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。
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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。
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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。
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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。
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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
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