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#中国电子报#对标苹果？，谷歌联合三星开发5nm芯片


#中国电子报#对标苹果？，谷歌联合三星开发5nm芯片
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有消息称 ， 谷歌与三星合作研发的处理器已经收到第一批工程样本 。 该处理器代号“Whitechaple” ， 采用三星5nm制程 ， 将搭载在Pixel手机及Chromebook笔记本上 。 在自研了云端、边缘端处理器之后 ， 谷歌自研手机处理器意欲何为?将对谷歌的生态、产品产生哪些影响?
面向终端设备的主处理器
据悉 ， 谷歌与三星联合设计的5nm芯片是一枚“起到关键作用的”主处理器 ， 对设备的运行速度、电池续航能力和性能起到决定性作用 。 该处理器采用Arm8核CPU ， 硬件针对谷歌机器学习进行优化 ， 并支持谷歌助手和“始终在线”功能 。
近期 ， 谷歌收到了第一批工程样本 。 该处理器明年有望搭载在Pixel手机上 ， 后续版本将搭载在Chromebook笔记本上 。
谷歌一直在强化半导体业务能力 。 此前发布的Pixel手机上已经搭载了谷歌定制设计的机器学习和图像处理芯片 ， 谷歌还从苹果、英特尔等竞争对手“挖角”了芯片工程师 。 但是 ， 手机处理器需要CPU、GPU、通信基带等多个芯片 ， 任何一个短板都将使谷歌无法完全摆脱对高通等芯片巨头的依赖 。
补齐云边端芯片版图
无论是海外五大科技巨头“FAANG”(脸书、苹果、亚马逊、奈飞、谷歌) ， 还是国内的“BAT” ， 都在进军芯片设计业务 。 早在2006年 ， 谷歌就开始研究如何在数据中心中使用GPU、FPGA和定制ASIC 。 在科技巨头跨界“造芯”的道路上 ， 谷歌是一支不可忽视的力量 。
从2015年起 ， 谷歌基于自主研发的定制化芯片TPU ， 完成了云-边、端-端的计算架构协同 。 2016年的I/O开发者大会上 ， 谷歌公布了自主研发的定制化芯片TensorProcessingUnits(TPU) ， 以强化数据中心的机器学习能力 。
【#中国电子报#对标苹果？，谷歌联合三星开发5nm芯片】2017年 ， 谷歌将第二代TPU引入谷歌云平台 ， 后续推出的第三代云TPU利用谷歌云平台的AI服务运行及其学习模型 ， 可实现单个Pod中每秒超过100千万亿次浮点运算性能 。 在云TPU的基础上 ， 谷歌又推出了针对边缘侧的EdgeTPU 。 这款ASIC芯片是对CloudTPU和谷歌云服务的补充 ， 能实现端到端、云端到边缘的基础架构 。
在云计算、AI、5G的催化下 ， 云边端一体化趋势增强 。 华为、阿里、英特尔等厂商都在践行“云-边-端”的计算架构协同 。 华为董事徐文伟表示 ， 华为的价值主张是打造一个平台 ， 把众多的传感器连接起来 ， 实现连接+平台+AI+生态 。 为此 ， 华为在端、边、云都推出并部署了AI芯片 。 在手机端 ， 华为从麒麟970开始嵌入AI芯片 ， 在边缘端 ， 华为推出了应用于汽车的人工智能计算芯片Ascend310 ， 在云端则部署了鲲鹏920等芯片 。 阿里云推出IoT边缘计算产品LinkEdge时宣布将打造云、边、端一体化的协同计算体系 ， 并陆续推出用于设计制造高性能端上芯片的IP核玄铁910、SoC芯片设计平台“无剑”、云端芯片含光800 ， 端云一体初步成型 。
在终端侧 ， 谷歌曾为手机主处理器设计辅助芯片 ， 包括提升手机图像处理能力的PixelVisualCore ， 提升声音识别和转录能力的PixelNeuralCore等 ， 以负载手机端的机器学习类任务 。 但是 ， 随着云算力下沉、终端算力上升、边缘算力融合的趋势不断加强 ， 拥有一颗针对自家生态进行优化的端处理器 ， 才能更好地发挥谷歌在机器学习的优势和沉淀 ， 让手机、笔记本等终端与谷歌的AI算力体系紧密贴合 。
提升产品体验
2010年 ， 苹果发布了采用自研处理器A4和自家操作系统iOS4的里程碑式产品iPhone4 ， 自此摆脱了对三星处理器的依赖 。
长期以来 ， 谷歌安卓与苹果iOS是两大手机操作系统 。 苹果通过自研A系列处理器 ， 让硬件更好地贴合软件系统需要 ， 实现软硬件一体化 。 谷歌自研移动终端处理器 ， 也有利于更好地发挥软件系统能力 ， 通过软硬件协同优化终端体验 。


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