趨勢分析 – 科技巨頭紛紛搶近 AI 晶片,處理器拼搏戰火在即?

本文出自 雷鋒網,作者:包永剛 ,5R 商業輪廓經授權轉載

上週,科技巨頭阿里巴巴宣布正在自主研發 AI 晶片——Ali-NPU,此前美國科技巨頭谷歌(Google)、蘋果(Apple)、微軟(Microsoft)、臉書(Facebook)也紛紛開始自主研發 AI 晶片,其中谷歌的 TPU 已經升級到了第二代,這是否意味著 AI 晶片戰即將開打?科技巨頭造晶背後的目的有何不同?

從發布的產品來看,谷歌的 AI 晶片在各大科技巨頭中稍微領先。據雷鋒網報導,2011 年谷歌開始認真考慮使用深度學習網絡,這些網絡的運算要求是其計算資源變得緊張。更具體來說,谷歌計算發現,如果每位用戶每天使用 3 分鐘谷歌提供的基於深度學習語音識別模型的語音搜索服務,就必須把現有的數據中心擴大兩倍。谷歌需要更強大、更高效的處理晶片,但已有的 CPU 和 GPU 都不能滿足需求,因此谷歌決定自己研發更高效的晶片。

5addc3d360619圖片來源:雷鋒網

科技巨頭紛紛自造“晶片”

深度學習運算要求高,谷歌 TPU 已升級到第二代

2016 年 5 月的谷歌 I/O 大會,谷歌首次公佈了自主設計的 TPU,並稱其在谷歌數據中心已使用了一年。發布一年之後,關於谷歌的機器學習定制晶片的神秘面紗才最終揭開,谷歌資深硬件工程師 Norman Jouppi 刊文指出,谷歌 TPU 處理速度要比 GPU 和 CPU 快 15-30 倍(和 TPU 對比的是英特爾 Haswell CPU 以及 Nvidia Tesla K80 GPU),能效上,TPU 更是提升了 30 到 80 倍。

2017 年谷歌 I/O 大會上,谷歌就宣布正式推出第二代 TPU 處理器,第二代 TPU 處理器加深了人工智能在學習和推理的能力,據谷歌的內部測試,第二代 TPU 晶片針對機器學習的訓練速度比目前市場上的 GPU 節省一半時間。

2018 年,谷歌傳奇晶片工程師 Jeff Dean 連發了十條 twitter 宣布谷歌 TPU 首次對外全面開放,第三方廠商和開發者可以每小時花費 6.5 美元來使用它,但需要先行填表申請。

外界認為這意味著 AI 晶片和公有雲端市場將迎來新的變革。

滿足 iPhone 應用需求 A11Bionic 加入 NPU

作為當今的手機巨頭,蘋果的首款人工智能晶片是 A11 Bionic。在蘋果 2017 年秋季新品發布會上,A11 Bionic 隨 iPhoneX 一起亮相。 A11 除了在 CPU、GPU、ISP 方面的提升,還首次搭載了專用於機器學習的硬體「神經網絡引擎(neural engine)」,該神經網絡引擎採用雙核設計,每秒運算次數最高可達 6000 億次,相當於 0.6TFlops,以幫助加速人工智能任務,即專門針對 Face ID,Animoji 和 AR 等應用程序的 ASIC。

有了神經網絡引擎,蘋果高級副總裁 Phil Schiller 曾表示:基於 ASIC 的深度學習實現了高準確率之外,還能比基於通用晶片的方案減少功耗。不過蘋果並未披露對這款神經網絡引擎的功耗、實測性能,不過據 GeekBench 跑分庫的數據,其單核和多核跑分均超過驍龍 835。

發布會後蘋果 IC 設計團隊總監、硬體科技資深副總裁 Johny Srouji 表示,蘋果著手架構晶片一般從 3 年前就開始,這意味著 A11 Bionic 大概在 2014 年間就進行開發工作了。

微軟為下一代 HoloLens 研發 AI 晶片

2017 年 月,微軟在夏威夷舉辦的 CVPR 大會上公佈他們正在為 HoloLens 開發新的 AI 晶片。 2017 年 10 月,微軟設備部門全球副總裁 Panos Panay 接受 CNBC 採訪時也確認了微軟正在為下一代 HoloLens MR 頭戴設備研發 AI 晶片,並表示微軟不僅擁有一支專注的 IC 設計團隊,而且還與晶片製造商和其他合作夥伴共同開。

據悉,HoloLens 是目前全球第一台能識別環境,在空間中顯示 3D 圖像的 MR 設備,支持簡單的 3D 手勢交互,但 HoloLens 還缺乏對環境的深度理解,AI 晶片的加入將提升這一能力,為其提供額外的語音和圖像識別等複雜處理功能力,支持更多手勢交互無法實現的任務。

不過,微軟的AI 晶片也將用在其他設備上,還會授權其他第三方廠商。

亞馬遜為 Echo 定制 AI 晶片

2018 年 月,透露消息一向比較可靠的外媒 The Information 發布文章,該文章援引知情人士的消息稱亞馬遜已經在為旗下的 Echo 智慧音響以及其他搭載亞馬遜旗下的虛擬助手 Alexa 的硬體產品開發專用的 AI 晶片。

The Information 還表示亞馬遜的 AI 晶片開發過程起自於兩年前,主要的手段就是招聘和收購,據稱已經擁有近 450 名晶片專業員工。 2015 年亞馬遜以 3.5 億美元的價格,收購了一家名為 Annapurna Labs 的以色列公司,該公司其實就是一家不為人知的晶片公司。當然亞馬遜對於這起收購諱莫如深,然而在 2016 Annapurna Labs 表示它正在開發一系列名為 Alpine 的晶片,面向存儲器、WIFI 路由器、智能家居、流媒體等設備類型。根據那位知情人士的說法,目前正在為亞馬遜開發 AI 晶片的就是 Annapurna Labs,不過亞馬遜方面拒絕評論。

亞馬遜研發 AI 晶片的目的也很明確,Echo 智慧音響的智能語音助理需要靠雲端完成,AI 晶片可以實現部分數據的本地處理,能夠一定程度降低設備對雲端指令的依賴,從而大幅度加快設備的響應速度。亞馬遜希望在智能家居硬體市場和麵向消費者的人工智能產品領域保持競爭力。

Facebook 正組建 AI 晶片團隊

2018 年 4 月,從 Facebook 在其網站發布的招聘信息看,Facebook 正在組建一個新的團隊設計自主晶片。從 Facebook 網站可以看到,其公司總部加利福尼亞州門洛帕克正在招聘 ASIC & FPGA 設計工程師,招聘的崗位屬於基礎建設(infrastructure)範疇,應聘者需要具有架構和設計半定制和全定制 ASIC 的專業知識,與軟體和系統工程師合作,了解當前硬體的局限性,並利用專業知識打造針對 AI/ML,壓縮,影片解碼等多種應用的的定制解決方案。除了設計工程師,Facebook 也在招聘負責管理 ASIC 的開發的經理。

不過 Facbook 拒絕發表評論,目前也尚不清楚 Facebook 會將晶片用於哪些應用,但從招聘可以看出其自主開發晶片的計劃還處於早期階段。

外媒認為 Facbook 自主研發 AI 晶片的主要目的可能是想降低對 NVIDIA、高通、英特爾等晶片廠商的依賴,當然也可能為 Facebook 的 Oculus 虛擬實境頭戴設備而研發。

阿里自研 Ali-NPU 提升雲端計算運算效率

除了美國的科技巨頭,上週阿里巴巴也宣布達摩院正在研發一款名為 Ali-NPU 的神經網絡晶片,按照設計,Ali-NPU 性能將是現在市面上主流 CPU、GPU 架構 AI 晶片的10倍,製造成本和功耗僅為一半,性價比超 40 倍。

據悉,Ali-NPU 為解決圖像、視頻識別、雲端計算等商業場景的 AI 推理運算問題,提昇運算效率、降低成本。未來,Ali-NPU 的能力也可以通過阿里雲進行計算能力的輸出賦能各行各業。

阿里巴巴基礎設施事業群首席架構師高山淵表示,阿里巴巴 2017 年成立了達摩院,並宣布投入 1000 億到技術研發。實質上遠在達摩院成立之前阿里就已經開始在 AI 晶片領域進行投入,目前這個研發已經進入到一個比較深水區的階段

另據雷鋒網報導,阿里研究院還在全球設辦事處,包括位於微軟總部附近的華盛頓州貝爾維尤。  2017 年,阿里巴巴矽谷辦公室聘請了高通前員工 Han Liang 為「人工智能晶片架構師」。同時,阿里還在為該辦公室招聘更多人才。

你我都有晶片,AI 晶片戰來了嗎?

不難發現,谷歌的 TPU 已經對外開放,微軟表示其 AI 晶片也會授權第三方使用,阿里也希望其 Ali-NPU 能夠賦能各行各業,雖然亞馬遜和 Facebook 的情況暫不明了,但除了蘋果應該都有希望開放自家的 AI 晶片。

至於自研 AI 晶片的目的,雷鋒網認為一方面在晶片發展速度變慢的背景下,通過 CPU、GPU 已經不能滿足科技巨頭的需求,為了擺脫對晶片巨頭的依賴,紛紛開始自研晶片。其次,針對不同的 AI 應用,定制晶片的性能明顯高於通用晶片,因此自主研發 FPGA 或 ASIC 成為了好選擇。

不過,除了紛紛開始自研 AI 晶片的科技巨頭,英特爾、高通、英偉達、AMD、賽靈思等在各自領域中有絕對優勢的傳統晶片巨頭也都有自家的 AI 晶片,其中英偉達的 GPU 被廣泛應用於包括谷歌和 Facbook 在內多家公司的數據中心。

那麼,科技巨頭的紛紛入局是否意味著 AI 晶片戰即將開打?未來還會有哪些巨頭加入爭奪戰?巨頭都有晶片的情況下,誰受到的影響最大?

 

本文經授權、轉載自:雷鋒網,作者:包永剛
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