李寿鹏作者

亚马逊做芯片背后的逻辑

互联网厂商做芯片,已经是屡见不鲜的事情。谷歌现在正在印度大张旗鼓,微软、Facebook也在暗中发力,就连国内的BAT也都在虎视眈眈。但从目前看来,在线零售商、云服务供应商亚马逊在芯片里面的实力已经超乎大多数读者的想象。

亚马逊的芯片大局

从最近的报道我们看到,亚马逊已经涉及了Arm服务器芯片Graviton、机器学习芯片Inferentia,同时他们还投资了聚焦于无线技术的Wiliot公司。

首先我们看一下Arm服务器芯片Graviton,按照了解,这是一款基于Arm Cortex-A72设计的,主频为2.3GHz的64bit芯片。亚马逊为其设计了16个vCPU instances,并将其排列在四个四核集群中,每个集群有2MB的共享L2缓存,每个核心则有32KB的L1数据缓存和48KB的L1指令缓存。其中一个vCPU映射到一个物理核心。这款芯片能够支持SIMD和浮点数学,执行AES,SHA-1,SHA-256,GCM和CRC-32等算法的硬件加速。

按照分析人士的说法,亚马逊制造芯片的决定是基于英特尔处理器的高价格、零部件短缺,加上目前Arm服务器芯片生态发展完善和晶圆代工业务发展成熟等因素而做出的。

机器学习芯片Inferentia则是一个由 AWS 定制设计的机器学习推理芯片,旨在以极低成本交付高吞吐量、低延迟推理性能。

亚马逊官方介绍,AWS Inferentia提供数百 TOPS(每秒万亿次运算)推理吞吐量,以允许复杂模型能够进行快速预测。对于更复杂的性能需求,可以组合使用多个 AWS Inferentia 芯片来支持数千 TOPS 的吞吐量,能够支持 TensorFlow、Apache MXNet 和 PyTorch 深度学习框架以及使用 ONNX 格式的模型。

Wiliot则由英特尔前员工在2017年所创立而成,他们号称能提供不需要电能,而是使用能够使用环境能源的芯片。据了解,Wiliot的晶片产品采ARM架构,大小如邮票般,透过内建的蓝牙天线,来传输资料给附近的接收装置,再让这些接收装置把资料送到云端,进行后续的运算过程,因此,芯片不需电源就能运作,除此之外,它还能测量环境周遭的温度、气压、所在地点等数据。

亚马逊还投资了AI芯片初创公司Syntiant。据介绍,成立于2017年的Syntiant是一家总部位于加利福尼亚州尔湾市的AI芯片研究公司,致力于搭建机器学习平台,为半导体研究提供解决方案。与传统处理器构架不同的是,Syntiant的神经决策处理器(NDPs)采用了独特的模拟神经网络系统,该系统以极低的能耗进行大规模并行计算,应用范围包括助听器物联网、智能扬声器和手机等,为电池供电设备提供有效的深度学习媒介。

以上几款只是亚马逊最近发布或者投资的芯片,但其实在更早之前,亚马逊就已经涉足芯片了。早在2016年,亚马逊就开发了一款叫做Alpine 的Arm 架构处理器芯片。据介绍,这个芯片能够应用智能手机之外的一些耗电量比较低的设备上。最重要的一点,亚马逊还给自己芯片搭上自己的Logo,将其出售给硬件厂商和数据中心,其中PC 厂商华硕、网络服务商 Netgear和储存服务器提供商 Synology都是他们的客户。而亚马逊的芯片技术主要来源于他们在2015年收购的以色列芯片制造商Annapurna Labs。

Annapurna Labs创立于2011年,是一家主要生产网络、储存及安全装置用的整合性平台芯片(platform on chip)及子系统的公司。2015年,网络巨头亚马逊斥资3.5亿美元收购了Annapurna Labs,加快了他们的造芯之路。而再往前看,甚至还传出过亚马逊收购德州仪器移动芯片部门的留言。

在这一系列的操作推动下,亚马逊正从一个软件公司,演变成一个越来越“硬”的公司。

亚马逊从软到硬的背后

要说明亚马逊从一个纯粹的软件公司,走向一个硬件甚至一个芯片公司的原因,这就要从亚马逊业务的转变和他从事业务的特性说起。

成立于1994年的亚马逊赖以起家的的是他们互联网电商业务。到了2002年,他们对外推出了云计算平台AWS(全称Amazon Web Services)的最早模型,并于2006年正式上线,谁也想不到这个当初不被董事会看好的项目,现在会成为电商巨头利润的中流砥柱。

财报显示,亚马逊2018年营收为2329亿美元,盈利首次突破100亿美元到117亿美元。其中AWS业务营收为257亿美元,同比增长了47%,利润更是高达73.22亿美元,占公司总利润比为62.5%。外媒The Next Platform认为,他们能获得这样的收益,与他们在原始计算、网络和存储基础设施上面增加平台和软件服务有很大的关系。另外,与供应商议价、提高庞大服务器群的利用率也是原因之一。The Next Platform预测,到2023年,AWS的营收将会突破千亿美金,到2029年年底,AWS将会成为一家1.5万亿美元的公司。

AWS业务过去十年的营收增长

这种业务展趋势必会吸引亚马逊去持续投入,那就需要他们去投资更多的服务器,因此打造自由的Arm服务器芯片,就成为了必然了。有业内人士告诉记者,Arm服务器芯片的价格只有X86芯片的十分之一,这就驱使亚马逊去做自己的Arm服务器芯片。

亚马逊首席云计算企业顾问张侠在去年九月于上海举办的世界人工智能大会上披露,现在已经有数以万计的活跃开发者在AWS云平台上训练机器学习,而这一实时的增长率与日俱增。利用亚马逊AWS云计算机器学习,相关的产品和服务去年同比增长了250%,超过80%都是跑在亚马逊AWS云计算上。与此同时,不同的客户也通过部署在亚马逊AWS平台上,来不断建造优越的、改进性的AI技术。在过往,亚马逊是通过购买英伟达的GPU来做相关的训练布局,也正是在这种成长动能下驱使亚马逊推出Inferentia,并投资更多的AI芯片公司。

在笔者看来,亚马逊机器学习芯片与做服务器芯片的原因都是一样的,就是节省成本。尤其是在Arm的IP授权模式以及台积电等晶圆代工厂发展完善的情况下,做芯片更是水到渠成的事情。

亚马逊在智能家居方面的野心,则是他们定制芯片的另一个出发点。亚马逊以Alexa和Echo系列智能音箱为开端,现在已经奠定了在智能家居里面的基础,特别是他们的语音助手Alexa。

2014年,亚马逊在发布智能音箱Echo的时候,也连带推出了语音助手Alexa,在大家都不知道贝佐斯想做什么的时候,智能音箱浪潮就在随后几年里席卷了全球。根据市场研究公司 Canalys Research的税局显示,去年第三季度,Echo 智能音箱出货量达 630 万台。再加上搭载Alexa的智能音箱,这个数据将会更上一个量级。在去年年底,能与 Alexa 互动的智能家居设备已经超过 2.8 万款,较去年年初提升了 6 倍。而根据亚马逊的官方数据显示,Alexa 已经拥有越 7 万个技能,无论测验、游戏还是冥想,它都能驾轻就熟。

在智能家居这个市场,竞争者众多,例如谷歌就在亦步亦趋,对于亚马逊来说,如何打造自己的差异化方案,就显得尤为重要,这也是他们打造那么多低功耗的芯片,并且收购安全监视器供应商Blink、家庭WiFi初创企业Eero背后的原因。

路透社表示,亚马逊收购Blink,很重要一部分原因都是看中Blink独家芯片的低功耗、低成本优势,亚马逊本身也在进行了相关研究;至于Eero,则是路由提供商,根据介绍,其独特的WiFi解决方案,让连接设备能够持续正常工作。以上产品都是在于更好芯片的“合作”中相互相成的。

对比看国外的谷歌和国内的华为小米这些以智能家居为业务中心之一的公司,芯片都是他们的一个重要组成。由此看来,智能家居的竞争会增加到下一个阶段。

半导体行业观察
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产业芯片亚马逊
相关数据
AWS机构

亚马逊网络服务系统(英语:Amazon Web Services,缩写为AWS),由亚马逊公司所创建的云计算平台,提供许多远程Web服务。Amazon EC2与Amazon S3都架构在这个平台上。在2002年7月首次公开运作,提供其他网站及客户端(client-side)的服务。截至2007年7月,亚马逊公司宣称已经有330,000名开发者,曾经登录过这项服务。

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亚马逊机构

亚马逊(英语:Amazon.com Inc.,NASDAQ:AMZN)是一家总部位于美国西雅图的跨国电子商务企业,业务起始于线上书店,不久之后商品走向多元化。目前是全球最大的互联网线上零售商之一,也是美国《财富》杂志2016年评选的全球最大500家公司的排行榜中的第44名。

https://www.amazon.com/
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英特尔机构

英特尔是计算创新领域的全球领先厂商,致力于拓展科技疆界,让最精彩体验成为可能。英特尔创始于1968年,已拥有近半个世纪产品创新和引领市场的经验。英特尔1971年推出了世界上第一个微处理器,后来又促进了计算机和互联网的革命,改变了整个世界的进程。如今,英特尔正转型成为一家数据公司,制定了清晰的数据战略,凭借云和数据中心、物联网、存储、FPGA以及5G构成的增长良性循环,提供独到价值,驱动日益发展的智能互联世界。英特尔专注于技术创新,同时也积极支持中国的自主创新,与产业伙伴携手推动智能互联的发展。基于明确的数据战略和智能互联全栈实力,英特尔瞄准人工智能、无人驾驶、5G、精准医疗、体育等关键领域,与中国深度合作。面向未来,英特尔致力于做中国高价值合作伙伴,在新科技、新经济、新消费三个方面,着力驱动产业协同创新,为实体经济增值,促进消费升级。

https://www.intel.com/content/www/us/en/company-overview/company-overview.html
相关技术
华为机构

华为成立于1987年,是全球领先的ICT(信息与通信)基础设施和智能终端提供商。华为的主要业务分布在无线、网络、软件、服务器、云计算、人工智能与大数据、安全、智能终端等领域,发布了5G端到端解决方案、智简网络、软件平台、面向行业的云解决方案、EI企业智能平台、新一代FusionServer V5服务器、HUAWEI Mate等系列智能手机、麒麟系列AI芯片等产品。目前华为拥有18万员工,36所联合创新中心,14所研究院/所/室,业务遍及170多个国家和地区。

http://www.huawei.com/cn
微软机构

微软是美国一家跨国计算机科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务为主。总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德,最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office办公室软件,以及Xbox的游戏业务。微软是美国《财富》杂志2015年评选的世界500强企业排行榜中的第95名。

https://www.microsoft.com/en-us/about
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

TensorFlow技术

TensorFlow是一个开源软件库,用于各种感知和语言理解任务的机器学习。目前被50个团队用于研究和生产许多Google商业产品,如语音识别、Gmail、Google 相册和搜索,其中许多产品曾使用过其前任软件DistBelief。

神经网络技术

(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

映射技术

映射指的是具有某种特殊结构的函数,或泛指类函数思想的范畴论中的态射。 逻辑和图论中也有一些不太常规的用法。其数学定义为:两个非空集合A与B间存在着对应关系f,而且对于A中的每一个元素x,B中总有有唯一的一个元素y与它对应,就这种对应为从A到B的映射,记作f:A→B。其中,y称为元素x在映射f下的象,记作:y=f(x)。x称为y关于映射f的原象*。*集合A中所有元素的象的集合称为映射f的值域,记作f(A)。同样的,在机器学习中,映射就是输入与输出之间的对应关系。

助听技术

声音是由物体振动产生,正在发声的物体叫声源。声音只是压力波通过空气的运动。压力波振动内耳的小骨头(听小骨),这些振动被转化为微小的电子脑波,它就是我们觉察到的声音。内耳采用的原理与麦克风捕获声波或扬声器的发音一样,它是移动的机械部分与气压波之间的关系。自然,在声波音调低、移动缓慢并足够大时,我们实际上可以“感觉”到气压波振动身体。

MXNet技术

MXNet是开源的,用来训练部署深层神经网络的深度学习框架。它是可扩展的,允许快速模型训练,并灵活支持多种语言(C ++,Python,Julia,Matlab,JavaScript, Go,R,Scala,Perl,Wolfram语言)

小米机构

小米是中国一家专注于智能硬件、智能家居以及软件开发的企业,于2010年4月6日成立,总部位于中国北京,截至2018年3月31日,员工人数近1.45万。 2010年8月及12月,小米发布了基于安卓系统深度定制的第三方固件MIUI及首款移动应用米聊。2011年8月16日,小米正式推出了其第一款硬件产品——小米手机(一代),开创了以互联网线上抢购高配置、低售价的智能手机销售模式。 通过旗下生态链品牌MIJIA(米家),小米的产品线从智能手机及耳机、移动电源等手机周边产品和音箱、手环等相关移动智能硬件,扩展到智能电视、机顶盒、路由器、空气净化器、电饭煲等家居消费产品。截至2018年3月底,小米已进入全球74个国家和地区的市场,并在其中15个市场智能手机出货量名列前五。 2012年,小米全资买入北京多看科技有限公司,进入电子书阅读领域。多看阅读是旗下网站,并有相应的App。2018年,业界传闻小米有计划生产电子阅读器。 2018年5月3日,小米正式向香港交易所提交IPO申请[6],于2018年7月9日以同股不同权的方式挂牌上市,并计划于7月23日纳入恒生综合指数。 2018年11月19日,美图公司与小米集团宣布达成战略合作伙伴关系,合作期限30年。

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