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揭秘谷歌自研手机芯片!安卓生态大地震

寓扬人工智能 人工智能芯片重磅报道 头条 智东西人工智能芯片系列报道2018/01/04

智东西(公众号:zhidxcom) 文 | 寓扬 导语:最近半年以来,人工智能的发展重心逐渐从云端向终端转移, […]

智东西(公众号:zhidxcom)
文 | 寓扬

导语:最近半年以来,人工智能的发展重心逐渐从云端向终端转移,相伴而生的是人工智能芯片产业的全面崛起。智东西历经数月,首次对人工智能芯片全产业链上下近百间核心企业进行报道,覆盖国内外各大巨头玩家、新兴创企、场景应用、代工生产等,全面深入地对AI芯片产业发展、创新创业进行了追踪报道。此为智东西AI芯片产业系列报道之一。

软件起家的谷歌一直有着一颗硬件梦,尤其是已经来临的人工智能时代。就在今年中秋节后一天,谷歌一连甩出7款硬件,智能手机、智能音箱、笔记本电脑、翻译耳机、智能相机纷纷亮相,给你一个“硬气”的谷歌。

但谷歌从来都不是为硬件而硬件,其背后的逻辑在于AI、软硬件三位一体。用谷歌CEO皮查伊的话来说,真正解决问题要靠“人工智能+软件+硬件(AI+Software+Hardware)”的方法。

Opening Day Of Mobile World Congress 2015

(谷歌CEO 桑达尔·皮查伊)

然而硬件设备远远不能满足谷歌的需求,或者说撑不起其AI能力的伟大。在继2016年推出数据中心处理芯片TPU之后,谷歌又将触手伸向了移动芯片,即消费级芯片,力图从“根源”处为算法加速。

一、想搞事先挖人

前不久The Information传来一则消息,谷歌又挖来了苹果公司的一位知名芯片设计师约翰·布鲁诺(John Bruno),加快消费类设备的芯片研发设计,比如其自家的Pixel手机。布鲁诺在Linkedln上的信息也证实了这一消息,其Linkedln上写着今年12月份加入谷歌,担任系统架构师。

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(现谷歌系统架构师 John Bruno)

据The Information报道,布鲁诺有着超过20年的芯片设计经验。他在ATI Technologies开始他的职业生涯,从事公司图形处理器的芯片架构工作。之后他辗转到AMD公司做总工程师,负责开发个人电脑的Fusion处理器芯片。

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(John Bruno在Linkedln上的就职信息)

而在2012年布鲁诺来到了苹果,开启了又一段为期5年的苹果A系列芯片架构开发生涯。他还创立并管理着苹果的半导体竞争分析小组,以确保苹果公司在iPhone和iPad的芯片性能上保持领先。

这也并非谷歌第一次在芯片领域挖苹果的墙角,就在过去一年,谷歌就在苹果、高通等巨头公司中挖了数位经验丰富的芯片工程师,其中包括来自苹果的Manu Gulati,Wonjae Choi和Tayo Fadelu,以及来自高通的Mainak Biswas,Vinod Chamarty和Shamik Ganguly等人。

比如在今年6月份,谷歌就挖走了在苹果呆了8年的资深芯片工程师Manu Gulati,担任谷歌的首席SoC架构师。他曾负责iPhone、iPad和iPod Touch等设备的研发,还参与过苹果苹果智能音箱HomePod的开发,至少拥有15项与与芯片设计相关的苹果专利,曾在苹果的A系列芯片中战功赫赫。

挖来这么多为芯片设计领域的大牛,谷歌也想走苹果在设计和构建消费者芯片方面的路,即打造自己的软硬件,通过硬件充分释放软件的效能。也正是软硬一体化,使iPhone从众多安卓手机中脱颖而出,而安卓手机多使用高通骁龙的通用芯片。

熟悉谷歌业务的Tirias Research的首席分析师兼创始人Jim McGregor表示,谷歌会将一些应用于内部数据中心的AI芯片构建经验用于协助消费芯片(SoC,片上系统)开发,这会是一个将多种功能结合在一起的芯片,并加入一个嵌入式的AI处理器模块。

他特意强调了这块芯片的最大区别在于AI处理器。如果谷歌使用ARM现成的知识产权,顺利的话只需要6个月,谷歌就会研发并投用该AI芯片。因此McGregor预测谷歌的移动芯片很快就会到来。

二、这并非谷歌的首款消费级芯片

但这款未诞生的芯片并非谷歌首款消费级芯片,事实上,谷歌首款消费级芯片已经在今年10月份并悄无声息的运用在Pixel 2手机中,它就是Pixel Visual Core图像处理芯片。

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(谷歌Pixel 2智能手机)

而Pixel Visual Core芯片或者说谷歌做消费级芯片的风声在2015年就已显现。2015年11月,媒体就曾报道谷歌在寻找合作伙伴研发用于移动端的定制芯片。而早在同年10月份谷歌就发布过一则招聘“多媒体芯片架构师(multimedia chip architect)”的招聘启事,希望寻找能够领导芯片研发工作的人才。

据熟悉谷歌内部消息的人士透露,这则招聘启事就来自在此不久前刚发布平板和笔记本二合一电脑Pixel C的谷歌Pixel团队。可见在2015年谷歌就已经做好了紧跟苹果自主设计、研发芯片的步伐。

而具体到Pixel Visual Core芯片项目,曾参与其中的谷歌软件工程师Chenjie Luo在知乎中提到这是一个“忙了一年多的保密项目”,可以推断Visual Core芯片最晚在2016年下半年就已经在进行中了。

在2017年谷歌开发专用于Pixel手机芯片的消息已是纸包不住火了,一方面是不断从苹果、高通挖走资深的芯片工程师,另一方面谷歌也发布了十多个与SoC相关的工作职位,包括硬件工程师、移动SoC架构师、移动SoC CPU架构师、移动SoC内存架构师等,这都显示了谷歌卯足了劲要打造自己的手机AI芯片。

科技媒体CNBC也在今年10月份报道,一个谷歌发言人证实,谷歌和英特尔合作为定制了Pixel Visual Core芯片,旨在促进谷歌手机中的人工智能和图像处理。

而有趣的是谷歌在中秋夜发布的Pixel 2 手机时,只提到了使用高通骁龙835处理器,而并没有提及这块起辅助作用的Pixel Visual Core芯片。只是在之后的设备维修网站iFixit 发布的Pixel 2 XL拆机中,Pixel Visual Core这款隐藏中的芯片才浮出水面,与大家“坦诚相见”。

但最初Pixel 2 中的Pixel Visual Core芯片并未被激活,在安卓最新的8.1版本才可以正式激活该图像处理芯片的功能,通过算法+算力更好的呈现谷歌AI的效果。

三、Pixel Visual Core 专用图像处理

Pixel Visual Core可以说是谷歌定制的首款消费类系统芯片(SoC),但这块AI芯片扮演的是辅助角色,在骁龙835通用能力之上,提供专用的图像处理能力,处理与相机相关的复杂成像和机器学习任务。

据谷歌称,在Pixel 2手机中,相比只运行高通骁龙835芯片,Pixel Visual Core芯片的运用可以使HDR+(High-Dynamic Range,高动态范围图像)图像处理的能力提升5倍,同时只需要十分之一的功耗。高计算力低功耗、低时延恰恰是终端侧AI应用的关键。

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(谷歌Pixel Visual Core芯片架构)

通过Pixel Visual Core的内部架构可以看出,在图像处理方面,该芯片由8个IPU(图像处理单元)组成,谷歌称每个内核都包含512个算术逻辑单元(ALU),可以每秒执行3万亿次以上的操作。

而高通835芯片内部已经包含了用于图像信号处理的ISP、数字信号处理的DSP,在这之外再单独添加8个IPU模块,可见谷歌为将AI算法与应用落地的气魄与决心。

除此之外,Pixel Visual Core上还有LPDDR4 RAM可快速读取和写入数据,而不必去主存储器,有PCIe总线与外部处理器连接,还有一个单独的Cortex-A53 CPU和主处理器骁龙835进行传入和传出。

通过该AI芯片的内部架构可以看出,Pixel Visual Core确实是为图像处理专门定制的处理器,在高通835通用能力之外,执行图片中数百万像素的大规模数学计算,从而将谷歌更多的AI算法落地。

关于这款芯片的优点,知乎中两位谷歌的算法工程师Chenjie Luo和夏飞做了很好的总结,主要集中在强大的算力、专用图像处理能力、可编程性。

1、据称,就计算速度来讲,华为NPU是1.92 Tera-flops,苹果Neural Engine是0.6 Tera-flops,而Google IPU是3 Tera-flops,也就是说Pixel Visual Core的处理速度是华为NPU的1.5倍,苹果Neural Engine的5倍。在IPU上运行HDR+只需要通用芯片1/5的处理时间,1/10的功耗,这大幅度提升了用户体验。

2、Pixel Visual Core的硬件加速能力能够使HDR+算法获得更好的视觉呈现效果。相比第一代跑在高通的HVX加速器上的HDR+,Pixel 2手机中的图像处理能力能够为第三方APP所用,通过AI芯片瞬间完成HDR+计算处理后的照片,也增强了第三方APP的可开发性。

3、Chenjie Luo还提到,这款芯片中的8个IPU是可以编程的,不完全是ASIC(专用集成电路),这款芯片的设计初衷是做一个“全能”的图像处理芯片,HDR+只是它第一个应用展示。这或许意味着谷歌会围绕着摄像头、图像处理器探索更多的视觉应用。

但Pixel Visual Core更像是一款AI加速器,或者说通用芯片的辅助品。号称技术大牛的谷歌显然不能满足与此,通过近期挖来苹果、谷歌芯片工程师,就可以看出谷歌想要打造出更强的SoC,将算法、软件上的优势变成落地的应用。

四、谷歌的玩法:AI+软件+硬件

随着人工智能时代的到来,谷歌的战略也由“移动优先”转为“AI优先”,而AI、软硬件三位一体,则是谷歌的新方向。套句谷歌CEO皮查伊的话来说,真正解决问题要靠“人工智能+软件+硬件”的方法,AI技术的落地、软件效能的释放都要充分依托硬件,硬件作为前两者的承载也是必不可缺的,这也是谷歌为何近年来不断向硬件靠拢的主要原因。

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具体来讲,现在的AI能力大多依托深度学习算法,但这需要大量的浮点运算,需要硬件(芯片)提供充足的算力。以安卓生态为例,高通、联发科等提供面向安卓手机的通用芯片,这就意味着手机厂商、第三方APP开发商必须要在通用算力之内开发应用。

但如果你通过深度学习算法训练出一个厉害的图像识别模型,它需要20个单位的算力,而高通的通用芯片只能提供10个单位的算力,这样就限制了新应用程序的开发。

向来以技术引以为傲的谷歌,近日花了11亿美元收购HTC原来打造Pixel手机的团队,花大力气打造自己Pixel手机就是为了让它成为安卓生态的标杆,代表最前沿的技术应用,引领安卓生态的发展。这样的谷歌又怎么会让手机通用芯片限制自己算法的落地呢。

既然缺乏算力与自身算法需求的良好结合,有完美主义倾向的谷歌便走上了自研芯片的道路,希望以此实现更多的端侧智能,不但将AI落地,还要通过Pixel手机引领安卓生态。

五、安卓生态大地震

随着人工智能的发展,AI、AR/VR等应用落地到手机,便对算力产生了巨大的需求。这时候苹果自建iOS生态的优势就体现了,它可以通过算法和算力配合到一个很好的状态,从而将AI能力落地并提供优质稳定的体验。

而安卓系统的开放,带来安卓生态繁荣多样的同时,也带来严重的碎片化,而通用芯片的算力对于AI的应用也是一种限制,很多最新的技术、以及应用很难落地,或者给用户带来不稳定的体验。或许也正是受了苹果的影响,也或许随着AI等端侧智能对算力的要求,谷歌决定在开放的安卓生态中,自建一个封闭的Pixel 手机生态,而满足深度学习算法对算力的要求,合作或者自己定制芯片就是第一步。

对于Pixel手机而言,谷歌将最新的安卓8.1版本在本月初最先开放给自己系列手机,并通过专用+通用芯片的组合提供强大的图像处理算力,并将HDR+算法的效果最大限度的呈现,从而使Pixel手机在云端智能后(Google Assistant)拥有更强大的端侧智能,继而打造标杆性产品,引领安卓生态。而其示范意义,或将带动更多手机厂商走向定制芯片。

对于AI应用的开发者而言,这也意味着可以从AI芯片中获得更多的算力支持,进行大规模的数学计算,从而开发出更有有趣、新颖的AI应用,给消费者带来优质的用户体验。

而随着谷歌自研芯片,很有可能在下一代Pixel手机中使用自家的专用芯片,从而“抛弃”高通的系列芯片,这是否会给高通的骁龙系列芯片带来压力?可以预见短期内谷歌AI芯片仍将作为自用,高通仍然是安卓生态的重要合作伙伴。但这一定程度也会给高通压力,在通用芯片中提供更多算力,紧跟谷歌的步伐。

从生态来讲,谷歌研发芯片明显有引领安卓生态与iOS生态竞争的意味。AI能力的落地需要数据、算力、算法的结合,苹果正是将软硬件相结合,从软件出发定义硬件,从而提供更加优质的体验。在AI时代,iOS生态的优势不断扩大,而安卓生态则面临碎片化、软硬件不能很好结合而体验不足。谷歌打造AI芯片正是对标苹果,力图引领智能手机在AI时代的走向。随着谷歌AI芯片的到来,从终端、芯片、操作系统、深度学习框架、云端服务等,谷歌围绕Pixel手机也正在形成一个闭环,也供开发者的AI应用研发提供更多机会。

总之,谷歌研发AI芯片为安卓生态带来的新的可能,新的AI应用、定制芯片、终端智能、第三方AI开发者都可能涌现,引领安卓生态大变革。

结语:开放的安卓与封闭的Pixel

强行让自己“硬”起来的谷歌,无疑在人工智能时代对技术、算法看的更为透彻,想要充分释放算法的魔力,就必须从软件算法出发定义芯片,这或许是AI时代对硬件的新要求。

迎面走来的谷歌正在画两个“大饼”,一个是相对封闭的Pixel生态,从AI算法到软件应用到硬件都采取自研的策略,从而通过硬件端提供充足算力以充分实现算法的效果与体验,并引领安卓生态的走向。

而开放的安卓生态也必将推动高通、联发科等芯片厂商推出更强大的通用芯片,手机厂商定制芯片、第三方开发者开发AI应用,最终推动端侧智能的发展。


 

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