Один из руководителей лаборатории Джерси Батиста рассказывает про хитроумные алгоритмы и многоядерные системы.
«Мы в Intel Labs занимаемся самыми разными задачами, но в одной мысли сходимся — думается, что в будущем универсального процессора, выполняющего широкий спектр задач (то, что сейчас называется CPU), будет недостаточно. Нам кажется, что в обиход войдут различные ускорители и специализированные микрочипы для самых разных задач: кодирование, декодирование, криптография, компьютерное зрение, расчет движения, сэмплирование текстур и так далее. Но вот в чем вопрос — как все это объединить в одном и том же устройстве, как скрыть от программиста тот факт, что все эти микрочипы работают в собственном специализированном окружении? Или даже так сказать — как дать программисту удобный и простой инструментарий для того, чтобы легко интегрировать все эти решения в одной гетерогенной системе? Мы всерьез задаемся этим вопросом, поэтому ведем разработку сразу в нескольких направлениях, которые касаются модулей памяти, моделей выполнения кода, моделей программирования, различных API и так далее — думаю, все эти разработки особенно важны в случае мобильных платформ».
Мы с Джерри стоим в одной из многочисленных комнат (а на самом деле — больших кубиклов) лаборатории. Несколько кремниевых пластин, микроскоп, несколько компьютеров, а по стенам развешаны щиты с описанием самых разных проектов лаборатории. Проекты, которыми занимается Intel Labs, на первый взгляд могут показаться разрозненными и слишком футуристическими, но после слов Джерри понимаешь, что у компании есть большой серьезный план, а все эти проекты — только мозаика плана.
Один из проектов Intel Labs, возможно, будет воплощен в совместной разработке Google TV — это хитроумный алгоритм, распознающий лица спортивных игроков, их форму, фамилии, логотипы клубов, движение, голевые передачи и сами голы; в результате его работы длинный футбольный матч сжимается до нескольких минут, в которых происходит самое интересное. Джерри поясняет: «В будущем в наших телевизорах будут сотни тысяч каналов, так что есть некий смысл в том, чтобы давать пользователю возможность смотреть только самые интересные моменты спортивной передачи. Сейчас такие моменты монтируются вручную, но мы думаем, что этот непростой процесс можно компьютеризировать». Подробности вы можете увидеть в первом «спортивном» эпизоде совместной программы Intel и Sky Television.
Другой проект использует не менее хитроумные алгоритмы для того, чтобы из набора кадров видео низкого разрешения построить один кадр высокого разрешения, на котором можно будет распознать дополнительные детали. «Обычные методы интерполяции, вроде кубической, тут не работают», объясняет Джерри, «но путем комплексного анализа из изображения можно извлекать субпиксельную информацию, статистически убирая шум. Однако это очень серьезные вычисления, требующие мощной многоядерной системы». Такого рода алгоритмы могут помочь, например, в криминалистике, распознавая изображения плохого качества, заново переснять которые нет никакой возможности.
Обращаю внимание на кремниевую пластину с процессорами, лежащую на столе. «А это Rock Creek, то, что потом мы назвали Single-Chip Cloud Computer. У нас уже был многоядерный экспериментальный процессор Polaris на проекте Terascale, в нем было 80 ядер, и для своего времени это было ого-го достижение, но мы были им не очень довольны, потому что чисто технически это были просто-напросто вычислители плавающей точки, не поддерживающие набор инструкций IA и, соответственно, не могущие работать как полноценный центральный процессор. Rock Creek исправляет эту недоработку, поскольку состоит из 48 ядер с архитектурой IA-32; если его вместе со специализированной материнской платой установить в компьютер и поставить на него Windows, то система заработает»:
В углу кубикла на боку лежит симпатичный системный-блок лазурного цвета, и я интересуюсь, что это. Выясняется, что это Larrabee SDK, специальный компьютер для тестирования ускорителя Larrabee, который теперь становится частью новой суперкомпьютерной архитектуры Intel Many Integrated Core.
В соседней комнате стоят огромные модули FPGA с тестовыми ядрами, соединенные десятками толстых проводов, словно античный аналоговый синтезатор. Фотографировать их нельзя, это конструкции, эмулирующие будущие многоядерные процессоры Intel. Я спрашиваю, зачем столько лапши между отдельными FPGA-блоками. «Мы ищем оптимальную конфигурацию для связи ядер и памяти внутри многоядерной системы», рассказывает Джерри. «Кольцевая схема? Упорядоченная сетка? Какое-то сложное плетение? Мы этого пока не знаем, но у нас есть определенные соображения, которые мы проверяем». Перед модулями стоит вебкамера на моторизированной ножке, Джерси поясняет, что при помощи этой камеры (и поворота ножки) коллеги из Германии могут следить за ходом работ и просить что-то поменять в топологии сети FPGA, если это необходимо. Через несколько недель после нашего разговора Intel объявит архитектуру MIC, другое дело, что установок с FPGA-модулями в лаборатории гораздо больше — именно там и проектируется будущее.
Оптимус Прайм передает привет
Раз в год лаборатории корпорации проводят выставку достижений под названием Research@Intel Day; репортажи оттуда — лучший способ заглянуть в то самое будущее, которым занимаются лаборатории. В прошлом году в центре внимания были энергоэффективные мобильные устройства (меньше чем за год превратившиеся в реальный продукт!), передача энергии на расстоянии, и трехмерный интернет. На выставке Research@Intel Day этого года, прошедшей буквально несколько дней назад — умный электромобиль, домашний робот, нейроинтерфейсы и целый ряд прототипов устройств ввода-вывода, отличных от мыши, клавиатуры и сенсорных панелей.
