從 PC 時代至今，衆人只知在 CPU、GPU、XPU、製程、工藝等戰場中，英特爾在與同行硬件芯片製造商們的競爭中殺出重圍，且在不斷的成長進化中，成爲全球知名的半導體公司。殊不知，在「剛硬」的背後，英特爾「柔性」的軟件早已經做到了全方位的支持與支撐，並持續發揮獨特的生態價值，推動產業合作共贏。 而對於這一不知人知的 B 面，很多人將其稱之爲英特爾隱形的翅膀，雖低調，但是影響力卻不容小覷。
那麼，在如今以數據爲中心的時代中，一直流淌於英特爾“血液”中的軟件基因究竟有何價值？在全新的六大技術支柱戰略之下，英特爾的軟件之路行至何處？在軟件生態的建設之中，英特爾又在如何深度賦能合作伙伴？接下來，在本文中，我們將從“英特爾的軟件生態與價值”這一探祕活動中，帶領大家走進英特爾的亞太研發中心，揭開英特爾軟件的層層面紗。
英特爾在中國的 34 年
作爲一家見證了半個世紀風雨的硬核企業，秉承「利用摩爾定律的力量將智能的、連接的設備帶給地球上的每個人」使命的英特爾於 1985 年正式進入中國；
1993 年，在上海漕河涇成立的“英特爾中國架構開發實驗室”，彼時其主要以軟件爲主營業務。2005 年，該實驗室升級，即爲如今坐落於上海紫竹紫竹科技園區的“英特爾亞太研發有限公司”；
2003 年，英特爾在成都建立封裝測試工廠，並在 2014 年進一步投資引入高端測試技術（ATT）；
2007 年，英特爾大連工廠破土動工，並在 2015 年升級爲英特爾“非易失性存儲”製造工廠；
…
英特爾亞太研發中心總經理盧炬
在歷經 34 年打磨沉澱中，英特爾在國內業務擁有涵蓋雲計算、服務器設計、虛擬化技術、大數據、深度學習、基本輸入輸出系統、固件、視頻技術等方面的一級工程研發人才。在研發層面，英特爾亞太研發中心總經理盧炬表示，現在的計算架構已經從 CPU 時代往 XPU 方向發展。這意味着，原來比較流行的 CPU（向量計算）向 GPU（矢量計算）、AI（矩陣計算）和 FPGA（空間計算）發展。
而這也可以從英特爾亞太研發的軟件佈局中可見一斑。無論是在 CPU、GPU、AI、FPGA 等硬件基礎上，還是在BIOS 和 Firmware、操作系統、虛擬化技術、Orchestration、Middleware、Framework 等層面，英特爾在軟件領域的探索超乎外界想象。
這一點，我們也從英特爾亞太研發中心開源首席科學家馮曉焰在活動現場所做的分享中得到了證實。
英特爾勢將開源進行到底
衆所周知，開源和軟件不分家。
隨着 AI、雲計算、IoT 高速發展時代的到來，軟件更是得到了前所未有的發展。一方面，在摩爾定律逐漸趨於極限的今天，開放的軟件將爲高成本、週期長、壁壘高的硬件行業釋放無限的性能提升；另一方面，軟件的“閉門造車”早已成爲過去式，當下，越來越多的互聯網企業、開發者開始投身於開源生態系統中。
所謂「開源」，原本指的是開放其設計讓所有使用者自由修改的一項機制，現在這項機制早已在無形之中演變爲在產品、計劃與專案方面，透過開放大衆的參與、討論與修改，進而加速其發展、增加透明度及大衆福祉的方式。簡而言之，正如馮曉焰所述，開源軟件已經是主流的軟件，在系統軟件棧的各個層次都有開源軟件的選項。
而在我們不完全熟知的英特爾軟件背後，其全面擁抱開源軟件已經有近 20 年的時間。對此，馮曉焰解釋道：“英特爾內部成立了一個團隊叫‘開源軟件技術中心’。在 2005 年的 1 月份，英特爾當時 CEO 曾做過一個承諾，即‘英特爾推出的各種各樣的驅動軟件，我們在提供 Windows 的解決方案時候同時提供 Linux 解決方案’，這標誌着全面擁抱開源軟件。”
英特爾亞太研發中心、開源首席科學家馮曉焰
一直以來，英特爾工程師在着手開源軟件事宜時，均會遵循以下幾種工作方式：
尊重開源軟件的許可，做開源社區的守法公民。 這主要是因爲開源軟件特別複雜、不同的開源軟件有各自各種各樣的許可證。在英特爾內部，有一整套的流程，保證所有英特爾研發的軟件是符合這些開源軟件不同的許可證。
與社區合作，並貢獻社區（技術、社區活動）。 在馮曉焰看來，從“貢獻社區和社會合作”來看，可分爲兩個層面。首先在技術上，英特爾更多的是將代碼直接分享到整個開源社區中，如在常用的 Linux內核、Kernel/KVM 兩個基礎軟件裏，英特爾在整個社區裏，代碼貢獻量常年高居第一。在社區層面，英特爾經常聯動夥伴做貢獻，如自2006年開始連續舉辦中國Linux內核開發者大會。
在最短時間內提供對英特爾新技術在開源軟件中的支持。
創建有意義的開源軟件項目。 如 ACRN 主要解決針對尤其像 IoT 技術上，需要一些比較輕量級的、且能夠安全認證過的一個虛擬化軟件，希望能夠在 IoT 這樣比較小的設備上也能夠去實現各種各樣的一些新的使用模式。
支持客戶基於開源軟件建立一些解決方案。
隨後，當論及業界存在一些“開源項目正在成爲企業技術壟斷”的觀點時，馮曉焰更看重的是開源的東西能促進創新。其表示，英特爾更想要看到的是一些新的技術使用在開源軟件上；其次，英**特爾做開源軟件的目的是希望大家能夠看到和借鑑，這種借鑑的作用能夠幫助很多人達到技術上的一個提高。**對此，基於英特爾亞太研發的軟件佈局，馮曉焰從開源的角度爲我們做了深度的剖析：
固件層次：英特爾爲 Firmware 開發的 UEFI Framework一直是開源的狀態；
OS層次：一直以來，英特爾針對 Android、Chrome、Zephyr、ROS 等操作系統均有重大的貢獻。其中，如 Clear Linux是針對英特爾平臺整個優化過的一個社區發行版，可以保證在英特爾平臺上有良好的性能；Celadon，這是英特爾針對 AI 平臺開放的 Android 操作系統的參考實現；Zephyr是針對特別小的IoT設備要用到的一個 OS 的內核所創建的，事實上是英特爾首先在業界創建的一個項目，目前也得到了業界的廣泛支持……
虛擬化層次：英特爾最開始做虛擬化，事實上是在開源軟件XEN上面實現的，而虛擬化技術的成熟才使得 “雲計算”能夠真正落地;
Orchestration：在 OpenStack 上，英特爾推動了其在中國的社區的活躍和廣泛應用;
中間件：WebRTC、JS等也是非常重要的一部分；
AI Frameworks：英特爾在 Spark、Hadoop、TensorFlow等軟件上，貢獻也非常大。
在成長與共贏的環境中，英特爾在開源社區中的領導地位推動了行業發展，也爲新興工作負載中的硬件和軟件交互提供了新模型。
讓數據不再“沉默”
從細分的層面來看，在如今被 AI 全面滲透的時代下，如何讓海量的數據爲我們所用一直成爲開發者頗爲頭疼的難題。
英特爾公司架構、圖形與軟件部（IAGS），資深軟件架構師黃晟盛
對此，基於算法的複雜性，部署的複雜性，數據處理的複雜性，以及成本、是否可擴展、專有接口、數據隱私等大規模人工智能應用面臨的挑戰，英特爾公司架構、圖形與軟件部（IAGS），資深軟件架構師黃晟盛以英特爾基於Spark開發和開源的兩個項目——BigDL和AnlyticsZoo 爲例，分享了其在大數據、深度學習層面發揮的巨大魅力。
BigDL，是一個基於Spark的深度學習框架，主要對標的是Tensorflow、 Caffe、Pytorch之類的庫，主要目的是使得深度學習算法能夠用來處理大數據平臺裏頭的數據，有很好的可擴展性能。Github 地址：https://github.com/intel-analytics/BigDL。
Analytics Zoo（https://github.com/intel-analytics/analytics-zoo），該項目進一步爲大數據用戶提供了一個統一的端到端的大數據分析+深度學習的平臺。這個平臺構建於 BigDL、TensorFlow 等引擎之上，可以在 Spark 平臺上爲多種深度學習框架提供分佈式支持，並且提供了很多預訓練和預定義的模型以及參考案例，使得用戶構建應用更容易也更高效。
基於以上類似開源項目的落地，爲用戶帶來的益處是顯而易見的，以 AnalyticsZoo 爲例，它能夠幫助用戶在筆記本上跑的算法和在集羣上跑的算法是同一套實現，所以不會有不一致的情況發生，而且原先的腳本幾乎不需要修改。
英特爾軟件的性能優化
除了以上，英特爾不僅爲產業提供便捷的軟件工具，也不斷推進軟件工具的開發優化，確保開發者和生態利用軟件工具從硬件創新中受益。
英特爾亞太研發有限公司機器學習首席工程師林曉東表示，“英特爾做軟件，就是enabling（使能）和optimization（優化），我們做的事情使我們所有硬件的每一個晶體管都能夠將能力充分發揮，這是英特爾做軟件的目的，使得開發者能夠非常容易地把我們的軟件、硬件充分用起來。”
英特爾亞太研發有限公司機器學習首席工程師林曉東
在優化上，基於深度學習方面，林曉東分享道，從Broadwell到Skylake，軟件與硬件結合帶來了高達277倍的機器學習的性能。從Skylake到Cascade Lake性能增長了28倍，其中通過硬件提升了4倍左右，剩下的全部是由軟件優化帶來的。
英特爾不斷提供簡便、可擴展的工具，加速應用開發部署。例如，oneAPI將簡化並統一了跨CPU、GPU、FPGA、AI芯片和其它加速器等不同架構之間的編程；OpenVINO工具包，實現了高性能計算機視覺和深度學習視覺應用的快速開發。
在使能方面，英特爾還具備針對客戶的工作負載進行優化的能力，幫助客戶和合作伙伴加速創建應用並推向市場。
對此，來自英特爾中國區雲計算軟件性能優化團隊總監李宏表示，“**我們在與客戶互動的過程中，其實是雙向的。**一方面，我們會把英特爾的一些技術介紹到客戶的軟件開發當中，幫他們提高性能。這個過程中，我們也加深了對他們軟件的瞭解，知道我們的技術在裏面使用得怎麼樣，他們在未來需要什麼樣的技術，我們把這樣的信息反饋給產品部門，爲未來的硬件或者軟件產品打造良好的基礎。無論是到客戶，還是從客戶到後端，我們的聚焦點是‘性能與優化’，這是連接兩點的一個樞紐。”
英特爾中國區雲計算軟件性能優化團隊總監李宏
根據數據顯示，今年英特爾和中國區的合作伙伴已對近 70 個不同的應用程序進行了優化，項目涵蓋搜索引擎、媒體處理、存儲，以及還有超過一半的項目和AI相關。大部分的程序經過優化後，能夠達到2-4倍的性能提升，個別能夠提高10倍。
“唯有軟硬兼施，才能更好地滿足未來計算的需求。通過軟件團隊和合作伙伴共同合作，英特爾致力於推動業界軟件生態向前發展。”李宏表示道。
軟件人才培養
當下以創新爲依託的軟件時代，人才是最爲重要的儲備之一。在這一方面，來自英特爾亞太研發有限公司高校合作經理顏歷表示，“英特爾一直非常有激情去做教育，這和英特爾本身是一家非常創新的公司是有關係的。教育是培養創新人才的利器，可以幫助我們握有打開創新之門的鑰匙。英特爾在創新及創新人才培養方面有着比較深刻的理解，以及比較豐富的經驗，所以我們一直在系統化地推進這件事情、做系統化的佈局。”
在落地舉措上，英特爾與各大高校展開合作，基於此，在英特爾亞太研發中心，英特爾還特別設立了實習實訓中心，截止目前，該中心接待了 7000 名學生來實習。據統計，對於英特爾而言，其每年大概要花 5000 個小時在大學合作項目上。
對此，顏歷表示，英特爾更傾向於把最新的技術拿到學術界，去跟學校去進行分享。“有很多的軟硬件平臺，英特爾可能都還沒有給工業界、產業界去使用，就已率先在學校裏試用。”
總結
基於以上，或許可以對於英特爾“軟”化管中窺豹，也能夠瞭解到在這個軟硬件不分家的時代，想要同時具備這兩種能力，何其困難。
其實對此，猶記得上個月英特爾高級副總裁、首席架構師，架構、圖形與軟件部門總經理 Raja M.Koduri 在媒體分享會中曾說過，軟件的重要性是其他技術領域的十倍，而軟件爲硬件帶來的性能上的提升是指數級：
通過軟件優化，從 JDK 8 到 JDK 9，可以給硬件帶來 6 倍的性能提升；
將硬件與英特爾的內存層級架構結合，加上軟件棧方面的技術，可以爲持久性內存帶來 8 倍的性能升級；
在深度學習領域，利用 DL Boost 架構擴展，可爲硬件提速 28 倍。
整體而言，如果說硬件是基礎，那麼軟件則是驅動其“動起來”的靈魂。這對於身處數據爆發的時代英特爾而言，軟硬協同無疑會爲業界帶來更爲極致的用戶體驗。而利用得天獨厚的技術與生態優勢，英特爾也將加速創新技術的大規模部署。注