インテルの会社は、特定の分野を専門とする多くの部門で構成されています。最も先進的でしばしば実験的なソリューションは、「IntelLaboratories」またはIntelLabsによって開発されています。同社は世界中に多くの研究所を持っており、さまざまな国の大学、政府機関、企業とより緊密に連携することができます。
注目に値するのは、ほぼ30年前に、1つのユニットの翼の下で異種の研究所を統合し、それらの間にチームワークを確立したのは、現在のIntelの責任者であるPatGelsingerでした。この間、多くのテクノロジーがIntel Labsの壁を離れ、慣れ親しんでいるため、気付かないほどです。彼らがかつて実験的なステータスを持ち、開発、実装、スケーリング、および開発の総コストの見通しを評価する監査のいくつかの段階を経たことを想像することさえ難しいです。
最後のポイントは、あらゆる分野の他のほとんどの研究所と同様に、最も「病気」です。ソフトウェア開発は1、2年で完了することができます。マイクロアーキテクチャソリューションには、より多くの時間が必要です。そのため、たとえば、VT-x仮想化テクノロジーはラボで約3〜4年間「調理」され、アイデアから最終製品に登場するまでの全体的なパスは約5〜6年かかりました。
IntelがIT業界の他の巨人と共同で開始し、その後開発した最も注目すべき製品の中には、たとえば、USBおよびPCI Express規格があり、IntelLabsのスペシャリストのおかげでThunderbolt内に統合されました。完全に非標準的な解決策もありました。病気のために言葉が失われたにもかかわらず、有名な理論物理学者、宇宙学者、天体物理学者のスティーブンホーキングが世界とコミュニケーションできるようにするコンピューターシステムを開発したのはIntelLabsでした。その後、開発はオープンソースプラットフォームになりました。
現在、Intel Labsの主要分野は、人工知能、データセキュリティ、データ処理センターと5Gインフラストラクチャのテクノロジー、コンピューティングへの新しいアプローチ、ソフトウェアとハードウェアの開発効率の向上、カスタムチップと特殊チップ、そしてもちろんです。 、将来のプロセッサのための新しいマイクロアーキテクチャ。しかし、それだけではありません。IntelLabsの従業員は、すべての秘密を開示するつもりはありません。
新しいコンピューティングの分野では、開発の主要な分野の1つは量子システムです。ここでは、IntelLabsがソフトウェアとハードウェアの両方を開発しています。同社は、スピン量子ビットに基づく量子プロセッサの開発に注力しています。彼女は、スケーリングの容易さと既存のCMOSソリューションへの統合の容易さから、この方向性が最も有望であると考えています。
しかし、量子プロセッサ自体は通常の状態では動作できません。超低温が必要であり、高精度に保つ必要があります。そのため、Intel Labsは、精度に加えて、高い効率と信頼性を備えた極低温制御システムを開発しています。さらに、同社はソフトウェアコンポーネントに多くの注意を払い、量子コンパイラや量子コンピューティングのさまざまなアルゴリズムに取り組んでいます。
Intelのもう1つの重要な分野は、ニューロモルフィックコンピューティングです。これは、AIシステムを実際の人間の思考に近づけるのに役立ちます。 AIへの「従来の」アプローチでは、巨大なデータセットのディープラーニングが必要です。これは、莫大なエネルギーコストにつながると同時に、そのようなシステムを「知識」の所定の領域のみに制限します。これは、原則として、画像認識のAIモデルです。音声を処理できません。ニューロモルフィックコンピューティングははるかに効率的です。
彼らは（自己）より速く学習し、すでに作業の過程にある外部ソースを「引き上げる」ことができます。さらに、組み合わせ最適化、グラフ検索、熱拡散モデルの作成など、他にも多くのアプリケーションがあります。すべての場合において、ニューロモルフィックプロセッサは、従来のアーキテクチャを備えたチップよりも数十倍生産性が高く、同時に消費するエネルギーもはるかに少なくなります。この方向でのIntelLabsの作業の結果の1つは、Loihiアーキテクチャとそれに基づくチップです。
インテルラボのもう1つの興味深い開発分野は、完全準同型暗号化（FHE）です。これにより、情報をより効率的に保護できます。このテクノロジーを使用すると、暗号化を解除して逆暗号化することなく、暗号化されたデータに対して直接計算を実行できます。 Intelによると、開発中のアプローチは既存のアプローチの1,000倍高速です。 FHEは、IntelLabsによって作成されたIntelSoftware Guard Extensions（SGX）命令など、現在のソリューションを補完または置き換えます。
FHEとSGXはどちらも機密コンピューティングにとって重要であり、特に、プロセスの他の参加者に情報が表示されることを望まない、さまざまなソースからの多くのデータセットに基づくAIモデルのフェデレーショントレーニングにとって重要です。このようにして、たとえば、特殊なAIをトレーニングするための世界最大の医療データのデータベースが作成されました。この場合、システム全体とそのユーザーが患者の個人データなどの機密情報にアクセスできないことが不可欠です。
Intel Labsのもう1つの活動分野は、シリコンフォトニクスであり、同社は10年以上にわたって取り組んできました。簡単に言えば、これはレーザートランシーバーをチップに直接統合して、エネルギー消費を最小限に抑えた超高速データ伝送を実現することです。これが必要なのは、従来の電気的方法でのデータ伝送にますます多くのエネルギーが費やされ、チャネルの容量が物理的なものも含めて限界に近づいているためです。最新のチップにはすでに数千の接点が必要です。最初の段階では、サーバー内およびサーバーラック内のすべてのチップ（CPU、GPU、FPGA、ASIC、SSDなど）を「オプティクス」で直接接続することが計画されています。
最後に、最近完成品でデビューしたIntelLabsによる別の開発についても言及する必要があります。 BonanzaMineと呼ばれるマイニング用のASICについて話しています。チップ自体とそれに基づくマイナーについては、前に詳しく説明しました。そしてここでは、BonanzaMineが非常にコンパクトで効率的なチップであることが判明したことに注意してください。比エネルギー消費量に関しては、市場で最高の1つです。そして、これらのチップの大量注文から判断すると、Intelは新しいアイテムに魅力的な価格を提供することができました。
これは、IntelLabsの開発の完全なリストではありません。同社はそれらの多くについて詳細に話す準備ができていません。そして、これらはまだ会社の将来が依存する秘密の研究であるだけでなく、それらのすべてがすぐに日の目を見るわけではないからです。たとえば、IntelLabsの責任者であるRickUhligは、...ワイヤレス通信を使用してチップ内の個々のブロックを組み合わせる可能性の研究について言及しました。短距離では、これはインターポーザーで何千もの接続を配線するよりもあらゆる意味でより有益であることがわかります。
2022-03-18 18:12:07
著者: Vitalii Babkin