不造芯,不配做互联网巨头
这是 IC 男奋斗史的第 22 篇原创
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谷歌:互联网造芯“开山鼻祖”
2016 年 3 月,谷歌旗下 DeepMind 公司开发的围棋机器人 AlphaGo 以 4:1 的总比分战胜围棋世界冠军李世石。人类智慧的最后一块圣地被机器人攻破,全世界一片哗然。直到现在,杰哥还清楚的记得当时一边上班一边用手机围观这场“围棋世纪大战”文字直播的场景。
两个月后谷歌正式发布自研神经网络专用处理器芯片 TPU (Tensor Processing Unit)。而 AlphaGo 背后的硬件平台就是 TPU,AlphaGo 超强的计算能力就是靠谷歌 TPU 实现的。
其实谷歌早在 2013 年就已经开始了 TPU 的研发之路,2014 年正式研发完成并率先部署在自家的数据中心上使用,只是没有对外发布而已。从这一点上来说,谷歌绝对是互联网造芯的开山鼻祖。
2017 年 5 月,谷歌发布第二代 TPU 芯片 TPU v2,随后 AlphaGo 在与世界冠军柯洁的“围棋人机大战”中再次获胜。谷歌 TPU 又一次向世界展示了其强大的计算能力。
此后几年谷歌又陆续发布了云端 AI 专用芯片 TPU v3/v4、边缘端 AI 加速芯片 Edge TPU、手机 SOC 芯片 Tensor 等不同领域的芯片。谷歌的造芯之路也越走越远。
亚马逊:从“买买买”到芯片设计大厂
2015 年 1 月,全球网络电子商务巨头、大型云服务供应商亚马逊宣布收购以色列芯片设计公司 Annapurna Labs,正式进入自研芯片领域。
2017 年 12 月,亚马逊收购安全监视器供应商 Blink,其主要意图在于 Blink 的低功耗节能芯片设计能力,进一步布局自研芯片领域。
2018 年 11 月,亚马逊旗下云计算服务平台 AWS 发布首款基于 Arm 架构的云服务器 CPU 芯片 Graviton 以及首款云端 AI 推理芯片 AWS Inferentia。
到目前为止,亚马逊已经陆续发布了 4 代网络芯片 Nitro、3 代云服务器芯片 Graviton、1 代云端 AI 推理芯片 Inferentia 以及 1 代云端 AI 训练芯片 Trainium。亚马逊已经成为了坐拥网络芯片、服务器芯片和云端 AI 芯片三条产品线的“大型芯片设计公司”。
Facebook:为视频需求自主造芯
2018 年 5 月,Facebook 首席 AI 科学家 Yann LeCun,在故乡巴黎举行的科技峰会上首次披露 Facebook 在 AI 芯片领域的研究。他还透漏,Facebook 之所以自研芯片,是因为传统方法已经无法满足现在的视频分析处理需求,Facebook 需要一款 AI 芯片来实时分析和过滤视频内容。
2019 年,Facebook 与英特尔、高通和博通一起合作开发用于人工智能推理和视频转码的半定制 ASIC 芯片(Application Specific Integrated Circuit),以提升视频转码的效率。
据美国技术媒体报道,目前 Facebook 正在独立研发两款新的机器学习芯片。其中一款 AI 推理芯片主要用于视频算法推荐,另外一款则主要进行视频转码任务,以提高用户观看录制和直播视频的质量。
与谷歌和亚马逊相比,Facebook 在自研芯片领域起步较晚,技术积累时间也较短。但是 Facebook 自研芯片的目标非常明确,就是为了解决自家视频领域的需求。
百度:从结盟合作到自主研发
百度是国内互联网企业中布局芯片业务最早的一家,技术积累也是最深厚的。
2017 年 9 月,百度与 FPGA 供应商赛思灵(Xilinx) 合作发布了基于 FPGA 的云计算加速芯片 XPU,采用百度自己设计的 AI 处理器架构,拥有专用计算单元和数百个处理器。
2018 年 7 月,百度正式推出首款自研云端 AI 芯片——昆仑芯片。该款芯片采用百度自研 XPU AI 处理器架构,提供 512GB/s 的内存带宽,能够在 150W 的功耗下提供高达 256TOPS 的算力。
2019 年 7 月,百度对外发布终端语音 AI 芯片——鸿鹄芯片。据悉这款芯片是按照车规级标准打造,主要应用于车载语音交互、智能家居等场景。
2021 年 8 月,百度正式推出其第二代云端 AI 芯片——昆仑芯 2 代,同时宣布昆仑芯 2 已经实现量产。该款芯片采用 7nm 制程,搭载百度自研的第二代 XPU 架构,适用于云边端等多种场景。
与谷歌类似,得益于自家数据中心的应用环境,百度昆仑芯片可以快速实现部署,及时发现问题并反馈至设计端,进而实现昆仑系列芯片的快速迭代。
据杰哥了解到的消息,百度目前正在加快第三代 AI 云端芯片——昆仑芯 3 代的研发进度,同时还在研发用于自动驾驶的专用昆仑芯片。
阿里:投资+自研双管齐下,打造端云一体化
阿里在芯片领域的布局起初主要体现在投资上。从 2017 年开始,阿里相继投资了寒武纪、深鉴科技、翱捷科技、恒玄科技等众多芯片公司。
2017 年 10 月,阿里宣布成立达摩院,主要进行基础科学和颠覆式技术创新研究,芯片技术也是其研究领域之一。达摩院专门组建了 AI 芯片技术团队,正式进入自研芯片领域。2018 年 4 月,阿里全资收购嵌入式 CPU 企业中天微,然后把中天微和达摩院自研芯片团队整合成一家独立的芯片公司,取名“平头哥”。
2019 年 7 月,平头哥发布 RISC-V 处理器玄铁 910。玄铁 910 是 CPU IP 核,支持 16 核,单核性能达到 7.1 Coremark/MHz,主频达到 2.5GHz。基于玄铁 910 可以设计高性能处理器芯片,应用于 5G、人工智能以及自动驾驶等高端领域。
2019 年 8 月,平头哥发布 SoC 芯片平台“无剑”。无剑由 SoC 架构、处理器、各类 IP、操作系统、软件驱动和开发工具等模块构成,是面向 AIoT 时代的一站式芯片设计平台,提供集芯片架构、基础软件、算法与开发工具于一体的整套解决方案。
2019 年 9 月,平头哥发布 AI 芯片含光 800,采用自研芯片架构,通过推理加速等技术有效解决芯片性能瓶颈问题;软件层面集成了达摩院先进算法,针对 CNN 及视觉类算法深度优化计算、存储密度,可实现大网络模型在一颗 NPU 上完成计算。
到目前为止,平头哥已集齐玄铁 CPU、无剑 SoC、含光 NPU 三大产品线,涵盖了处理器 IP、SoC 设计平台和 AI 芯片三大领域。
与亚马逊类似,阿里平头哥已经成为了坐拥处理器 IP、SoC 设计平台和 AI 芯片三条产品线的“大型芯片设计公司”。
腾讯:从投资到自研,起步虽晚但不会缺席
相较于在自研芯片方面已取得成效的阿里和百度,腾讯起步要晚不少。从 2018 年开始,腾讯多次投资云端 AI 芯片企业燧原科技,Pre-A 轮融资腾讯领投 3.4 亿元,A 轮融资和 B 轮融资,腾讯也相继跟投。
2019 年 12 月,燧原发布基于其“邃思”芯片的人工智能训练加速卡“云燧 T10”。腾讯投资董事总经理姚磊文表示,在产业互联网战略以及人工智能等前沿科技的探索上,腾讯与燧原也有很强的协同效应,邃思芯片落地过程中,腾讯的技术团队与燧原展开了全面合作,帮助公司大大加速了研发过程。
2020 年 3 月,腾讯旗下腾讯云成立了一家名为“深圳宝安湾腾讯云计算有限公司”的企业。资料显示,该企业注册资本 2000 万元,经营范围包括集成电路设计与研发。
在业界看来,国内外互联网企业自研芯片已成一大趋势,随着竞争对手相继踏上造芯之路,腾讯涉足自研芯片领域只是时间问题。根据杰哥从腾讯内部员工处了解到的信息,目前腾讯已经在研发服务器相关的 AI 芯片。相信在不久的将来腾讯也会对外发布其自研芯片。
字节跳动:新晋互联网巨头入局造芯
2016 年,字节跳动成立了人工智能实验室,其主要研究重点是开发为字节跳动内容平台服务的创新技术。
2018 年,字节跳动副总裁杨震原向媒体透露,字节跳动拥有全球数量最大的用户上传视频需要分析处理,有大量的芯片采购和应用。目前也在芯片相关领域积极寻求突破。
2021 年 2 月,字节跳动参与国内 GPU 芯片设计公司摩尔线程的 Pre-A 轮融资。3 月,有媒体引述知情人士消息报道称,字节跳动正在自研云端 AI 芯片和 Arm 服务器芯片。随后字节跳动回应表示,公司是在组建相关团队,在 AI 芯片领域做一些探索。在招聘市场上,字节跳动也投放了很多芯片研发相关的岗位。杰哥有好几位前同事小伙伴接都触过字节芯片相关的岗位招聘。
与 Facebook 类似,字节跳动入局芯片领域的目的其实很明确,就是要解决自家视频分析处理相关的需求。
对比国内外互联网巨头的造芯现状,杰哥总结出以下几个特点:
1
作为互联网搜索引擎巨头,谷歌和百度基于自身大型数据中心的应用环境,能够实现其专用处理器芯片从研发到应用的快速部署以及从应用到研发的快速反馈,从而完成产品的快速迭代并不断提升产品性能与用户体验。简单说就是芯片研发“速度快”。
2
作为网络电子商务巨头与大型云服务供应商,亚马逊和阿里得益于自己云计算、电子商务等领域的应用环境,能够同时布局多条芯片研发的产品线,涵盖不同的应用领域。简单说就是芯片研发“范围广”。
3
作为社交和视频领域的互联网巨头,Facebook、腾讯和字节跳动涉足芯片领域的目的主要是为了满足自家视频分析或者服务器加速优化等需求。简单说就是芯片研发“目标专一”。
本文杰哥主要梳理了国内外互联网巨头的造芯现状,那么互联网企业造芯背后的原因有哪些?互联网企业造芯与第三方芯片公司对比有哪些优势与劣势?互联网企业造芯未来的发展趋势可能有哪些?杰哥将在下一篇文章中为大家一一解答。
未完待续…...
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