网络硬件基础知识实验仪器设备英文

　　这是一个力争上游的时代，仿佛所有人都已受够了自身领域的苦，试图到更高的地方呼吸新鲜空气……

　　这是一个力争上游的时代，仿佛所有人都已受够了自身领域的苦，试图到更高的地方呼吸新鲜空气。于是，在的开始做芯片、做互联网和云服务的也开始做芯片。于是网络硬件基础知识，芯片领域原本风轻云淡的一片净空也开始出现一抹猩红的战云。

　　在这个连上游都开始变得拥挤的时代，探讨如何在拥挤之中挣得空间已经乏善可陈。那么新的上游在哪里？它存在吗？

　　半导体行业是所有ICT产业最标准的上游源头，这一点毋庸置疑。而作为在这一领域中独霸数十年的翘楚，英特尔在近年间发生的一系列产品变化及其所反映出的战略升级思路则值得我们仔细研究与品位。

　　英特尔，从PC概念崛起开始，凭借CISC指令集和x86架构获得极速发展，最终构建起了一个处理器帝国；其疆域横跨消费电子、工控和数据中心等多个领域，说成是当今ICT行业发展的基石（之一）也毫不为过。

　　但当越来越多曾经的合作伙伴开始上探至半导体领域，英特尔近年来也的确感受到了一定的危机。这种危机源自两个层面。

　　首先，借着AI应用的快速发展，传统算力已经无法满足实际的应用需求；更多情况下，越来越多的用户需要CPU+GPUFPGAASIC等的异构算力来满足AI的训练和推理需求。看到这一机会后，亦有越来越多的企业开始投身ASIC芯片的生产和研发，过去风平浪静的ASIC领域也在短期内变得风起云涌网络硬件基础知识。这种局面在短期内虽然不会挑战英特尔半导体行业老大的位置网络硬件基础知识，但却会动摇CPU作为数据中心核心的根基。

　　其次，在英特尔传统优势的CPU领域，越来越多的挑战者也开始初出茅庐。X86阵营的AMDARM阵营的Marvell、华为都开始推出面向数据中心领域的诚意产品，并开始获得积极的市场反馈。

　　身处局中的英特尔知道，以自身的体量和实力，打赢一场战役是没有问题的，但想要在同一时间打赢多场战役，难度相当大。而且随着算力多元化和异构计算趋势渐成，未来势必还会有更多的企业试图进入半导体领域，如果还是只把目光聚焦在赢得每一场战役之上，那么未来，英特尔积累起的资源和优势必然会在不断发生的小规模战役中消耗殆尽。于其相对应的，英特尔的未来也会充满变数。

　　解铃还须系铃人，既然英特尔今日的挑战来自于下游企业的集体上探，那么想要继续保持优势的英特尔也必须完成自身的上探。

　　想要完成自身的进化，英特尔需要做好两件事——1、在可能面临竞争的领域构筑防线，扩充异构算力产品线、以产业发展规律为准，找准机会，在全新的领域构筑高维优势。

　　2016年，英特尔收购Altera，获得了FPGA产品线；同年，英特尔收购Nervana，开始以ASIC产品涉足深度学习的推理领域；2018年英特尔收购eASIC，开始占领FPGA与传统ASIC的中间地带；2019年，英特尔宣布全新的Xe架构GPU产品，瞄准深度学习的训练市场。

　　几年间的一系列操作下来，英特尔在以深度学习推理和应用为核心的各种芯片市场构建了完整、连贯的产品线，构筑了一条稳固且攻守兼备的工事。

　　虽然英特尔动作迅速，但明眼人依旧可以看出，几条收购来的产品线原本各自有着不同的发展路径，短时间内难以相互照应；而新的Xe系列GPU更是要直面深耕通用计算市场十余年的NVIDIA网络硬件基础知识。英特尔的几股力量都需要在不同的方向上各自为战，看似连贯的防线之间实际充满了空隙。

　　不过，“明眼人”都能看到的问题，对己方战力如数家珍的英特尔自然也不会不知道。多头发展仅仅是英特尔上探之路的基础一步。

　　已从算力发展方向中窥得先机的英特尔知道实验仪器设备英文，异构计算虽然能够解决AI崛起所带来的算力不足问题，但训练、推理、仿真和多种应用的同时出现必然会让异构计算的战局进一步复杂化。虽然CPU+GPU、FPGA、ASIC等不同组合都有着自己相对固定的应用场景，但企业用户却需要跨应用场景的总体解决方案。而原本分别自成体系的几种异构计算形态在软件算法的开发和部署当中却难以形成统一的开发方法。

　　实际的结果便是软件算法企业在GPU上开发的模型部署到ASIC上之后很有可能执行不下去，最终还需要CPU这一通用算力的介入来完成某些步骤的计算，在获得结果之后再将计算流程交回给ASIC。这一来一回之间浪费的不仅是半导体上的时钟周期，更是开发调试人员的昂贵工时。而FPGA这一自成一派的算力种类则更有着VHDL等完全不同的开发语言。

　　简单的说，虽然异构计算是未来，但异构计算本身无论开发还是部署层面都是几种相互割裂的存在的统称。而英特尔要做的就是借助oneAPI的力量将这种算力网络硬件基础知识、算法、开发实验仪器设备英文、部署的割裂在更高层面统一起来。

　　oneAPI是一个由英特尔主导的开放行业规范，它由面向硬件合作伙伴的底层硬件接口和在此之上的Data Parallel语言及经过优化的函数库三大部分组成。

　　而对于软件开发企业来说实验仪器设备英文，通过使用oneAPI当中的Data Parallel C++进行编程即可跳过繁琐的硬件底层适配和优化环节直接写出可以跨CPU、GPU、FPGA、ASIC运行的、高度优化的代码，将过去的“一次编程，到处适配”变为“一次编程，到处好用”。换句话说，用户和软件企业的开发、部署成本将大幅度降低，项目周期也将大幅缩短。

　　由此，英特尔也找到了一种能够将自身的CPU、GPU、FPGA和eASIC产品线融会贯通的方法，从原本的各自为战升级成为攻守一体实验仪器设备英文。

　　虽然半导体是ICT行业的上游存在，但硬件却从来不是ICT行业的灵魂。相反，依附于硬件的软件与算法才是企业购买硬件的唯一动力。无论未来是AI的、还是5G的、亦或是大数据或者其他技术的，归根结底都是靠软件来定义和实现的。

　　过去不同应用方向的软件开发者都是使用不同的语言、不同的库、不同的编译系统来调用不同类型的硬件资源，进而完成不同类型的计算；是在一个一个的小圈子里搞开发。想要跳出小圈子，需要学习的东西太多实验仪器设备英文，对体力、精力和智力都是极大的挑战。

　　对于开发者的痛苦，硬件厂商历来的策略都是“管好眼前的一亩三分地儿”，就着手里有的产品来为开发者提供相对好点的开发体验。这样的格局即是因为这些硬件企业不关心“外面的世界”，也是因为硬件企业没有足够的号召力来一统众多“域外力量”。

　　而随着英特尔算力产品线的快速完善，业界也终于产生了一个横跨CPU、GPU、FPGA、eASIC、ASIC等全部算力来源的终极半导体领导者。只有这样的一家企业才有能力、有资源去为全部开发者提供全局优化的开发环境。

　　从全局视角来看，单凭英特尔广泛的产品号召力便能够吸引足够多的开发者慢慢加入oneAPI开发体系；伴随这一过程，也势必会有越来越多的硬件企业加入这一标准，提供统一、优化的硬件接口。而对于那些不肯加入这一体系的硬件企业，也必定会有第三方开发者来提供相关的代码整体迁移工具（现在就已经有第三方企业在尝试提供从CUDA到oneAPI的移植优化方案）网络硬件基础知识。

　　由此，英特尔便完成了在半导体层面之上构建高维核心价值和优势体系的宏图。如果ICT的未来是软件的，那么显然，英特尔已经把稳了软件开发者的跳动脉搏。oneAPI就是英特尔根据这个鼓点谱写的BGM。

　　虽然目前oneAPI仍旧处于beta版，但相关的培训已经在北京等地密集展开。很多大学教师也在联系英特尔资源在学校内开展相关课程。而在产品端，CPU、GPU、FPGA等产品线的最新产品也都已经加入了对oneAPI的支持。

　　2020下半年，oneAPI即将正式发布，届时，我们或许会看到一个全新的英特尔，一个在更高层面具备领导力的英特尔。

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