2022年7月30日，英特尔研究院副院长、英特尔中国研究院院长宋继强博士出席了由中国计算机联合会主办的首届“中国计算机联合会芯片大会”，并发表了题为“坚持半导体底层技术创新，激发计算能力千倍提升”的主题演讲。宋继强博士在演讲中，针对产学研广泛关注的“突破计算能力瓶颈，满足多维计算需求”这一热点话题，分享了英特尔在相关领域的最新洞察和技术进展。
英特尔研究院副院长、英特尔中国研究院院长宋继强博士
当前，中国处于全球数字化变革的前沿，发展数字经济成为中国把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。宋继强表示，对于数字经济的发展，底层基础设施提供的计算能力和计算效率的支撑至关重要。此外，为了最大限度地发挥这些基础设施的性能，需要以能源和计算能效为优先事项构建新的计算网络。中国开始布局“东算西算”工程，也是基于计算和网络融合的需要。
因此，在数字经济增长的过程中，对计算能力的需求将会“上升”。一方面，数据量会保持指数级增长；另一方面，数据的形式会越来越多样化，对计算的实时性和智能处理能力的要求也会越来越高。从数据数量和质量来看，传统的单一计算架构必然会遇到性能和功耗的瓶颈。为了迎接这一挑战，宋继强强调，首先要突破计算能力的瓶颈，通过不同的方式解决多样化数据的计算有效性。在提高计算能力的同时，还要考虑“绿色计算”的主题，通过能量优化解决数据处理的问题。
发展异构计算和异构集成技术
基于这两个原理，宋继强认为异构计算和异构集成是计算能力突破的新起点。异构计算就是用不同的架构处理不同类型的数据，真正做到“用好的工具解决好的问题”。异构集成可以更好地将不同流程下的优化模块集成到未来的解决方案中，从而更高效地处理复杂计算。
宋继强表示，建立一个完整的异构计算系统需要硬件和软件的结合。硬件上，需要“全面发展”，不同架构的积累。在软件上，也需要一套方便易用的软件。只要上层应用程序指定了功能需求，下层就可以随着异构性而变化。具体到英特尔自身的异构计算布局，表现为“XPU+oneAPI”，不仅拥有非常全面的硬件架构布局，覆盖从终端到边缘到服务器，而且在CPU、GPU、IPU、FPGA、AI加速器等领域都有代表性的成熟产品。此外，还有oneAPI，这是一个开放和统一的跨架构编程模型，它使现有的和未来的新硬件能够很好地发挥其能力。OneAPI还积极参与世界各地的各种合作。去年，它与中国科学院计算技术研究所联合建立了中国第一个oneAPI卓越中心。
要实现异构计算，往往需要将不同工艺节点的芯片封装在同一个大封装中。这时候就需要应用异构集成，也就是先进的封装技术，来满足尺寸、成本、带宽的要求。宋继强介绍，英特尔在异构集成方面主要有两项技术。2.5D封装技术EMIB可以很好地连接集成在平面上的芯片，而3D封装技术Foveros通过在垂直层面上封装不同尺寸的芯片，可以进一步减小封装凸点的间距，提高封装集成的密度。
宋继强进一步补充道，Foveros Omni和Foveros Direct是英特尔未来将在3D封装中使用的两项技术。当顶部有一个大芯片，底部有几个小芯片时，Foveros Omni可以将不同芯片之间的接触点间距缩小到25微米。同时可以通过封装侧面的铜柱直接给上层芯片供电，密度比EMIB高近4倍。Foveros Direct通过更先进的无焊料直接键合铜与铜的技术，实现了更低电阻的互连，进一步将凸点间距缩小到10微米以下，并将整个互连的密度提升到一个新的数量级。
目前，英特尔最复杂的高性能计算SoC Ponte Vecchio已经应用了英特尔在异构计算和异构集成方面的新技术，集成了来自五个不同工艺节点的47个不同芯片。下一代旗舰数据中心GPU代码Rialto Bridge将进一步大幅提升计算密度、性能和效率，同时通过oneAPI提供软件一致性。
坚持摩尔定律
要突破计算能力的瓶颈，除了异构计算和异构集成技术，还需要坚持推广摩尔定律，打造功耗更低、性能更强的半导体。宋继强还在演讲中介绍了英特尔的工艺创新和路线图。
宋继强表示，英特尔的工艺创新主要包括以下三项技术:在工具上，英特尔将从Intel 4开始使用基于高数值孔径的下一代极紫外光刻技术，降低整个工艺的复杂度，提高良率；在晶体管结构上，Intel 20A将采用全新的RibbonFET结构，进一步减少晶体管在平面上的面积，同时可以拥有更快的驱动速度，增加驱动电流的强度。在供电层面，Intel 20A还将采用全新的PowerVia技术，为底层所有上层功能逻辑元件供电，并将供电层与逻辑层完全分离，使金属层得到更有效的利用，大大降低绕组和能耗。
路线图方面，英特尔计划四年内推进五个工艺节点:Intel 7已经开始量产；英特尔将于今年下半年投产。采用EUV技术，晶体管的每瓦性能将提升20%左右；英特尔将于2023年下半年投产。EUV将更多地用于生产过程中，每瓦性能将提高18%左右。Intel 20A预计2024年上半年投产，通过RibbonFET和PowerVia，每瓦性能将提升15%左右。最后，Intel 18A预计2024年下半年投产，性能功耗比将提升10%左右。宋继强表示，英特尔在Intel 18A和Intel 20A上都取得了不错的进展。
探索前沿研究领域
展望未来，一些新兴和前沿的研究领域有望为计算带来更多的可能性。宋继强分享了英特尔在以下三个领域取得的主要进展:组件研究、神经拟态计算和集成光电子。
在元器件研究上，英特尔的工作主要集中在三个方面:一是提供更多的核心小型化技术，包括混合键合技术、CMOS晶体管3D堆叠技术以及新型晶体管材料的探索；其次，通过叠加新的晶体管材料和结构，在硅晶体管中注入新的功能，包括高k氮化镓晶体管和硅FinFET晶体管在增强模式下的组合技术，以及反铁电材料制成的嵌入式存储器；三是量子领域的工作，包括磁电自旋电子器件、磁畴壁电子器件和应用于逻辑计算的300 mm量子位工艺流程。
仿神经计算可以直接模拟人类神经元在芯片底层构建计算单元，然后通过脉冲神经网络编程的方式实现人工智能算法。相比传统的主要使用CPU和GPU，依靠堆栈乘法器提供计算能力的模式，可以实现能效比千倍以上的提升。宋继强介绍，目前，英特尔的神经拟态计算芯片已经发展到第二代Loihi 2。基于Intel 4制程技术，速度比上一代提升10倍，单个芯片的神经元数量也增加了8倍，达到100万。同时，英特尔还推出了一整套开源软件框架Lava，为神经拟态计算的开发提供全面支持，并与北京大学、复旦大学、鹏程实验室、中科院自动化所、联想等近200家国内外合作伙伴共同致力于提升计算效率。
在集成光电子领域，英特尔致力于大幅提高光电转换效率。在关键技术构建模块上，Intel基于CMOS技术实现了所有关键光学技术构建模块在一个平台上的集成，包括光的产生、放大、探测、调制等。，大大降低了体积和功耗；在器件层面，英特尔开发了集成在硅片上的8波长激光阵列，提高了精度和能效比，为未来光电共封装和光互连器件的量产铺平了道路。此外，英特尔继续与大学合作，在高速光互连、I/O技术、性能扩展和节能方面进行广泛的研究。
未来，英特尔将继续携手产学研合作伙伴，推动绿色半导体创新，提升千倍计算能力，为地球生态的可持续发展做出贡献。
