谷歌自研SoC流片，要把Pixel手机优化成iPhone？

能够自研芯片，常被认为是终端厂商站在技术金字塔顶尖的表现。比如只能手机行业的苹果、三星、华为，都有自研的移动处理器SoC。苹果和华为甚至还在自研专用GPU和人工智能处理的芯片，通过创建定制芯片，公司可以更好地控制其设备中的功能和计算能力。

尽管小米、LG、中兴等手机公司也做过尝试，但并不成气候。

另一方面，互联网巨头谷歌旗下拥有数个系列、不同类型的智能硬件产品，包括智能手机、平板、音箱等，近年来又扩大了其设备阵容，包括智能扬声器和各种其他人工智能控制设备。按照目前势态，这些产品在未来皆有可能搭载谷歌自研芯片。

这将有利于谷歌摆脱对半导体大厂的依赖，确保硬件和软件功效的精密集成。

谷歌自家的智能手机Pixel系列一直表现平平，但他们一直寄望于用定制化的芯片来打造其独特的产品特征，所以也在悄悄进行手机移动端处理器研发。当年Pixel 2、Pixel 3和Pixel 4上的定制摄像头芯片“Pixel Visual Core”和“Pixel NeuroCore”就是很好的开端。

图为 Pixel Visual Core

像苹果做iPhone那样，做Pixel

据外媒报道，经过多年努力，属于谷歌自己、代号Whitechapel的SoC已于最近成功流片，它预计明年将率先部署在“亲儿子”Pixel中，并进入Chromebook。

目前，Google 方面对这一消息不予置评。

在此之前，Pixel手机均搭载高通骁龙芯片，虽说每年出货量不大，可谷歌走上手机芯片自研道路，必定会对高通（Qualcomm）造成一定的冲击。但同时，此举也能让谷歌Pixel手机更好地与自研芯片的iPhone对抗。

有报道称，谷歌这款芯片实际上是和三星联合开发，并将采用三星最先进的5纳米工艺来制造。但三星到底是参与设计还是仅负责代工就不得而知了，看起来后者可能性较大。

规格方面透露的不多，据Axios报道，这颗SoC基于Arm指令集，8核设计，并针对片谷歌的人工智能、语音唤醒等功能进行了优化。如同苹果对A系列处理器的优化一般，谷歌自己定制的芯片，也会更好支持谷歌自己的软件和服务，比如增强Google Assistant 功能，更好地支持机器学习相关功能。

Google Assistant 最初于 2016 年 5 月首次亮相，作为谷歌消息应用程序 Allo 及其语音激活扬声器 Google Home 的一部分。经由一段时间在 Pixel 和 Pixel XL 智能手机上的独家应用，它于 2017 年 2 月开始部署在其他 Android 设备上。

据悉，在迈出自研处理器芯片这一步之前，Google 早已有所布局。

谷歌在自研芯片上一直有布局

2019 年 2 月 11 日，据路透社报道，Google 在印度南部卡纳塔克邦首府班加罗尔组建了一支芯片设计团队，至少包括了 16 名工程师，大多是聘请自英特尔（Intel）、英伟达（NVIDIA）和高通等公司。

其中包括从苹果挖来的 John Bruno，Manu Gulati，Wonjae Choi 和 Tayo Fadelu，以及来自高通的 Mainak Biswas，Vinod Chamarty 和 Shamik Ganguly 等人。其中，John Bruno 在谷歌担任系统架构师。

报道指出，当时芯片团队致力于 Google 的智能手机和数据中心芯片业务，并且未来还会在该地办新的半导体工厂。

• Pixel Visual Core

2017 年，谷歌推出了 Pixel Visual Core，这是 Pixel 2 中内置的定制设计的协处理器，可增强手机的成像和 HDR +功能，专门用于加速相机的 HDR+计算，使图像处理更加流畅和快速，并且降低电量消耗。

据外媒报道，Pixel Visual Core 处理器其实使用了来自英特尔公司的技术，在 iFixit 发布的 Pixel 2 拆机过程中，也可以看到 Pixel Visual Core 处理器的序列号是从「SR3」开始的，这与英特尔芯片的序列号规律一致。

随后谷歌将 Visual Core 升级为 Pixel 4 中的 Neural Core，从而增加了强大的机器学习功能。

• Titan M 安全芯片

2018 年 10 月，在 Google Pixel 3/XL 新品发布会上，谷歌推出 Titan M 芯片，Titan M 是 谷歌专门为智能手机安全而打造的一款芯片，虽然在体积上不大，但谷歌明确表示主要应用于安全启动的过程，保护锁屏密码认证及磁盘加密。

谷歌表示，实际上，Titan M 功能就是 Titan 的延续，只不过针对手机领域进行了加工。

2017 年 3 月，在 Google Cloud Next 大会上，谷歌发布了一款名为 Titan 的安全芯片，尺寸上只有一款耳钉大小，功率也非常小，旨在用于 Google Cloud Platform（GCP）服务器上的产品，目的是保证其顾客代码和数据的安全性，可以防止政府间谍窃听硬件和插入固件植入来攻击电脑。

• Soli 雷达芯片

Soli 传感器最早展示于 2015 年，经过了多次迭代，最终集成于手机之中。

在 Pixel 4 中，Google 内置了一颗微型运动感应雷达 Soli 芯片，使其具备了 Motion Sense 功能，用户只需动动手指，Pixel 4 便可以感知手机周围的小动作，将独特的软件算法与先进的硬件传感器相结合。

• 张量处理器TPU

谷歌在芯片布局的另外一个重头戏便是 TPU（Tensor Processing Unit），2016 年 5 月的谷歌 I/O 大会，谷歌首次公布了自主设计的 TPU，2017 年谷歌 I/O 大会，谷歌宣布正式推出第二代 TPU 处理器，在今年的 Google I/0 2018 大会上，谷歌发布了新一代 TPU 处理器——TPU 3.0，TPU 3.0 的性能相比目前的 TPU 2.0 有 8 倍提升。

在 2018 年 7 月的 Next 云端大会，谷歌又发布了 Edge TPU 芯片抢攻边缘计算市场。

虽然都是 TPU，但边缘计算用的版本与训练机器学习的 Cloud TPU 不同，是专门用来处理 AI 预测部分的微型芯片。Edge TPU 可以自己运行计算，而不需要与多台强大计算机相连，因此应用程序可以更快、更可靠地工作。它们可以在传感器或网关设备中与标准芯片或微控制器共同处理 AI 工作。

在 TPU 上谷歌的策略和研发安卓的策略是一样的，就是开放，谷歌在 I/O 2017 大会上推出的第二代 TPU 加入了更加复杂的深度学习培训，并且将 TPU 开放，允许企业租用 TPU 板卡搭建超级计算机网络。

TPU 的开放降低了企业用户对英特尔、英伟达等通用芯片巨头的依赖。

值得一提的是，届时有媒体预测，如果 Google 的芯片项目进展顺利，未来可能会摆脱高通的骁龙产品线；现在看来，Whitechapel就是从各大公司挖来这些精英的成果之一。

责编：Luffy Liu

本文综合自快科技、机器之心、Axios、雷锋网报道