宋继强：摩尔定律经济效益将继续存在，“混搭”异构引领数据未来
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迈向数据洪流的时代，行业需要怎样的计算创新？人工智能、自动驾驶、5G 等领域发生着怎样的变革？摩尔定律将怎样继续前行？针对这些前沿话题，我们来回顾一下英特尔中国研究院院长宋继强在第十六届中国集成电路技术与应用研讨会暨南京国际集成电路技术达摩论坛（CCIC 2018）上的干货分享与前瞻洞察。
数据洪流时代，计算的演进
行业发展已经进入到数据洪流时代。如此庞大的数据将产生于多种形态的设备，产生新的价值。芯片行业参与者们也在不断追踪数据是怎么样被产生、使用和消费的，从而提供最好的芯片能力，支撑计算力、存储、通讯等多方面需求。
过去半个多世纪里，计算不断演进。从1960年代的大型机到后来的客户端+服务器、WEB、云、人工智能等，这意味着计算从生产率计算向生活方式计算、场景计算、智能计算等持续发展。
美国著名的计算机专家戈登·贝尔提出，从七十年代开始，从大型机，主机时代开始，每隔十年，计算机主流设备的类别会发生一个大的变迁，也就是说这个设备会比上一代的尺寸小十倍，但用户数是原来的十倍甚至更多。智能计算之前的计算时代发展是符合贝尔定律的，每个时代都有占据主流的计算机设备类别。然而，到了以人工智能为代表的智能计算时代，可能不再有单一的主流设备类别。这就是计算的多样性。
随着芯片越来越小，下一个时代将包含不同计算类别，多样性无处不在，但都要经历数据的采集、传输、存储和分析增值。这回答了为什么说英特尔是一家以数据为中心的公司？我们不局限于某一类设备，而是放眼数据的整个生命周期，构架以数据为中心的端到端芯片战略。
摩尔定律：新机遇在其经济效益
关于计算创新，摩尔定律一直是热议的话题。在我看来，摩尔定律的经济效益将继续存在。1965年，摩尔的最初发现是关于内存芯片的集成电路的。他观察到，随着更多的功能被添加到集成电路中，每项功能的成本都在降低，而可附加的功能数量则每年翻一番。这一观察的第一部分与经济学相关，即使在底层技术和改进速度不断演变的情况下，其本质仍保持不变。而变化趋势的速度时有变化，70年代从每年翻一番放慢到每两年翻一番，随后到80年代进一步放慢到每三年翻一番，90年代再次加快到每两年翻一番，诸如此类。
应当注意的是，摩尔没有提出针对性能的观察结果。为此，我们将目光转向一些没有摩尔定律那么有名的观察结果：
1974 年，罗伯特·登纳德（Robert Dennard）发现，如果以适当的比率缩放晶体管的特性和电压，随着其变小，晶体管的大小、频率和功率会一同得到提升。
英特尔的弗雷德·波拉克（Fred Pollack）观察到，如果将微处理器的复杂性增加一倍，其性能将以2的平方根的倍数提升。
根据这两条定律和摩尔定律，我们可以构建上图连接起价格、集成度和性能这三个相关因素的用户价值三角。当人们说摩尔定律已死时，他们通常是指用户价值三角的一条或多条边，而并不是特指摩尔定律（经济）那一边。
首先，当人们感叹 CPU 核心频率不再像 90 年代那样代际增长明显时，他们是在含蓄地指登纳德缩放定律 (Dennard scaling)。整个行业其实从未完美遵循过登纳德缩放定律 (Dennard scaling)，但在 90 年代最接近该定律。随着我们在21世纪转向深亚微米晶体管，很明显登纳德缩放定律 (Dennard scaling) 不再适用，我们从应变硅开始在 90 纳米节点添加性能增强器。
其次，人们可能会感慨 PC 的速度感觉上没有越变越快，这与波拉克法则 (Pollack’s rule) 有着内在的联系。他的观察与 CPU 尤为相关，而没有考虑网络限制或内存限制的问题。今天，大多数架构都是受内存限制的，我们每天做的很多常见任务都是受网络限制的。构建一个更快的 CPU 而不改变系统中的任何其它东西，带来的只是一些增量收益。
我认为，对于摩尔定律本身，我们可以把它看成是经济上的一个观察。它的经济效益还将继续存在，虽然这个速度不会像以前那么快。
“混搭”异构设计实现低功耗高性能
英特尔突破性的封装技术EMIB推动混搭异构创新：
