Intel 회사는 특정 영역을 전문으로 하는 많은 부서로 구성되어 있습니다. 가장 진보되고 종종 실험적인 솔루션은 "Intel Laboratories" 또는 Intel Labs에서 개발합니다. 이 회사는 전 세계에 많은 연구 실험실을 보유하고 있어 여러 국가의 대학, 정부 기관 및 기업과 더욱 긴밀하게 협력할 수 있습니다.
거의 30년 전 이질적인 연구실을 한 부서로 통합하고 팀워크를 구축한 사람이 현 인텔 수장인 팻 겔싱어(Pat Gelsinger)였다는 점은 주목할 만하다. 이 기간 동안 많은 기술이 Intel Labs의 벽을 벗어나 너무 익숙해져서 눈치 채지 못했습니다. 그들이 한때 실험적 상태였으며 개발, 구현, 확장 및 총 개발 비용에 대한 전망을 평가하는 여러 단계의 감사를 거쳤다는 것은 상상조차 하기 어렵습니다.
마지막 요점은 모든 분야의 다른 대부분의 연구소와 마찬가지로 가장 "아픈" 것입니다. 소프트웨어 개발은 1~2년 안에 완료할 수 있습니다. 마이크로아키텍처 솔루션에는 더 많은 시간이 필요합니다. 따라서 예를 들어 VT-x 가상화 기술은 약 3~4년 동안 실험실에서 "쿠킹(cooked)"되었고, 아이디어에서 최종 제품에 등장하기까지의 전체 경로는 약 5~6년이 걸렸습니다.
Intel이 IT 업계의 다른 거대 기업과 함께 시작하고 이후에 개발한 가장 주목할만한 제품에는 예를 들어 Intel Labs 전문가 덕분에 Thunderbolt 내에서 통합된 USB 및 PCI Express 표준이 있습니다. 또한 완전히 비표준적인 솔루션도 있었습니다. Intel Labs는 유명한 이론 물리학자, 우주론자 및 천체 물리학자 Stephen Hawking이 질병으로 인해 말을 하지 못함에도 불구하고 세상과 소통할 수 있도록 하는 컴퓨터 시스템을 개발했습니다. 그 후 개발은 오픈 소스 플랫폼이 되었습니다.
현재 인텔 랩의 핵심 영역은 인공 지능, 데이터 보안, 데이터 처리 센터 및 5G 인프라 기술, 컴퓨팅에 대한 새로운 접근 방식, 소프트웨어 및 하드웨어 개발 효율성 향상, 맞춤형 및 특수 칩, 물론입니다. , 미래 프로세서를 위한 새로운 마이크로아키텍처. 그러나 Intel Labs의 직원은 모든 비밀을 공개할 의사가 없습니다.
새로운 컴퓨팅 분야에서 주요 개발 영역 중 하나는 양자 시스템입니다. 여기에서 Intel Labs는 소프트웨어와 하드웨어를 모두 개발합니다. 이 회사는 스핀 큐비트를 기반으로 하는 양자 프로세서 개발에 주력하고 있습니다. 그녀는 확장이 쉽고 기존 CMOS 솔루션에 쉽게 통합되기 때문에 이 방향이 가장 유망하다고 생각합니다.
그러나 양자 프로세서 자체는 정상적인 조건에서 작동할 수 없습니다. 초저온이 필요하고 고정밀도로 유지되어야 합니다. 이것이 Intel Labs가 정확성과 더불어 높은 효율성과 신뢰성을 제공하는 극저온 제어 시스템을 개발하는 이유입니다. 또한 양자컴파일러와 양자컴퓨팅을 위한 다양한 알고리즘을 작업하는 소프트웨어 구성요소에 많은 관심을 기울이고 있다.
인텔의 또 다른 중요한 영역은 인공지능 시스템을 실제 인간의 생각처럼 만드는 데 도움이 되는 뉴로모픽 컴퓨팅입니다. AI에 대한 "전통적인" 접근 방식은 거대한 데이터 세트에 대한 딥 러닝이 필요하므로 막대한 에너지 비용이 발생하며 동시에 이러한 시스템은 원칙적으로 이미지 인식을 위한 AI 모델인 "지식"의 미리 결정된 영역으로 제한됩니다. 말을 처리할 수 없습니다. 뉴로모픽 컴퓨팅은 훨씬 더 효율적입니다.
그들은 (자가) 더 빨리 배우고 이미 작업 과정에서 외부 소스를 "끌어올" 수 있습니다. 또한 조합 최적화, 그래프 검색, 열 확산 모델 생성 등을 포함하여 많은 다른 응용 프로그램이 있습니다. 모든 경우에 뉴로모픽 프로세서는 기존 아키텍처의 칩보다 수십 배 더 생산적이며 동시에 훨씬 적은 에너지를 소비합니다. 이 방향에서 Intel Labs의 작업 결과 중 하나는 Loihi 아키텍처와 이를 기반으로 하는 칩입니다.
Intel Labs의 또 다른 흥미로운 개발 영역은 정보를 훨씬 더 효율적으로 보호할 수 있는 완전 동형 암호화(FHE)입니다. 이 기술을 사용하면 암호를 해독하고 역암호화할 필요 없이 암호화된 데이터에 대해 직접 계산을 수행할 수 있습니다. 인텔에 따르면 개발 중인 접근 방식은 기존 접근 방식보다 1,000배 더 빠릅니다. FHE는 Intel Labs에서 생성한 Intel SGX(Software Guard Extensions) 지침과 같은 현재 솔루션을 보완하거나 대체합니다.
FHE와 SGX는 기밀 컴퓨팅, 특히 프로세스의 다른 참가자에게 정보가 표시되는 것을 원하지 않는 서로 다른 소스의 많은 데이터 세트를 기반으로 하는 AI 모델의 연합 교육에 중요합니다. 따라서 예를 들어 전문 AI 훈련을 위한 세계 최대 의료 데이터 데이터베이스가 생성되었습니다. 이 경우 전체 시스템과 사용자가 환자의 개인 데이터와 같은 민감한 정보에 접근할 수 없도록 해야 합니다.
Intel Labs의 또 다른 활동 영역은 회사가 10년 이상 작업한 실리콘 포토닉스입니다. 간단히 말해서, 이것은 레이저 트랜시버를 칩에 직접 통합하여 최소한의 에너지 소비로 초고속 데이터 전송을 수행하는 것입니다. 이것은 기존의 전기 방식으로 데이터 전송에 점점 더 많은 에너지가 소비되고 물리적 채널을 포함하여 채널의 용량이 한계에 도달하고 있기 때문에 필요합니다. 최신 칩에는 이미 수천 개의 접점이 필요합니다. 첫 번째 단계에서는 서버 내부와 서버 랙 내부의 모든 칩(CPU, GPU, FPGA, ASIC, SSD 등)을 "광학"으로 직접 연결할 계획입니다.
마지막으로 최근 완제품으로 데뷔한 Intel Labs의 또 다른 개발을 빼놓을 수 없습니다. Bonanza Mine이라는 채굴용 ASIC에 대해 이야기하고 있습니다. 우리는 앞서 칩 자체와 이를 기반으로 하는 채굴자에 대해 자세히 이야기했습니다. 그리고 여기서 우리는 Bonanza Mine이 매우 작고 효율적인 칩으로 판명되었다는 점에 주목합니다. 특정 에너지 소비 측면에서 시장에서 최고 중 하나입니다. 그리고 이러한 칩의 대량 주문으로 판단할 때 인텔은 새로운 품목에 대해 매력적인 가격을 제공할 수 있었습니다.
이것은 인텔 연구소 개발의 전체 목록이 아닙니다. 회사는 그들 중 많은 것에 대해 자세히 이야기할 준비가 되어 있지 않습니다. 그리고 이것이 회사의 미래가 달려 있는 비밀 연구일 뿐만 아니라 그들 모두가 곧 빛을 보게 되는 것은 아니기 때문입니다. 예를 들어 Intel Labs의 책임자인 Rick Uhlig는 무선 통신을 사용하여 칩 내에서 개별 블록을 결합하는 가능성에 대한 연구를 언급했습니다. 짧은 거리에서 이것은 인터포저에서 수천 개의 연결을 배선하는 것보다 모든 면에서 더 유리할 수 있습니다.
2022-03-18 18:12:07
작가: Vitalii Babkin