從云到端,谷歌的AI芯片2.0

2020年04月23日 12:58:05 拜倫建站 141次

得芯片者得天下。我們可以把這句話再延伸一下說,得AI芯片者得未來的天下。

對于智能終端廠商來說,能夠自研SoC芯片似乎才是頂  級實力的象征。眾所周知,盤踞全球智能手機前三甲的三星、華為、蘋果,無一例外都擁有自研的SoC芯片。

    

從云到端,谷歌的AI芯片2.0

    (2020智能手機芯片跑分數據TOP10)

現在,經歷了多年的輔助AI芯片的經驗積累之后,谷歌終于要入場智能終端的核心硬件——SoC處理器芯片了。

據外媒Axois報告,谷歌在自研處理器方面取得了顯著進步,最  近其自主研發的SoC芯片已經成功流片。

據悉,該芯片是谷歌與三星聯合開發,采用5nm工藝制造,“2+2+4”三架構設計的8核CPU集群,以及搭載全新ARM公版架構的GPU,同時在ISP和NPU上集成了谷歌VisualCoreAI視覺處理器。這讓谷歌的終端芯片能夠更好地支持AI技術,比如大幅提升谷歌助手的交互體驗。

在上市計劃上,谷歌的這一SoC處理器芯片預計將于率先部署在下一代Pixel手機以及谷歌筆記本Chromebook中。

谷歌的這一舉動被視為對蘋果自研處理器模式的靠攏,從“原生系統+最  主流旗艦芯片”變為“原生系統+自研芯片”,谷歌的用意肯定不僅是想擺脫高通芯片的鉗制,更重要的是想通過自研芯片實現更好的軟硬件結合,使得安卓系統在自家硬件上發揮更大的性能優勢。

我們其實知道,自研芯片并不能在硬件利潤上帶給谷歌更多的價值,其中最  有價值的地方在于將谷歌AI上面的優勢通過軟硬件的結合,在智能終端上得到更好的應用。

我們也都知道,谷歌在AI芯片上入局最  早,實力強勁。然而AI芯片的技術有多強,AI技術和芯片研發有哪些相互促進的關系?相信很多人還是不明就里的,而這正是我們接下來要去深入探究的。

從云端到終邊端,谷歌AI芯片的進階之路 

在谷歌的TPU(TensorProcessingUnit,張量處理單元)處理器推出之前,大部分的機器學習以及圖像處理算法一直都是跑在GPU與FPGA這兩種通用芯片上面的。而提出了深度學習開源框架TensorFlow的谷歌則專門做出這樣一款為TensorFlow算法設計的專用芯片。

TPU就這樣誕生了,然而讓TPU的聲名遠播卻是在AlphaGo大戰李世石的人機圍棋賽。據說,當時谷歌為TPU其實下了另一盤大棋的。因為在挑戰李世石之前,AlphaGo是跑在1202個CPU和176個GPU上面與棋手樊麾比賽的。這讓看過對弈過程的李世石很有信心。然而在比賽前幾個月,AlphaGo的硬件平臺換上了TPU,這讓AlphaGo的實力很快得到成長,后面的對戰局勢讓李世石就吃盡了苦頭。

    

從云到端,谷歌的AI芯片2.0

    (谷歌TPU芯片)

TPU是一種專用集成電路(ASIC),作為專門在谷歌云使用的AI芯片,其使命就在于加速谷歌人工智能落地的速度。在2017年谷歌公布的第二代TPU上,其浮點運算能力高達每秒180萬億次,既可以用于推理,也可以用做訓練。而到了2018年的TPU3.0版本,其計算性能相比TPU2.0提升八倍,可達每秒1000萬億次浮點計算。

此后,谷歌的AI布局逐漸走向邊緣側。在2017年的谷歌云服務年會上,正式發布其邊緣技術,并推出了GoogleEdgeTPU。

EdgeTPU是谷歌專為在邊緣運行TensorFlowLiteML模型而設計的ASIC芯片。EdgeTPU可用于越來越多的工業使用場景,如預測性維護、異常檢測、機器視覺、機器人學、語音識別,也可以應用于本地部署、醫療保健、零售、智能空間、交通運輸等各個領域。

EdgeTPU體型小、能耗低,因此只負責AI加速判別、加速推算,僅為加速器、輔助處理器的角色,可以在邊緣部署高精度AI,是對CPU、GPU、FPGA以及其他在邊緣運行AI的ASIC解決方案的補充。

谷歌還在去年推出了基于EdgeTPU芯片的等一系列開發硬件,以及本地化AI平臺Coral,為邊緣側提供優質、易部署的AI解決方案。

盡管TPU和EdgeTPU主要是對深度學習起到運算推理加速的輔助服務器,但我們仍然能夠看到谷歌在AI芯片上的布局野心。從云端,到邊緣端和手機智能終端,正是理解谷歌AI芯片的內在邏輯。

    

從云到端,谷歌的AI芯片2.0

    (PixelVisualCore)

從2017年開始,谷歌就在智能手機上陸續推出了定制的攝像頭芯片“PixelVisualCore”和“PixelNeuroCore”,并用在了Pixel2、Pixel3和Pixel4上。

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