隨著英偉達、英特爾、德州儀器等幾家廠商黯然離場,手機芯片市場格局已經形成,高通、聯發科、三星、獨樹一幟的蘋果A系列和華為麒麟。
在芯片技術壁壘越來越高的同時,還是有一些野心勃勃的廠商想要攀上技術的高地。
集賢:挖角大佬為自研芯片打基礎
2017年,谷歌從蘋果挖角了多位芯片行業的大佬,包括前蘋果SoC芯片架構師 Manu Gulati、蘋果芯片專家John Bruno、Wonjae Choi,以及來自高通的Mainak Biswas,Vinod Chamarty和Shamik Ganguly等人。
谷歌正在為其 Pixel智能手機打造自有芯片而努力。
而且在新架構不斷涌現的趨勢下,谷歌也希望在這塊領域加強其自研芯片的實力。
谷歌在班加羅爾至少招募了16名技術老兵,還有4名招聘人員專門從英特爾、高通、博通和英偉達等傳統芯片公司挖人才。
今年3月,谷歌還宣布公司已聘請英特爾長期高管烏里·弗蘭克為副總裁來運營其定制芯片部門。
收購:加速自研芯片日程
2018年,谷歌宣布完成 11 億美金對 HTC 智能手機Pixel團隊的收購,HTC 的移動設備部門的部分成員將加入谷歌硬件部門;谷歌也將獲取HTC的部分非獨家知識產權。
在收購HTC負責Pixel的團隊后,谷歌在自主芯片研發上的能力得到了進一步的提升。
今年,谷歌收購了Provino Technologies,開發用于機器學習的片上網絡(NoC)系統的初創公司,能夠助力其TPU的發展,從而推動其在云端AI芯片的發展。
NoC 相比于其它設計來說提高了系統芯片的可擴展性及復雜系統芯片的功率。
但從谷歌發布的產品來看,他們從自研手機芯片的突破口不是手機處理器芯片,而是手機協處理器。
上云:TPU延伸上云計劃
TPU是谷歌在2015年推出的神經網絡專用芯片,為優化自身的TensorFlow機器學習框架而打造,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,賦能預見性維護、故障檢測、機器視覺、機器人、聲音識別等更廣泛的場景。
時至今日,谷歌的TPU已經迭代到了第四代,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,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,也為新一代的人工智能浪潮帶來了新的啟發。
谷歌還計劃將其TPU應用在EDA領域,利用云上資源,進行芯片驗證,還可以大大加速芯片開發的時間。
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Cloud TPU和Google Cloud服務的補充,提供端到端、云端到邊緣、“硬件 + 軟件”的基礎架構,可協助客戶部署基于 AI 的解決方案。
在 AI 芯片發展史上,無論是從片上內存上,還是從可編程能力來看,谷歌 TPU 都是不可多得的技術創新,打破 GPU 的壟斷地位,且打開云端 AI 芯片的新競爭格局。
開源:首個開源PDK降低進入門檻
去年,谷歌宣布了第一個開源的PDK——SkyWater PDK。被選中的企業無需承擔昂貴的制造費用,谷歌將為其提供完全免費的芯片制造流程。
這是同類產品中的第一個開放源代碼處理工具,使用此PDK,可以在130nm節點的SkyWater晶圓廠生產芯片。
如果開源PDK的模式取得了成功,這會降低企業進入半導體行業的門檻。
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人工智能芯片的運算速度是上一版本的兩倍,而量子運算將挑戰100萬量子位運算規模,是Google目前部署的最快一代系統。
本次推出的TPUv4,對系統內部的互聯速度及架構進行優化,以進一步提升互聯速度。據悉,TPUv4集群的互連帶寬是大多數其他網絡技術的10倍,可以提供exaflop級別計算能力。
今年下半年,谷歌計劃將該芯片作為云平臺的一部分提供給開發者。
發力始終繞不開的AI芯片
盡管TPU不是用在手機上的AI芯片,且在深度學習任務上,與 CPU 、GPU 、FPGA相比,任務靈活度較低。但無論如何,谷歌進軍AI領域的野心已經昭然若揭。
個人移動終端上的AI應用(語音識別、圖像處理等)具有如此廣闊的發展前景和市場潛力,谷歌自然不會視而不見,Android的升級早就成為該平臺的一個關鍵點。
在已經推出的Pixel手機上,谷歌已經搭載了圖像處理的專用AI芯片Visual Core,用于編譯HDR +圖像的速度比應用處理器快5倍,功耗僅為其1/10。
Visual Core還處理與相機相關的復雜成像和機器學習任務,其中包括基于場景的自動圖像調整以及其他用途。
現在,該芯片正在開發中,并將在今年晚些時候面世的Pixel 6智能手機和另一臺設備上首次亮相。
代號為Whitechapel的5納米工藝芯片將為下一代Pixel手機提供動能。它在內部被稱為GS101 – Google Silicon芯片。
這款先進的芯片將通過TPU進行三集群設置,給智能手機帶來更強的機器學習能力,從而讓這些現代應用程序從中獲得更好的AI體驗。
Whitechapel芯片將采用定制的神經處理單元和圖像信號處理器。人工智能和機器學習的使用可能不僅僅是用來改善相機,而是用來提高Pixel 6和Pixel 6 Pro的性能標準。
從云端,到邊緣端和手機智能終端,谷歌圍繞著AI芯片的布局越來越廣。從谷歌的這些布局上看,谷歌在芯片領域的謀劃似乎更具野心。
部分資料參考:半導體行業觀察:《谷歌的芯片布局》,新浪科技:《谷歌的芯片布局:不僅僅是手機 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》。
