前不久在美国旧金山举行的英特尔技术峰会（IDF）上，英特尔研究院向开源社区推出了“Parallel JS”引擎。利用这个并行编程工具，人们在网络浏览器上使用的服务如计算机视觉、加密以及三维游戏等将提速8倍！我早年一直在英特尔从事编程研究与管理工作，为此我感到非常兴奋。
事实上，英特尔早在2008年就与微软、加州伯克利以及伊利诺斯州大学开展了并行计算的合作研究。08年3月，我们和微软以及当地州政府一起向这两所大学的通用并行计算研究中心共捐赠了2000万美元（注：每年两个公司各出100万美元，州政府配套资金200万美元，共投资5年），用以解决多核处理器编程的难题。这是一项非常高效的产学研合作，今天我想与大家分享这个项目开始前的一些故事，以及我对高效产学研合作的一些看法。
首先，合作的目的一定是要解决一个实际的问题。当时我们认识到多核必将成为未来处理器的主流，以满足人们日益高涨的计算需求。比如当你路上遇见一个熟人，却怎么也想不起他的名字时，只要用手机一扫，它就能赶在你给他打招呼前，使用人脸识别技术向你提供他的名字和相关资料。但类似于这样的应用需要极为强大的运算能力，光靠硬件的提速显然是解决不了的。我们当时遇到的挑战便是如何使软件的运行速度跟上多核处理器的发展。加州劳伦斯伯克利国家实验室计算机专家Katherine Yelick指出，实现软件在未来的快速运行，就一定要借助于并行编程技术。基于这样的技术需求，我们才选定并行计算作为课题。
其次，合作各方一定要能充分发挥各自的优势。像英特尔研究院这样的工业研究院自己并不从事非常前沿的“原始”创新，因为大学、研究所往往在这方面更有优势。工业研究院要从学术机构创造出来的前沿科技成果中，找到有商业前途的、适合本公司的技术。比如，2006年的时候伯克利大学就发表了关于并行计算的白皮书，指出现有串行编程模型在迎接多核时代到来时将面对的挑战。因此我们和微软希望借助与伯克利在并行计算上的合作研究，充分挖掘多核处理器的潜力，为消费者创造更佳的计算体验。
另外，在选择合作伙伴上一定要充分沟通并开展严格、公平的审查。当时，我们和微软各四个人，组成了一个八人委员会，一起与来自加州伯克利、伊利诺伊斯等25所高校的教授讨论，审查他们提交的方案。这些教授都非常知名，但在审查过程中，他们也得像论文答辩一样回答我们提出的各种问题。经过反复筛选，我们留下了五所大学进入最后一轮审查，最后挑了两所进行合作。有趣的是，里面有很多教授与我平时都是朋友，没有入选的自然对我很有意见，但大家也都能互相理解。
如今，嵌入式领域各种智能设备层出不穷，任何一家公司都不能凭一己之力满足人们对个性化计算的所有需求，各科技创新公司、相关的大学与研究机构之间开展广泛、深入、高效的产学研合作也变得愈发重要。希望以上三点能抛砖引玉，我也将在后面的文章中继续与大家探讨产学研合作的问题。
