美國英特爾首席技術官（ChiefTechnologyOfficer）賈斯汀·萊特納（JustinRattner）訪問日本，并以“我們對未來的四個預測”為題，介紹了英特爾實驗室（IntelLabs）推進的技術研發(fā)。

     第一個預測是“通過將供電電壓（Vcc）和閾值電壓（Vt）設定在相同水平，大幅降低功耗”。“使產(chǎn)品以數(shù)百MHz左右的速度進行工作，從而可將功耗降至目前的1/10”（萊特納）。萊特納還指出，可在需要確保性能時提高供電電壓，以全功率進行工作。在日常使用時，可通過降低供電電壓來抑制功耗等。

     接下來萊特納提到了“將基于硅光子學（SiliconPhotonics）的光互聯(lián)”。除了在2009年9月舉行的“IDF”上發(fā)布的“LightPeak”外（<參閱ahref="/news/mobi/48102-20090925.html"TARGET=_blank>本站報道），還將在內(nèi)存接口中使用光互聯(lián)“RemoteOpticalMemory”以及實現(xiàn)太比特/秒級的網(wǎng)絡等。RemoteOpticalMemory“可將內(nèi)存集成在服務器一方，適當改變分配給客戶端的內(nèi)存容量”（萊特納）。

     第三個預測是“由基于軟件的渲染來推進視覺計算”。英特爾實驗室正在開發(fā)的圖形處理器（GPU）“Larrabee”，通過提高編程的通用度，“可輕松封裝此前的GPU難以實現(xiàn)的算法。例如，陰影貼圖（ShadowMap）和無規(guī)則透明度（OrderIndependentTransparency）等”（萊特納）。

     最后萊特納提到的是“利用虛擬內(nèi)存技術，通過多個不同的內(nèi)核有效共享內(nèi)存”。例如，在目前的架構中，GPU就連接了輸入輸出總線。要想將GPU作為通用計算引擎使用，就需要進行如下作業(yè)：將主處理器中擁有的數(shù)據(jù)一次性串行化（Serialize）后傳輸至GPU，收到計算結果后，將其轉換為編程擁有的形狀。“如果在內(nèi)核之間共享相同的虛擬內(nèi)存空間，則無需此類數(shù)據(jù)轉換過程，可大幅減少開銷”