英特尔宋继强：到2030年，一个计算设备里将实现封装一万亿晶体管_新浪财经

专题：2023科技风云榜

　　新浪科技讯 12月21日下午消息，由新浪财经客户端、新浪科技联合主办的“2023科技风云榜”年度盛典今日开幕，今年活动主题为“智涌·进跃”。会上，英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强指出，到2030年，英特尔将有望在一个计算类设备里实现封装一万亿晶体管，现在这个时间点大概是一千多亿个晶体管，在未来的七年左右，还可以去翻八倍左右。

　　宋继强介绍指出，到了埃米时代，我们就必须采用新的晶体管结构，以前的晶体管不能够继续微缩很小了，包括晶体管生产制造业会通过背面供电技术，把供电层和逻辑信号层分开，这样可以更好的微缩。“通过去把晶体管结构变成全环绕晶体管，通过背部供电技术能够继续把微缩道路进行下去，这也是一个重要的路径。”（文猛）

　　以下为演讲实录：

　　标题：《坚持底层创新，以可持续算力推动高质量发展》

　　演讲人：宋继强

　　谢谢新浪财经，今天在这个平台上跟大家分享一下，英特尔从芯片相关的信息技术底层创新来推动我们的可持续算力。

　　当下，我们都在讲数字化转型，数字化转型里面需要非常多的算力、通讯和存储。我们在转型的需求侧期望现在在快速的抬升，尤其是现在，我们有非常好的网络技术，人工智能技术，通信技术，还有虚拟现实，各种虚拟化的技术都在蓬勃发展。我们的需求侧期望快速上升，会导致我们在供给侧的技术，其实还存在落差。

　　我们在需求侧可以看到几个方面的问题，一个是现在都在快速的去做各种新的算力基础设施，同时各种各样的传感器，人们之间的社交应用会产生巨量的数据，这些巨量的数据很多又是很高流量的，视频类的，有许多通过人工智能的技术来帮助他加速处理。

　　在供给侧会发现，我们在底层的半导体制造技术，还有硬件架构的迭代，其实不会那么快向需求侧要求上升那么快。同时，在未来我们是希望云技术，边缘技术，终端能够统一结合，把各种各样的能力均匀的分布在从云到边缘到终端的各个部分，这个体系架构也在逐渐的产生，这跟我们算网融合，东数西算都是一个方面的发展路径。

　　我们同时也知道，AI的算法、框架包括能力还在快速的迭代，在这种基础下，我们会发现，我们必须要更多的向前去考虑如何在我们构建很多未来数字化转型的基础设施的时候，去考虑到可持续性计算需要的一些方面。

　　最底层的要求是，怎么样在芯片、半导体、制造方面要应对算力井喷的要求。每一代的半导体制造技术的迭代，我们都会把晶体管做的越来越小，让性能提升，使之功耗变低，让每一代都要有更好的能效比。因特尔在这方面采用加速的迭代构成，我们叫“四年五个制程节点向前演进”，目前英特尔Intel 7、Intel 4都已实现大规模量产，Intel 3即将生产准备就绪，到明年，英特尔两项革新性的半导体制程技术将生产准备就绪，一个是Intel 20A，一个是Intel 18A。

　　大家知道，纳米现在经常被说是衡量一个制程先进程度，越小越好。而埃米就是十分之一纳米，我们知道纳米之下的制程技术还要去演进，我们就继续分割，通过20A，18A，继续往下去减。

　　到了埃米时代，我们就必须采用新的晶体管结构，以前的晶体管不能够继续微缩很小了，包括晶体管生产制造业会通过背面供电技术，把供电层和逻辑信号层分开，这样可以更好的微缩。通过去把晶体管结构变成全环绕晶体管，通过背部供电技术能够继续把微缩道路进行下去，这也是一个重要的路径，我们可以在2030年实现在一个计算类设备里面去封装一万亿的晶体管，现在这个时间点大概是一千多亿个晶体管，在未来的七年左右，还可以去翻八倍左右，我觉得这仍然是一个继续前进的过程。

　　晶体管本身做小了，我们可以在一个单芯片里面放进去更多的晶体管，能效比也提高。但是由于整个生产制程的过程里面，他有一个光照，通过拍照技术，把逻辑电路的连接情况映射到半导体制程的晶圆上去，这个光照尺寸有限制，一个单晶片最大也有限制。我们会要求一个计算的芯片里面，整体会要求越来越多晶体管提供越来越多算力，必须突破单个晶片限制。一是做的够大良率会下降，成本也会提高。我们要把先进封装带到路径上来，大家如果关心半导体领域，会越来越多听到先进封装，3D封装，这些新的技术名词，这其实就是一个非常有效的方式，来将未来的计算设备里面，从封装层面可以整合来自不同的工艺节点，不同的架构，各种芯片组合成一个封装好的设备。

　　举一个例子，如果说我封装好的芯片里面，有计算部分，有存储，有IO的，还有通信类的，他们都可以在各自的制程上采用最好性价比的节点去生产晶片，通过先进封装的方式，不管是2.5D还是3D封装在一起。现在封装的技术也越来越多的和晶圆技术相接近，包括玻璃机板技术，现在传统的封装都是采用有机机板，在大面积上容易产生翘，电信号也不好，玻璃机板是新技术，让我们以更大的面积进行有效的封装，同时还可以跟光电的通信有机的整合在一起。原来只是为了保护芯片供电，现在已经成为未来提高芯片的能效比关键的因素。

　　先进封装封装了很多不同的芯片，英特尔最新的用于超算的芯片，其实里面集成了47个不同制程的芯片，这些制程芯片可能来自不同的厂商，来自不同的工艺，如果要把他们互相连接在一起，需要整个业界有一个公共标准，现在UCIe是业界通用基于小芯片封装互联的国际标准，这里面有来自国际化的12个理事会企业成员，另外还有各个国家的120个成员单位一起做这个事。

　　右边展示的图是最新的，在台积电N3E做出来的，他们通过一个嵌入式互联桥，以2.5D封装方式封装在一起来测试。这个目前也在快速进行中，这是我们未来能够解决多家不同的厂商，他们互联之间的障碍。

　　传统的架构都已经很熟悉了，从CPU，GPU，NPU，来自不同的架构，去解决不同的问题。

　　神经拟态计算，采用类脑的实施方式，这是存算一体，可以同构互联。他以这种方式去超高能效比，千倍以上提高能效比方式完成制程类任务。现在英特尔提供的方案迭代到第二代，2021年我们有了Loihi 2芯片，2002年有八个芯片堆叠板。这个尺寸大家可以比较一下，这开发是7×7厘米，把四片堆叠在一起是一个7×7立方体，这可以容纳3200万个神经原，从这个数量估算一下人脑，860亿神经原，其实需要大概两三个立方左右计算类设备，可以有类似人脑神经原，可以做各种任务，可以把多模态整合在一起。

　　开源的软件框架为了能够把学术界做的很多事情，通过开放的多平台，多范式方式能够集成在一起推进，这是一种颠覆现有的架构，去解决问题，他来自仿生的思路。

　　现在整个智能计算体系非常耗电，人脑或者说动物脑可以完成很多任务，但是用电很少，这一类计算的架构就是在利用这个思路继续去推进高能效比可持续计算架构。

　　我们在完成了硬件层级的不管是芯片底层制造，还要把软件能垂直整合起来。在硬件底下不同的架构之上，一定要有很方便去使用的软件框架，而这个软件框架一方面要能够涵盖常用的一些智能应用种类，还有对上层框架提供统一的接口，这样用户或者说我们开发者在软件方面投资，随着硬件的提升，不会浪费掉，仍然可以去很容易对接到新的硬件上去。

　　同时我们还要注意，未来一定是云边端智能联合去完成一件事情，现在我们想用大模型，有基础大模型，有行业大模型，还有个人模型不同的分类，考虑到隐私管理，数据保护，肯定是分层去解决问题的思路，我们有一个词叫混合云边端智能来加速各行各业的数智化转型。

　　英特尔一直在推AI PC概念，大家日常都用电脑，都用笔记本，传统的笔记本是解决我们一些上网，日常处理文档，办公的生产类应用。现在有了很好的生成式AI能力，我们有很多的个人或者说行业内的数据，需要更贴近我们自己的日长设备来使用，现在的PC不是为这个设计的，里面缺一些AI相关的异构计算单元。我们现在在联合各个厂商，因为PC领域英特尔是非常强的生态赋能者，我们把PC里面至少要加入CPU、GPU、NPU这三种不同的异构计算单元，他们各司其职去解决一个智能类任务所需要的算力供应，有的是来去解决快速响应的各种各样的任务，要随时切换，AI类的，人机交换，界面都要来回切换。

　　GPU擅长做高吞吐量AI训练加速任务。NPU是专门去设计做低功耗的加速，在一些需要长期待机时候使用，后台使用的时候，可以完成AI任务，但是又非常省电。

　　举一个例子，把他们组合起来我们可以完成一些视频类AI任务时间减少一半，有NPU加持我们可以提高2.5倍能效比，这都是AI PC带来的重大变革，这是未来我们自己使用PC端设备会有AI生成能力加持。

　　有了PC端，要继续讲一讲云和终端的结合。PC端不光从计算架构上可以为可持续算力提供基础，他从整个PC生产制造过程，材料的选择，生产流程，物流的流程，后面的运维都是要去绿色、低碳，这就叫可持续的绿色PC整体方案，这也是英特尔现在在联合我们行业伙伴在推动的。

　　在数据中心层面，我们知道数据中心是非常消耗算力的，5G的基站和数据中心是未来我们预测到两大能量消耗源，都非常大。怎么样在未来既要更多的算力，又能够降低我们的功耗，这是可持续算力的重要要求。

　　我们通过在绿菜单的分层内提供未来数据中心绿色节能的一些技术方案——底层是在硬件层级去提供一些电源管理，不同的架构性能优化，包括对于不同的任务可以去调优能效比，这是底层由硬件，处理器层面提供的。在上层就可以分成几种类型，一种是高能效比的供电，中间是各种各样层级的液冷方案，右边是通过智能化的方案，以数据驱动的方式通过AI模型去调优IT任务调度和空调的调度。整体来讲，这是新的框架，但是未来仍然在里面技术层面会分头演进，保证我们在推进算力中心部署的时候，可以保证可持续的能源消耗。

　　整体来讲我们认为从可持续的绿色算力，通过各种层面的发展，我们会去推动未来高质量的整体发展。谢谢大家。