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1、科技先锋系列科技先锋系列报告报告169 英特尔英特尔Labs Day：公布五大前沿领域研究进展：公布五大前沿领域研究进展 资料来源：theverge 1 1 资料来源： simplecore 20202020年年1212月月3 3日，英特尔举办了日，英特尔举办了Intel Labs Intel Labs DayDay。会议主题为：追求。会议主题为：追求1000X1000X：未来十年计算颠覆性研究：未来十年计算颠覆性研究 英特尔举办英特尔举办Intel Labs Day qRtMqQqOoPnRrQtRqNpQqN8OcMbRsQoOmOoOkPmNnPjMoPnN8OnNyRxNtOnPMYm

2、NrQ 2 2 发布会产品概览发布会产品概览 资料来源：Intel Labs DayPPT 本次发布会主要涉及硅光子产品、神经形态计算、量子计算、保密计算和计算机编程五大领域本次发布会主要涉及硅光子产品、神经形态计算、量子计算、保密计算和计算机编程五大领域 本次发布会上，公司主要介绍了英特尔AI实验室在集成硅硅光子产品光子产品、神经形态计算神经形态计算、量子量子 计算计算、机密机密计算和计算和机器机器编程编程五大领域中的最新进展。 3 3 1. 硅硅光子产品：公司产品累计出货量已达光子产品：公司产品累计出货量已达400万个万个 资料来源：Intel Labs DayPPT 截至截至2020年年

3、11月，公司月，公司100G硅光子学产品出货量已达硅光子学产品出货量已达400万个万个 2016年8月，英特尔推出一款全新的PSM4 100G硅光子学产品，可以实现在两公里距离 内以每秒100GB的速度传输，有助于数据中心大幅改善当前的数据交换瓶颈问题。 截至截至2020年年11月底月底，公司公司100G硅光子学产品出货量已达硅光子学产品出货量已达400万个万个。 4 4 1. 硅硅光子产品：提出“集成光电”愿景光子产品：提出“集成光电”愿景 资料来源：Intel Labs DayPPT 公司提出“集成光电”的愿景，拟将光互连公司提出“集成光电”的愿景，拟将光互连I/O直接集成到服务器中直接集

4、成到服务器中 此次发布会上，公司还提出了“集成光电”的愿景： 将硅光子互连I/O直接集成到服务器和封装中，以期对数据中心进行革新。 通过上述技术，可以实现1000倍计算性能的提高，同时可进一步降低成本。 5 5 5 5 资料来源：Intel Labs DayPPT资料来源：Intel Labs DayPPT 现阶段我们正处于电气现阶段我们正处于电气I/OI/O连接物理性能的极限连接物理性能的极限功耗功耗墙的墙的限制使之无法更好地进行计算限制使之无法更好地进行计算 1. 硅光子产品：承接电气硅光子产品：承接电气I/O连接的下一代产品连接的下一代产品 现阶段现阶段，我们正处于由电气我们正处于由电气

5、I/O连接向光互连连接向光互连I/O的重要拐点：的重要拐点： 现阶段我们正处于电气I/O连接物理性能的极限。 由于电气I/O功耗墙的限制，电气I/O无法进行更好地计算。 6 6 1. 硅光子产品：硅光子产品：集成硅光电集成硅光电五大“关键技术模块”五大“关键技术模块” 资料来源：Intel Labs DayPPT 公司集成硅光电主要包括下属五大关键技术模块公司集成硅光电主要包括下属五大关键技术模块 Electronic CMOS IC：将硅光子和CMOS芯片集成到一起，可以实现更低的功耗、更高的带宽和更少 的引脚数。目前，英特尔是全球唯一一家可以实现将硅光子与CMOS芯片集成到一起的公司。 M

6、icro-ring modulators（微型环调制器微型环调制器）：将芯片面积缩小了约1000倍，可降低IC封装成本。 All silicon photo detector（全硅光电检测器全硅光电检测器）：首次证明硅材料具有光检测功能，未来可降低成本。 Integrated Semiconductor Optical Amplifier（集成半导体光学放大器集成半导体光学放大器）：可以降低功耗。 Integrated Laser（集成激光器集成激光器）：用同一激光操作多个波长。 7 7 2. 神经神经拟态计算：有望成为一种新的计算方式拟态计算：有望成为一种新的计算方式 资料来源：Intel

7、Labs DayPPT 神经拟态计算：有望神经拟态计算：有望成为继成为继CPU、GPU后的一后的一种种新计算新计算方式方式 与擅长逻辑计算的CPU、或者并行计算的GPU不同，神经神经拟态计算带来了一种全新的计拟态计算带来了一种全新的计 算方式算方式，以类似大脑的结构来提供超大规模的计算性能，可以实现可以实现1000倍算力的提升倍算力的提升。 公司神经拟态计算的原理为：参照生物大脑神经网络利用脉冲传递信息，且根据脉冲时 间可以调节突触强度或突触链接权重。公司神经拟态计算通过改变计算区域内的协作和 竞争相互作用，使之产生智能行为。 8 8 2. 神经神经拟态计算：英特尔布局历史拟态计算：英特尔布局

8、历史 资料来源：Silicon, simplecore 英特尔在神经拟态计算领域中的布局：英特尔在神经拟态计算领域中的布局：2015年入局，现阶段推出三款产品年入局，现阶段推出三款产品 2015年开始年开始，英特尔就开始了神经拟态计算的英特尔就开始了神经拟态计算的研究；研究； 2017年英特尔推出了第一款自主学习的神经拟态芯片年英特尔推出了第一款自主学习的神经拟态芯片Loihi； 到到2019年年，英特尔推出了包含英特尔推出了包含64块块Loihi的的Pohoiki Beach系统；系统； 到到2020年年，英特尔最新推出的英特尔最新推出的Pohoiki Springs包含包含768块块Loi

9、hi芯片芯片，拥有拥有1亿个神经元亿个神经元。 2015年 公司开始 进行神经 拟态计算 的研究 2017年 推出神经拟态芯片Loihi 2019年 推出Pohoiki Beach系统 2020年 推出Pohoiki Springs系统 9 9 2. 神经神经拟态计算：运算速度更快，能耗更少拟态计算：运算速度更快，能耗更少 Intel Labs DayPPT 截至目前，公司的神经截至目前，公司的神经拟态计算在拟态计算在以下以下五五大大领域，运算速度更快、能耗更领域，运算速度更快、能耗更少少 神经拟态计算在以下几大领域神经拟态计算在以下几大领域，运算速度更快运算速度更快、能耗更少：能耗更少： 约

10、束优化问题（以数独为例），运算速度快100倍、能量消耗少1000倍 头像定位与学习：能耗降低1000倍，运算速度提升100倍。 图片搜索：能耗降低30倍，运算速度提升24倍。 自适应机械臂控制：能耗降低40倍，运算速度提升50%。 视觉&触觉感知：能耗降低45倍，运算速度提升20%。 1010 资料来源：Intel Labs DayPPT 未来，公司的神经拟态计算将用在未来，公司的神经拟态计算将用在VRVR、消费电子、数据分析、消费电子、数据分析、IoTIoT、工业机器人、自动驾驶等领域、工业机器人、自动驾驶等领域 2. 神经神经拟态计算：未来的应用场景拟态计算：未来的应用场景 1111 2.

11、 神经神经拟态计算：合作伙伴已超过拟态计算：合作伙伴已超过100个个 资料来源：theverge 目前，英特尔已与目前，英特尔已与100多家机构建立了合作关系多家机构建立了合作关系 2019年，英特尔成立神经拟态研究社区（INRC）以打造神经拟态计算生态系统。 截至目前截至目前，公司已公司已与与100多家学术机构多家学术机构、政府实验室政府实验室、企业建立了合作关系企业建立了合作关系。 此次发布会上，公司宣布联想、罗技、梅赛德斯-奔驰和机器视觉传感器公司Prophesee加 入英特尔的INRC社区。 4家公司新加入家公司新加入INRC社区社区 1212 3. 量子量子计算：可解决传统计算机解决

12、不了的问题计算：可解决传统计算机解决不了的问题 资料来源：Intel Labs DayPPT 量子计算可被用于：量子计算可被用于：气候预测、旅行气候预测、旅行&物流、密码学药物开发、金融物流、密码学药物开发、金融模型等多个领域模型等多个领域 普通计算机的2位寄存器仅可以存储4个二进制中的一个，量子计算的2位寄存器可以同时 存储4种叠加状态，使得其计算性能显著提高。正常来说，当量子计算机发展到50个量子 位时，可以实现“量子称霸”，超过世界上任何传统计算机，能够解决传统计算机解决不 了的问题。 量子计算强大的性能可以解决超级计算机需要花费数月或数年才能解决的问题： 具体包括：气候预测、旅行&物流

13、、密码学药物开发、金融模型等领域。 1313 3. 量子量子计算：新发布计算：新发布Horse Ridge 2芯片芯片 资料来源：EET China Horse Ridge 2芯片参数芯片参数 Horse Ridge 2的功能主要包括之前的量子位控制功能的功能主要包括之前的量子位控制功能，新增加了量子位读数新增加了量子位读数、脉冲功能脉冲功能： 量子位的读数量子位的读数：可实现读取量子位状态，无需存储大量的数据，从而节省了内存和功耗。 多栅极脉冲多栅极脉冲：能够同时控制多个量子位栅极点位，使之能够有效的读取量子位状态以及 更好的实现操作，为后续打造具有扩展性的系统奠定基础。 1414 3. 量

14、子量子计算：三方共同合作开发量子计算机计算：三方共同合作开发量子计算机 资料来源：Intel Labs DayPPT 英特尔英特尔与与Q-NEXT、美国、美国能源部能源部Argonne国家实验室联合开发量子计算机国家实验室联合开发量子计算机 与Q-NEXT、美国能源部Argonne国家实验室联合开发量子计算机： 美国能源部Argonne国家实验室是美国政府最早建立的国家实验室，也是美国最大的科 学与工程研究实验室之一（为美国中西部最大的实验室）。 Q-NEXT是国家量子信息科学研究中心，由Argonne国家实验室领导。 1515 3. 量子量子计算：英特尔布局历史计算：英特尔布局历史 资料来源

15、：Mundq Conectado 英特尔在量子计算领域中的布局：累计共推出五款芯片英特尔在量子计算领域中的布局：累计共推出五款芯片 2017年年10月推出月推出17位量子位量子计算测试芯片位量子位量子计算测试芯片Tangle Lake。 2018年年1月推出月推出49位量子位量子计算测试芯片位量子位量子计算测试芯片Tangle Lake。 2019年年12月推出月推出128位量子位量子计算测试芯片位量子位量子计算测试芯片Horse Ridge。 2020年年12月推出月推出第二代量子计算芯片第二代量子计算芯片Horse Ridge II。 英特尔超导量子测试芯片： 量子位从7、17提升至49（

16、从左到右） 2019年12月 推出128位量子计算芯片Horse Ridge 2020年12月 推出第二代量子计算芯片 Horse Ridge II 工作温度：约在0开尔文附近工作温度：约在4开尔文附近工作温度：约在4开尔文附近 制备工艺：22nm FinFET制备工艺：22nm FinFET 1616 4. 机密机密计算计算：联邦学习：联邦学习 资料来源：Intel Labs DayPPT 联邦学习框架用于保密计算中联邦学习框架用于保密计算中 联邦学习是联邦学习是一种新的机器学习一种新的机器学习框架框架，能帮助不同机构在满足用户隐私保护、数据安全和政 府法规的要求下，进行数据联合使用和建模。

17、 联邦学习所解决的问题是联邦学习所解决的问题是：在保证各企业数据不出本地的前提下，通过加密机制下的参数 交换和优化，建立一个虚拟的共有模型，进行AI训练的开发。 17171717 资料来源：Intel Labs DayPPT资料来源：Intel Labs DayPPT 全同态加密：在不暴露数据情况下对其进行操作全同态加密：在不暴露数据情况下对其进行操作全全同态加密：可使数据流扩大万倍以上的实用性同态加密：可使数据流扩大万倍以上的实用性 4. 机密机密计算计算：全同态加密：全同态加密 全全同态同态加密：是加密：是一种全新的加密系统一种全新的加密系统，它允许应用在不暴露数据的情况下它允许应用在不暴

18、露数据的情况下，直接对加直接对加 密数据执行计算操作密数据执行计算操作。 使用全同态加密的方法后，可以将原来的明文算法变成一个1000倍大的数据流，将数 据流训练后再返还为训练好的模型。一般情况下，上述方法可具有万倍以上的实用性。 1818 5. 机器编程：编程人员占比低于机器编程：编程人员占比低于1% 资料来源：Intel Labs DayPPT 尽管近尽管近10年全球编程人数由年全球编程人数由2010年的年的1820万人增长至万人增长至2640万人，但占比仍不足全球人口的万人，但占比仍不足全球人口的1% 随着AI时代的到来，编码的难度逐步提高。未来随着神经拟态计算、量子计算、保密计算 等学

19、科的发展，编码难度将进一步提高。 截至目前，全球78亿人口中只有约2640万人会写编程，占比不到1%。当其他领域的人们 需要进行软件编写时，市场上无对应的产品满足人们的需求。 1919 5. 机器机器编程：提升机器编程效率势在必行编程：提升机器编程效率势在必行 资料来源：Intel Labs DayPPT 机器编程的愿景：所有人都可以向机器表达他们的意图，使其自己构建软件或编程机器编程的愿景：所有人都可以向机器表达他们的意图，使其自己构建软件或编程 机器编程这一词在英特尔研究院和麻省理工学院联合发布的机器编程的三大支柱论文 中首次提出。 开发机器编程的主要目的在于通过自动化工具提升开发效率。希望是所有人都可以向机器 表达他们的意图，使其自己构建软件或编程。