將有更多的芯片企業(yè)在軟件層面做文章。