全球科技巨頭爭相造芯，AI芯片大戰(zhàn)即將開打？

國內(nèi)科技巨頭阿里巴巴也宣布其正在自主研發(fā)AI芯片——Ali-NPU，此前美國科技巨頭谷歌、蘋果、微軟、Facebook也紛紛開始自主研發(fā)AI芯片，其中谷歌的TPU已經(jīng)升級到了第二代，這是否意味著AI芯片戰(zhàn)即將開打?科技巨頭造芯背后的目的有何不同?

科技巨頭紛紛造“芯”

深度學(xué)習(xí)運算要求高 谷歌TPU已升級到第二代

從發(fā)布的產(chǎn)品來看，谷歌的AI芯片在各大科技巨頭中稍微領(lǐng)先。據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，2011年谷歌開始認真考慮使用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，這些網(wǎng)絡(luò)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(fā)現(xiàn)，如果每位用戶每天使用3分鐘谷歌提供的基于深度學(xué)習(xí)語音識別模型的語音搜索服務(wù)，就必須把現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心擴大兩倍。谷歌需要更強大、更高效的處理芯片，但已有的CPU和GPU都不能滿足需求，因此谷歌決定自己研發(fā)更高效的芯片。

2016年5月的谷歌I/O大會，谷歌首次公布了自主設(shè)計的TPU，并稱其在谷歌數(shù)據(jù)中心已使用了一年。發(fā)布一年之后，關(guān)于谷歌的機器學(xué)習(xí)定制芯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(xué)習(xí)和推理的能力，據(jù)谷歌的內(nèi)部測試，第二代TPU芯片針對機器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練速度比目前市場上的 GPU節(jié)省一半時間。

2018年，谷歌傳奇芯片工程師Jeff Dean連發(fā)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(fā)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芯片和公有云市場將迎來新的變革。

滿足iPhone應(yīng)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芯片是A11 Bionic。在蘋果2017年秋季新品發(fā)布會上，A11 Bionic隨iPhoneX一起亮相。A11除了在CPU、GPU、ISP方面的提升，還首次搭載了專用于機器學(xué)習(xí)的硬件 “神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎(neural engine)”，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎采用雙核設(shè)計，每秒運算次數(shù)最高可達6000億次，相當于0.6TFlops，以幫助加速人工智能任務(wù)，即專門針對Face ID，Animoji和AR等應(yīng)用程序的ASIC。

有了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎，蘋果高級副總裁Phil Schiller曾表示：基于ASIC的深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)了高準確率之外，還能比基于通用芯片的方案減少功耗。不過蘋果并未披露對這款神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎的功耗、實測性能，不過據(jù)GeekBench 跑分庫的數(shù)據(jù)，其單核和多核跑分均超過驍龍835。

發(fā)布會后蘋果IC設(shè)計團隊總監(jiān)、硬件科技資深副總裁Johny Srouji表示，蘋果著手架構(gòu)芯片一般從3年前就開始，這意味著A11 Bionic大概在2014年間就進行開發(fā)工作了。

微軟為下一代HoloLens研發(fā)AI芯片

2017年7月，微軟在夏威夷舉辦的 CVPR 大會上公布他們正在為HoloLens開發(fā)新的AI芯片。2017年10月，微軟設(shè)備部門全球副總裁Panos Panay接受CNBC采訪時也確認了微軟正在為下一代HoloLens MR頭戴設(shè)備研發(fā)AI芯片，并表示微軟不僅擁有一支專注的IC設(shè)計團隊，而且還與芯片制造商和其他合作伙伴共同開。

據(jù)悉，HoloLens是目前全球第一臺能識別環(huán)境，在空間中顯示3D圖像的MR設(shè)備，支持簡單的3D手勢交互，但HoloLens還缺乏對環(huán)境的深度理解，AI芯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復(fù)雜處理功能力，支持更多手勢交互無法實現(xiàn)的任務(wù)。

不過，微軟的AI芯片也將用在其他設(shè)備上，還會授權(quán)其他第三方廠商。

亞馬遜為Echo定制AI芯片

2018年2月，透露消息一向比較靠譜的外媒 The Information 發(fā)布文章，該文章援引知情人士的消息稱亞馬遜已經(jīng)在為旗下的 Echo 音箱以及其他搭載亞馬遜旗下的虛擬助手 Alexa 的硬件產(chǎn)品開發(fā)專用的 AI 芯片。

The Information 還表示亞馬遜的 AI 芯片開發(fā)過程起自于兩年前，主要的手段就是招聘和收購，據(jù)稱已經(jīng)擁有近450名芯片專業(yè)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芯片公司。當然亞馬遜對于這起收購諱莫如深，然而在 2016 年 Annapurna Labs 表示它正在開發(fā)一系列名為 Alpine 的芯片，面向存儲器、WIFI 路由器、智能家居、流媒體等設(shè)備類型。根據(jù)那位知情人士的說法，目前正在為亞馬遜開發(fā)AI 芯片的就是 Annapurna Labs，不過亞馬遜方面拒絕評論。

亞馬遜研發(fā)AI芯片的目的也很明確，Echo 音箱的智能語音助理需要靠云端完成，AI芯片可以實現(xiàn)部分數(shù)據(jù)的本地處理，能夠一定程度降低設(shè)備對云端指令的依賴，從而大幅度加快設(shè)備的響應(yīng)速度。亞馬遜希望在智能家居硬件市場和面向消費者的人工智能產(chǎn)品領(lǐng)域保持競爭力。

Facebook 正組建AI芯片團隊

2018年4月，從Facebook在其網(wǎng)站發(fā)布的招聘信息看，F(xiàn)acebook正在組建一個新的團隊設(shè)計自主芯片。從Facebook網(wǎng)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(shè)計工程師，招聘的崗位屬于基礎(chǔ)建設(shè)(infrastructure)范疇，應(yīng)聘者需要具有架構(gòu)和設(shè)計半定制和全定制ASIC的專業(yè)知識，與軟件和系統(tǒng)工程師合作，了解當前硬件的局限性，并利用專業(yè)知識打造針對AI/ML，壓縮，視頻解碼等多種應(yīng)用的的定制解決方案。除了設(shè)計工程師，F(xiàn)acebook也在招聘負責管理ASIC的開發(fā)的經(jīng)理。

不過Facbook拒絕發(fā)表評論，目前也尚不清楚Facebook會將芯片用于哪些應(yīng)用，但從招聘可以看出其自主開發(fā)芯片的計劃還處于早期階段。

外媒認為Facbook自主研發(fā)AI芯片的主要目的可能是想降低對NVIDIA、高通、英特爾等芯片廠商的依賴，當然也可能為Facebook的Oculus虛擬現(xiàn)實頭戴設(shè)備而研發(fā)。

阿里自研Ali-NPU提升云計算運算效率

除了美國的科技巨頭，上周阿里巴巴也宣布達摩院正在研發(fā)一款名為Ali-NPU的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，按照設(shè)計，Ali-NPU性能將是現(xiàn)在市面上主流CPU、GPU架構(gòu)AI芯片的10倍，制造成本和功耗僅為一半，性價比超40倍。

據(jù)悉，Ali-NPU為解決圖像、視頻識別、云計算等商業(yè)場景的AI推理運算問題，提升運算效率、降低成本。未來，Ali-NPU的能力也可以通過阿里云進行計算能力的輸出賦能各行各業(yè)。

阿里巴巴基礎(chǔ)設(shè)施事業(yè)群首席架構(gòu)師高山淵表示，阿里巴巴2017年成立了達摩院，并宣布投入1000億到技術(shù)研發(fā)。實質(zhì)上遠在達摩院成立之前阿里就已經(jīng)開始在AI芯片領(lǐng)域進行投入，目前這個研發(fā)已經(jīng)進入到一個比較深水區(qū)的階段

另據(jù)了解，阿里研究院還在全球設(shè)辦事處，包括位于微軟總部附近的華盛頓州貝爾維尤。2017年，阿里巴巴硅谷辦公室聘請了高通前員工Han Liang為“人工智能芯片架構(gòu)師”。同時，阿里還在為該辦公室招聘更多人才。

你我都有芯片，AI芯片戰(zhàn)來了嗎?

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

至于自研AI芯片的目的，一方面在芯片發(fā)展速度變慢的背景下，通過CPU、GPU已經(jīng)不能滿足科技巨頭的需求，為了擺脫對芯片巨頭的依賴，紛紛開始自研芯片。其次，針對不同的AI應(yīng)用，定制芯片的性能明顯高于通用芯片，因此自主研發(fā)FPGA或ASIC成為了好選擇。

不過，除了紛紛開始自研AI芯片的科技巨頭，英特爾、高通、英偉達、AMD、賽靈思等在各自領(lǐng)域中有絕對優(yōu)勢的傳統(tǒng)芯片巨頭也都有自家的AI芯片，其中英偉達的GPU被廣泛應(yīng)用于包括谷歌和Facbook在內(nèi)多家公司的數(shù)據(jù)中心。

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