开启未来十年计算的1000倍提升 英特尔研究院开放日带来这些颠覆性技术
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同时，在开放日活动上，英特尔推出第二代低温控制芯片Horse Ridge II，这标志着英特尔在突破量子计算可扩展性方面取得又一个里程碑。英特尔和其他厂商不一样的地方在于，它是聚焦于全栈式量子研究，此次英特尔研究院开放日活动上，彰显了英特尔在量子计算堆栈的每一层取得的切实进步，为量子计算的技术发展留下了浓墨重彩的一笔。 保密计算 在医疗、金融服务等许多领域，数据所有者可能需要遵循相关法规，保护数据隐私。这可能成为大规模整合数据的限制，阻挡我们从数据中获取更多有用的信息。为了解决这些问题，英特尔一直在推动保密计算的发展。 英特尔研究院安全智能化项目组首席工程师Jason Martin表示，当前，加密解决方案主要用于保护在网络中发送以及存储的数据。但数据在使用过程中依然容易遭遇攻击。保密计算旨在保护使用中的数据。为此，英特尔提供数据保密性以防止机密泄露，提供执行完整性以防止计算被篡改，并提供认证功能，以验证软硬件的真实性。 可信执行环境提供执行保密计算的机制，旨在最大限度地减少需要信任的软硬件集，从而确保数据安全。为了减少必须依赖的软件，你需要确保即使存在恶意软件，其他应用甚至是操作系统不会危及你的数据。 英特尔研究院研究如何隔离应用，结合硬件访问控制技术和加密技术，以提供保密性和完整性保护。例如最新的英特尔软件保护扩展（Software Guard Extensions ）技术，它将保密性、完整性和认证功能整合在一起，确保使用中的数据安全无虞。 此外，英特尔研究院一直在研究另一种不需要解密数据的方法，叫做同态加密（homomorphic encryption）。完全同态加密是一种全新的加密系统，它允许应用在不暴露数据的情况下，直接对加密数据执行计算操作。该技术已逐渐成为委托计算中用于保护数据隐私的主要方法。例如，这些加密技术允许直接对加密数据进行云计算，不需要信任云基础设施、云服务或其他使用者。 英特尔通过与产业伙伴推进联邦计算，消除不同数据所有者在整合数据时所遇到的障碍，以进行分析和获取洞察，同时确保数据隐私，实现1000 倍提升。目前，英特尔正在与全球顶尖的学术机构合作创立私有化 AI 协同研究院（Private AI Collaborative Research Institute），致力于扩展这些技术。 机器编程 说到编程，由于我们对于某些工作负载进行专业化处理，计算资源变得越来越异构化，所以这需要专家级的程序员，他们非常了解硬件以及如何最大限度地利用硬件。但与此同时，软件开发人员越来越青睐于使用更抽象的语言，以提高工作效率。这反过来会导致硬件难以发挥出它本身的性能。这种差距正在扩大。 于是，“机器编程”便应运而生。英特尔首席科学家、英特尔研究院机器编程研究主任及创始人Justin Gottschlich表示，机器编程与机器学习有很大的不同，机器编程是教系统自己编程。它的核心原则是，人类向机器表达他（她）的意图，机器会自动创建完成该意图所需的所有软件。 在英特尔看来，意图（intention）、创造（invention）和适应（adaptation）是实现机器编程的三大支柱。而机器自动创建软件的这部分称为创造和适应。 “机器编程”一词在英特尔研究院和麻省理工学院联合发布的《机器编程的三大支柱》论文中首次提出，旨在通过自动化工具提升开发效率。通过机器学习和其它自动化方法，设计可以自动编写软件的软件，这种软件称为“机器编程”，本质上就是做软件开发和维护的自动化。 机器编程融合了机器学习、形式化方法、编程语言、编译器、计算机系统等多个领域。它所使用的自动编程技术既包含精确方法（比如形式程序合成），也有概率方法（比如可微分编程），机器编程汲取了我们迄今为止获得的所有软硬件知识。 英特尔还推出了机器编程研究系统ControlFlag，它可以自主检测代码中的错误。在初步测试中，ControlFlag利用超过10亿行未标记的产品级别的代码进行了训练并学习了新的缺陷。 当软件开发中，枯燥的部分将被自动化，人们得以有更大的自由、灵活度和时间精力去创造。英特尔机器编程的最终目标是让每个人都能创建软件。当这一目标完全实现时，每个人都可以通过自己最擅长的方式，如代码、自然语言或其他方式向机器表达自己的设计意图，从而创建软件。 结语 我们看到英特尔研究院分享了许多令人兴奋的科学研究进展，英特尔中国研究院院长宋继强表示，这些研究领域将为计算的未来，创造变革性的方法和技术。应该说，英特尔研究院是进行创造性探索的绝佳环境。在这里，研究人员可以超越传统的限制，思考新想法最根本的东西。 （编辑：应用网_阳江站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
