隨著英偉達(dá),、英特爾、德州儀器等幾家廠商黯然離場(chǎng),手機(jī)芯片市場(chǎng)格局已經(jīng)形成,高通,、聯(lián)發(fā)科,、三星、獨(dú)樹一幟的蘋果A系列和華為麒麟,。
在芯片技術(shù)壁壘越來(lái)越高的同時(shí),還是有一些野心勃勃的廠商想要攀上技術(shù)的高地,。
集賢:挖角大佬為自研芯片打基礎(chǔ)
2017年,谷歌從蘋果挖角了多位芯片行業(yè)的大佬,包括前蘋果SoC芯片架構(gòu)師 Manu Gulati、蘋果芯片專家John Bruno,、Wonjae Choi,以及來(lái)自高通的Mainak Biswas,Vinod Chamarty和Shamik Ganguly等人,。
谷歌正在為其 Pixel智能手機(jī)打造自有芯片而努力。
而且在新架構(gòu)不斷涌現(xiàn)的趨勢(shì)下,谷歌也希望在這塊領(lǐng)域加強(qiáng)其自研芯片的實(shí)力,。
谷歌在班加羅爾至少招募了16名技術(shù)老兵,還有4名招聘人員專門從英特爾,、高通、博通和英偉達(dá)等傳統(tǒng)芯片公司挖人才,。
今年3月,谷歌還宣布公司已聘請(qǐng)英特爾長(zhǎng)期高管烏里·弗蘭克為副總裁來(lái)運(yùn)營(yíng)其定制芯片部門,。
收購(gòu):加速自研芯片日程
2018年,谷歌宣布完成 11 億美金對(duì) HTC 智能手機(jī)Pixel團(tuán)隊(duì)的收購(gòu),HTC 的移動(dòng)設(shè)備部門的部分成員將加入谷歌硬件部門;谷歌也將獲取HTC的部分非獨(dú)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)。
在收購(gòu)HTC負(fù)責(zé)Pixel的團(tuán)隊(duì)后,谷歌在自主芯片研發(fā)上的能力得到了進(jìn)一步的提升,。
今年,谷歌收購(gòu)了Provino Technologies,開發(fā)用于機(jī)器學(xué)習(xí)的片上網(wǎng)絡(luò)(NoC)系統(tǒng)的初創(chuàng)公司,能夠助力其TPU的發(fā)展,從而推動(dòng)其在云端AI芯片的發(fā)展,。
NoC 相比于其它設(shè)計(jì)來(lái)說提高了系統(tǒng)芯片的可擴(kuò)展性及復(fù)雜系統(tǒng)芯片的功率。
但從谷歌發(fā)布的產(chǎn)品來(lái)看,他們從自研手機(jī)芯片的突破口不是手機(jī)處理器芯片,而是手機(jī)協(xié)處理器,。
上云:TPU延伸上云計(jì)劃
TPU是谷歌在2015年推出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專用芯片,為優(yōu)化自身的TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)框架而打造,與GPU不同,谷歌TPU是一種ASIC芯片方案,是一種專門定制的芯片,。
從2015年起,谷歌基于TPU逐步完善從云到端的布局。
在面向云服務(wù)的TPU和TPU POD之外,還推出了為端到端,、端到邊提供AI算力的Edge TPU,賦能預(yù)見性維護(hù),、故障檢測(cè)、機(jī)器視覺、機(jī)器人,、聲音識(shí)別等更廣泛的場(chǎng)景,。
時(shí)至今日,谷歌的TPU已經(jīng)迭代到了第四代,其第四代TPU的平均性能比其第三代TPU高出2.7倍。
憑借TPU芯片的出色性能表現(xiàn),也使得谷歌也成為了專用AI芯片的代表玩家,。而他所推出的這種新架構(gòu),也為新一代的人工智能浪潮帶來(lái)了新的啟發(fā),。
谷歌還計(jì)劃將其TPU應(yīng)用在EDA領(lǐng)域,利用云上資源,進(jìn)行芯片驗(yàn)證,還可以大大加速芯片開發(fā)的時(shí)間。
谷歌還將其TPU芯片逐漸帶入到了邊緣端,并在2018年推出了Google Edge TPU,。對(duì)Cloud TPU和Google Cloud服務(wù)的補(bǔ)充,提供端到端,、云端到邊緣、“硬件 + 軟件”的基礎(chǔ)架構(gòu),可協(xié)助客戶部署基于 AI 的解決方案,。
在 AI 芯片發(fā)展史上,無(wú)論是從片上內(nèi)存上,還是從可編程能力來(lái)看,谷歌 TPU 都是不可多得的技術(shù)創(chuàng)新,打破 GPU 的壟斷地位,且打開云端 AI 芯片的新競(jìng)爭(zhēng)格局,。
開源:首個(gè)開源PDK降低進(jìn)入門檻
去年,谷歌宣布了第一個(gè)開源的PDK——SkyWater PDK。被選中的企業(yè)無(wú)需承擔(dān)昂貴的制造費(fèi)用,谷歌將為其提供完全免費(fèi)的芯片制造流程,。
這是同類產(chǎn)品中的第一個(gè)開放源代碼處理工具,使用此PDK,可以在130nm節(jié)點(diǎn)的SkyWater晶圓廠生產(chǎn)芯片,。
如果開源PDK的模式取得了成功,這會(huì)降低企業(yè)進(jìn)入半導(dǎo)體行業(yè)的門檻。
下一代TPU人工智能芯片在路上
在AI硬件方面,在近日谷歌宣布將推出下一代定制的張量處理單元(TPU)人工智能芯片TPUv4 Pods人工智能芯片,。
TPUv4 Pods人工智能芯片的運(yùn)算速度是上一版本的兩倍,而量子運(yùn)算將挑戰(zhàn)100萬(wàn)量子位運(yùn)算規(guī)模,是Google目前部署的最快一代系統(tǒng),。
本次推出的TPUv4,對(duì)系統(tǒng)內(nèi)部的互聯(lián)速度及架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化,以進(jìn)一步提升互聯(lián)速度,。據(jù)悉,TPUv4集群的互連帶寬是大多數(shù)其他網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的10倍,可以提供exaflop級(jí)別計(jì)算能力,。
今年下半年,谷歌計(jì)劃將該芯片作為云平臺(tái)的一部分提供給開發(fā)者。
發(fā)力始終繞不開的AI芯片
盡管TPU不是用在手機(jī)上的AI芯片,且在深度學(xué)習(xí)任務(wù)上,與 CPU ,、GPU ,、FPGA相比,任務(wù)靈活度較低。但無(wú)論如何,谷歌進(jìn)軍AI領(lǐng)域的野心已經(jīng)昭然若揭,。
個(gè)人移動(dòng)終端上的AI應(yīng)用(語(yǔ)音識(shí)別,、圖像處理等)具有如此廣闊的發(fā)展前景和市場(chǎng)潛力,谷歌自然不會(huì)視而不見,Android的升級(jí)早就成為該平臺(tái)的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。
在已經(jīng)推出的Pixel手機(jī)上,谷歌已經(jīng)搭載了圖像處理的專用AI芯片Visual Core,用于編譯HDR +圖像的速度比應(yīng)用處理器快5倍,功耗僅為其1/10,。
Visual Core還處理與相機(jī)相關(guān)的復(fù)雜成像和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù),其中包括基于場(chǎng)景的自動(dòng)圖像調(diào)整以及其他用途,。
現(xiàn)在,該芯片正在開發(fā)中,并將在今年晚些時(shí)候面世的Pixel 6智能手機(jī)和另一臺(tái)設(shè)備上首次亮相。
代號(hào)為Whitechapel的5納米工藝芯片將為下一代Pixel手機(jī)提供動(dòng)能,。它在內(nèi)部被稱為GS101 – Google Silicon芯片,。
這款先進(jìn)的芯片將通過TPU進(jìn)行三集群設(shè)置,給智能手機(jī)帶來(lái)更強(qiáng)的機(jī)器學(xué)習(xí)能力,從而讓這些現(xiàn)代應(yīng)用程序從中獲得更好的AI體驗(yàn)。
Whitechapel芯片將采用定制的神經(jīng)處理單元和圖像信號(hào)處理器,。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的使用可能不僅僅是用來(lái)改善相機(jī),而是用來(lái)提高Pixel 6和Pixel 6 Pro的性能標(biāo)準(zhǔn),。
從云端,到邊緣端和手機(jī)智能終端,谷歌圍繞著AI芯片的布局越來(lái)越廣。從谷歌的這些布局上看,谷歌在芯片領(lǐng)域的謀劃似乎更具野心,。
部分資料參考:半導(dǎo)體行業(yè)觀察:《谷歌的芯片布局》,新浪科技:《谷歌的芯片布局:不僅僅是手機(jī) 從邊到云一直在布局》,三易生活:《一款芯片用三代,谷歌的底氣到底從何而來(lái)》,。