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英特尔CEO帕特·基辛格:以先进计算和封装创新,满足数字时代算力需求

发布日期:2022-08-26 15:29:09 【关闭】
摘要:“在第34届Hot Chips大会上,英特尔CEO帕特·基辛格发表了主题演讲,详细阐述了为什么需要先进的计算和封装技术来满足世界对于算力不断增长的需求,同时实现完全沉浸式的数字体验。‘’

在第34届Hot Chips大会上,英特尔CEO帕特·基辛格发表了主题演讲,详细阐述了为什么需要先进的计算和封装技术来满足世界对于算力不断增长的需求,同时实现完全沉浸式的数字体验。

在第34届Hot Chips大会上,英特尔CEO帕特·基辛格发表了主题演讲,详细阐述了为什么需要先进的计算和封装技术来满足世界对于算力不断增长的需求,同时实现完全沉浸式的数字体验。

在此次大会上,英特尔重点介绍了在架构和封装领域的最新创新成果,这些成果增强了分块化(tile-based)2.5D和3D芯片设计,将开创芯片制造的新时代,并在未来持续推进摩尔定律。作为1995年戈登·摩尔之后第一位在Hot Chips大会上发表主题演讲的英特尔CEO,帕特·基辛格分享了英特尔坚持不懈追求更强算力的路径,详细介绍了即将推出的产品组合,包括Meteor Lake、Ponte Vecchio GPU、英特尔® 至强® D-2700和1700处理器以及FPGA,并概述了英特尔新的系统级代工模式。

英特尔CEO帕特·基辛格表示:“结合RibbonFET、PowerVia、高数值孔径光刻(High NA lithography)等先进技术以及2.5D和3D封装的发展,到2030年,英特尔希望能将单个设备中的晶体管数量从1千亿个增加到1万亿个。现在对于技术专家们而言,既是最好的时代,也是最重要的时代,我们必须确保半导体能充分发挥出它在日常生活中至关重要的作用,满足人们的需求。”

 

半导体的黄金时代已经拉开帷幕,这是一个需要芯片制造从传统代工模式转换为系统级代工的时代。在提供传统的晶圆制造服务之外,英特尔的系统级代工模式还结合了先进封装、开放的芯粒(chiplet)生态系统和软件组件,以组装、交付单个封装中的系统,满足世界对算力和完全沉浸式的数字体验不断增长的需求。英特尔还在持续推进制程工艺和分块化芯片设计的革新,来满足行业的需求。

在这个创新、增长和发现的时代,技术将从根本上改变我们体验世界的方式。无所不在的计算、无处不在的连接、从云到边缘的基础设施和人工智能,这四大超级技术力量将继续通过相互联合、充实与强化,创造更多的可能性,塑造技术的未来并让人类文明达到新高度。

具体而言,在第34届Hot Chips大会上,英特尔预先展示了应用新一代技术的下列产品架构:

·       Meteor Lake、Arrow Lake和Lunar Lake处理器将通过分块化芯片设计带来个人电脑的革新,这种设计可以提高制造效率、能效和性能。这是通过利用英特尔的Foveros互连技术,在3D配置中堆叠独立的CPU、GPU、SoC和I/O模块来实现的。业界对通用芯粒高速互联开放规范(UCIe™)的支持推动了该平台转型,让不同厂商基于不同制程工艺技术设计和制造的芯粒能够通过先进的封装技术集成到一起,从而协同工作。

·       代号为Ponte Vecchio的英特尔数据中心显卡,旨在解决高性能计算(HPC)和AI超级计算工作负载面临的计算密度问题。它还充分利用了英特尔的开放软件模式,使用oneAPI来简化API抽象和跨架构编程。Ponte Vecchio由多个单元化的复杂设计组成,利用嵌入式多芯片互连桥接(EMIB)和Foveros先进封装技术进行连接。高速MDFI互连允许封装扩展到两个堆栈,使得单个封装包含超过1千亿个晶体管。

·       英特尔至强D系列处理器(包括D-2700和D-1700)适用于面向5G、物联网、企业和云应用的边缘应用场景,且针对许多实际场景中常见的功率和空间限制等问题进行了改良。此外,这些芯片也是平铺式基础设计的示例,不仅具备先进的计算内核,还能够通过灵活的数据包处理器支持100G以太网,同时支持内联加密加速、时序协调运算(TCC)、时效性网络(TSN)和内置AI流程优化等。

·       FPGA技术始终是一款强大而灵活的硬件加速工具,在射频(RF)应用领域尤其适用。通过集成数字和模拟芯粒以及来自不同制程节点和代工厂的芯粒,英特尔已经大大提高了效率,从而缩短开发时间并最大限度地提高开发人员的灵活性。英特尔将在不久的将来分享其基于芯粒解决方案的成果。

更多背景信息:第34届Hot Chips大会议程 | 半导体无处不在(帕特·基辛格的署名文章)| 摩尔定律和英特尔的制程工艺路线图(Ann Kelleher的署名文章)| 解码英特尔的软件优势(Greg Lavender的署名文章)| 定义边缘,引领前沿(Nick McKeown的评论文章)


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