算力載體形態(tài)從未如今天這樣多元，從老三樣CPU、GPU、FPGA，到新三樣NPU、TPU、DPU，各領(lǐng)風(fēng)騷，如果算上各種小眾處理器名稱的術(shù)語縮寫，據(jù)說26個英文字母都不夠用了。于是，全球處理器龍頭，算力武器庫最豐富的英特爾決定終結(jié)這一亂局，提出XPU概念。所謂XPU，一如X86中的“X”，是任意的意思，XPU概念將覆蓋CPU、GPU、FPGA和各種專用加速處理芯片，可處理標(biāo)量、矢量、矩陣和空間架構(gòu)等各種計算要素，是一個大一統(tǒng)的異構(gòu)計算體系。

算力載體多元化肇始于數(shù)據(jù)量持續(xù)指數(shù)級增長，以及數(shù)據(jù)形態(tài)越來越多元化?，F(xiàn)如今，大量的數(shù)據(jù)并不是易編程處理的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，處理形態(tài)多元的數(shù)據(jù)需要新算法與新算力載體支持，一種架構(gòu)包打天下已經(jīng)成為歷史，傳統(tǒng)解決方案耗能巨大難以支撐數(shù)據(jù)增長勢頭。在2021世界人工智能大會上，英特爾研究院副總裁、英特爾中國研究院院長宋繼強表示，新時代科技公司需要融合不同技術(shù)，以應(yīng)對全社會數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的機遇和挑戰(zhàn)。他說：“用不同架構(gòu)去處理不同類型的數(shù)據(jù)，根據(jù)處理速度的要求、帶寬的要求去優(yōu)化，打組合拳好過只用一種武器解決所有問題?！?

從異構(gòu)計算到超異構(gòu)計算

XPU概念出現(xiàn)離不開異構(gòu)計算。異構(gòu)計算是行業(yè)熱點，宋繼強曾撰文介紹過異構(gòu)計算發(fā)展情況，并提出超異構(gòu)計算概念，他認(rèn)為，超異構(gòu)計算將消除當(dāng)前異構(gòu)計算累積的弊病，打開算力增長空間，滿足人工智能跳躍式發(fā)展對算力的需求。

異構(gòu)計算是指在完成一個任務(wù)時，采用一種以上的硬件架構(gòu)設(shè)計，將其組合在一起，以實現(xiàn)更優(yōu)性能和功耗表現(xiàn)。異構(gòu)計算組合方式主要包括：一體化SoC，該方式專用性最強、能耗最低、性能可能也最高，能效比非常好，但只在需求量達(dá)到一定規(guī)模時，才能達(dá)到商用化開發(fā)要求的投入產(chǎn)出比；分體式板卡，其優(yōu)勢是靈活，工程師可以根據(jù)需求隨意組合，但受限于PCB走線與接插件性能，板級組合系統(tǒng)的功耗和帶寬速度都要打很大折扣。

傳統(tǒng)的異構(gòu)計算，已經(jīng)不能滿足產(chǎn)業(yè)應(yīng)用對AI計算的需求。如下圖所示，一體化SoC（紅線）和分體式板卡（藍(lán)線），分別有著比較明顯的劣勢。為改變傳統(tǒng)異構(gòu)計算劣勢，英特爾提出了超異構(gòu)計算概念。

架構(gòu)融合、異質(zhì)集成和軟件統(tǒng)一構(gòu)成“超異構(gòu)計算”三要素。架構(gòu)融合，即之前提到的面向標(biāo)量、矢量、矩陣和空間等不同架構(gòu)相互組合，各用所長。例如，用CPU處理標(biāo)量數(shù)據(jù)；用GPU處理矢量運算；用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器處理塊狀運算，進行矩陣加速；用FPGA處理稀疏矩陣運算，可以大幅降低專用I/O和計算消耗。

超異構(gòu)計算與異構(gòu)計算的主要區(qū)別體現(xiàn)在兩點，一個是異質(zhì)封裝能力，一個是統(tǒng)一軟件平臺，宋繼強告訴告訴探索科技（techsugar），超異構(gòu)的“‘超’就超在這里?！?

異質(zhì)封裝集成是利用半導(dǎo)體先進制造與封裝技術(shù)，將不同節(jié)點裸芯片封裝在同一顆產(chǎn)品里面。傳統(tǒng)異質(zhì)集成封裝將芯片平鋪在一起，主要有兩個缺點，第一增加面積，芯片數(shù)量多時導(dǎo)致封裝面積過大，成本增加很多；平面集成導(dǎo)致芯片之間連線較長，從而限制了連通帶寬。立體封裝（2.5D或3D封裝）則解決了上述問題，將芯片像高樓一樣分層堆疊，讓異質(zhì)集成有了極其廣闊的發(fā)揮空間。

宋繼強在演進和受訪時都強調(diào)，當(dāng)前異質(zhì)封裝技術(shù)多是將處理器與存儲器封在一起，目的是為了打破存儲墻，增加處理器與存儲器之間的帶寬。在此之上，英特爾更提出了計算芯片異質(zhì)封裝，將不同節(jié)點工藝屬性的計算芯片（Compute Die）封在同一產(chǎn)品內(nèi)，更能發(fā)揮不同計算核心的協(xié)同效力。

多架構(gòu)并存滿足了應(yīng)用對硬件性能的多樣化需求，但不同架構(gòu)開發(fā)工具和環(huán)境往往不同，一個算法到另外一個架構(gòu)去實施往往要重新開發(fā)，所以異構(gòu)計算增加了巨大的軟件開發(fā)工作量。為解決這一異構(gòu)計算的最大痛點，英特爾在2019年公布o(jì)neAPI項目，這是一個開源跨架構(gòu)的編程模型，為開發(fā)者在使用CPU、GPU、FPGA和專用加速器時提供統(tǒng)一的開發(fā)體驗。

oneAPI的目的是降低軟件開發(fā)者使用異構(gòu)系統(tǒng)的門檻，減少重復(fù)開發(fā)工作，在硬件平臺升級后，軟件能以最小開發(fā)成本升級到新一代硬件平臺。oneAPI開放包容，并不囿于英特爾硬件，該編程模型可以支持現(xiàn)在市場上主流計算硬件，目前已經(jīng)有四五十家企業(yè)、大學(xué)機構(gòu)宣布支持oneAPI。宋繼強說：“友商的GPU和CPU，都已經(jīng)有oneAPI支持的案例?！?

集成光電和神經(jīng)擬態(tài)計算

I/O傳輸瓶頸是當(dāng)代大型計算系統(tǒng)面臨的另一核心挑戰(zhàn)。計算能力的提升，帶來更多數(shù)據(jù)交互需求，當(dāng)前以銅線為主的I/O互連技術(shù)應(yīng)對起來就有些左支右絀，難以為繼，I/O模塊的尺寸和功耗都限制了計算系統(tǒng)的擴展。以功耗為例，增加的I/O線路會消耗大量的電能，這樣計算模塊分到的電能就非常少。

宋繼強指出，與銅相比，光是理論上更優(yōu)的互連介質(zhì)。但在實際應(yīng)用中，光互連技術(shù)還有光電轉(zhuǎn)換效率低、光器件體積大等劣勢。近年來，英特爾在光互連技術(shù)中已經(jīng)取得突破性進展，逐漸消除光互連技術(shù)的缺點。例如，英特爾研究院將硅光發(fā)射、調(diào)制和接收模塊等光處理中間過程模塊尺寸縮小，從而將光模塊和CMOS光處理器整合在一個芯片中，大幅度縮小整個系統(tǒng)的尺寸和功耗，從而可以用在服務(wù)器應(yīng)用中。

此外，英特爾100G硅光收發(fā)器累積出貨超過400萬顆；英特爾在2020年推出業(yè)界首個一體封裝光學(xué)以太網(wǎng)交換機，集成了1.6 Tbps 的硅光引擎與 12.8 Tbps 的可編程以太網(wǎng)交換機。宋繼強認(rèn)為，集成光電技術(shù)具備變革性能力，非常值得關(guān)注。

神經(jīng)擬態(tài)計算也是英特爾當(dāng)前的一個研究重點。英特爾推出的神經(jīng)擬態(tài)計算基礎(chǔ)芯片Loihi，采用易擴展的存算一體架構(gòu)，純數(shù)字電路實現(xiàn)，擁有128個核，每個神經(jīng)擬態(tài)計算內(nèi)核模擬1024個神經(jīng)元計算結(jié)構(gòu)，共13萬個神經(jīng)元，每個神經(jīng)元又有1000個突觸連接，共1.3億個突觸。在一個應(yīng)用實施中，英特爾將768個Loihi芯片連接在一起，做成規(guī)模接近1億神經(jīng)元的系統(tǒng)，用于科學(xué)研究。

相比深度學(xué)習(xí)算法，神經(jīng)擬態(tài)計算的優(yōu)勢是低功耗與廣適用。英特爾Loihi基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Spike Neural Network，簡稱SSN），采用異步時鐘，只有工作的模塊耗電，不工作的部分完全不耗電。宋繼強表示，與傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)加速芯片相比，Loihi用電效率高1000倍。

深度學(xué)習(xí)模型基于數(shù)據(jù)驅(qū)動，針對某一個任務(wù)訓(xùn)練出的算法并不能輕易擴展到其他應(yīng)用上。而神經(jīng)擬態(tài)計算具備自學(xué)習(xí)機制，系統(tǒng)會根據(jù)工作時輸入的數(shù)據(jù)調(diào)整參數(shù)相對應(yīng)的硬件配置，這樣硬件就能根據(jù)需求不同而演化出不同的模型，其靈活性是深度學(xué)習(xí)算法不能比擬的。

宋繼強介紹，Loihi沒有乘加器和浮點運算單元，其運算功能由神經(jīng)元來實現(xiàn)，開發(fā)者可以根據(jù)應(yīng)用將神經(jīng)元劃分為視覺、語言和數(shù)學(xué)等不同區(qū)域，同時進行多模態(tài)訓(xùn)練。以識別榴蓮為例，深度學(xué)習(xí)算法要靠成千上萬張榴蓮照片訓(xùn)練才能識別出來，而人則可以通過看、嗅、摸等多種感覺去感知榴蓮，不同感知映射成為同一個符號“榴蓮”。神經(jīng)擬態(tài)計算就是模仿人類這種認(rèn)識事物的方式來運作，宋繼強說：“這就是類腦芯片真正想要達(dá)到的目標(biāo)，同時進行多個輸入訓(xùn)練，最后歸結(jié)到一個符號，識別準(zhǔn)確度高，而且功耗比較低。”

向應(yīng)用要性能

從名稱上來看，XPU表面是百花齊放，實質(zhì)是走向統(tǒng)一，任意計算硬件都可以歸類到XPU，從而終結(jié)無意義的概念之爭；oneAPI聽起來是獨尊儒術(shù)，骨子里是百家爭鳴，任意計算硬件都可以接入oneAPI，在不同架構(gòu)下做開發(fā)的軟件工程師都可以在oneAPI平臺上放飛創(chuàng)意。超異構(gòu)計算體系就是這樣一個看似矛盾的開放包容與嚴(yán)謹(jǐn)統(tǒng)一具備的結(jié)合體。

數(shù)據(jù)急劇增長帶來計算體系概念的空前繁榮，叫什么都可以，但能否用得上、用得好才是關(guān)鍵，在科研中，可以極致優(yōu)化某一個維度的性能，但商業(yè)化產(chǎn)品部署，必然是性能、開發(fā)成本和運維成本折中平衡的結(jié)果。而商業(yè)化方案的成功則離不開向應(yīng)用的深度優(yōu)化，即所謂垂直整合，宋繼強認(rèn)為，在超異構(gòu)計算中，垂直整合比單一技術(shù)創(chuàng)新難度高很多，原因有三：

• 首先，垂直整合需要能夠接觸到實際應(yīng)用的場景與真實數(shù)據(jù)，根據(jù)應(yīng)用場景需求來打磨解決方案；

• 其次，多個領(lǐng)域?qū)＜乙芟嗷ヅ浜希送ㄓ玫乃惴?、硬件和軟件專家，還要有領(lǐng)域?qū)＜业亩αχС?，才能做出符合垂直?yīng)用需求的好方案；

• 第三，解決方案要能接受市場檢驗，一兩套方案原型與大規(guī)模商業(yè)化部署的難度差異極大。

宋繼強舉例：“就像現(xiàn)在的一些AI系統(tǒng)，原型做了出來，拿到了前一兩輪投資，但到后面商業(yè)化的時候，還在用原型，那就不行了?！?

垂直整合成功的案例，除了Mobileye的自動駕駛整體解決方案，還有英特爾為微軟提供的搜索引擎優(yōu)化方案。在搜索引擎優(yōu)化應(yīng)用中，對于搜索結(jié)果反饋的實時性要求極高，CPU和GPU都難以滿足毫秒級硬實時要求，而由于搜索引擎算法迭代周期短，需要不斷升級改版，因而ASIC也不適用，所以最終采用了英特爾CPU加FPGA組合，即典型的XPU解決方案。

垂直整合是工程和藝術(shù)的結(jié)合，因為性價比和芯片出廠后的靈活可配置是不可調(diào)和的矛盾。然而開發(fā)者總要在限定時空下去做出選擇，如同英特爾推XPU和oneAPI這兩個術(shù)語一樣，叫什么不重要，能否落地成為大家接受的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)最重要。