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杜芹DQ作者

云厂商大举进军芯片,半导体格局恐生变

过去几年,全球七大数据中心亚马逊、Google、微软、Facebook、阿里巴巴腾讯百度服务器需求的增加,创造了庞大的半导体需求,以谷歌为例,在今年2月13日 ,他们宣布,将在美国的办公室和数据中心投资130亿美元。如微软亚马逊等云服务供应商也都是这个市场的大买家。这背后的半导体产业推动是显而易见的。

七大巨头也见到了这样的境况,他们也转而投向半导体产业,希望通过自主研发芯片,一方面降低成本,另一方面则希望在当前AI大潮汹涌而来的时候,打造其差异化优势。而他们打造的往往不止服务器相关芯片,这个行动必将对传统芯片厂商带来一定的影响。

一个全新的半导体时代要到来了吗?

Google大张旗鼓

在互联网巨头造芯之路上,谷歌无疑是跑在了最前面。早在2006年,该公司就开始寻找新的方法来有效利用其过多的硬件资源,包括GPU,FPGA芯片和ASIC。到2013年,DNN越来越受欢迎,谷歌开始设计一系列定制ASIC芯片。

直到2016年,谷歌I/O开发者大会上,谷歌正式发布了首代TPU。到现在,谷歌自主研发的人工智能专用芯片TPU已经迭代到了第三代,并且暗示未来将会自主研发CPU。

2017年10月,谷歌Pixel 2和Pixel 2 XL手机都采用了一颗新型定制协同处理器Pixel Visual Core,这一颗处理器则是谷歌与英特尔公司合作设计的。这也是谷歌发布的第一款自己的移动端芯片。而且谷歌未来的Pixel手机将采用自家的芯片。

2019年6月,据IST报道,谷歌正在为印度班加罗尔的gChips部门进行大量招聘,在Google班加罗尔工程团队的64个职位空缺中,大部分都是与芯片设计相关的职位。gChips部门致力于设备及其学习等领域开发芯片组。

而此前的报道中指出,之前的十几名芯片工程师,都是从英特尔高通、博通、英伟达等传统芯片制造商那里挖来的,这些工程师都拥有丰富的芯片研发经验。其中之前在博通和英特尔担任高级职位的Rajat Bhargava一年前被谷歌任命为该计划的领导者。这些人才都是谷歌为了未来打造移动芯片所需要的资源。

除此之外,亚马逊从ARM获得了很多技术授权,亚马逊还通过台积电去生产芯片。种种迹象都可以看出,谷歌正在大张旗鼓的造“芯”,以期逐渐摆脱对传统芯片厂商的依赖。 

谷歌TPU的推出,主要还是因为市场上没有满足其需求的芯片,使得他们进入了自研芯片领域,TPU的开放降低了企业用户对英特尔、英伟达等通用芯片巨头的依赖。谷歌近年来不断扩大了其设备阵容,包括智能扬声器和各种其他人工智能控制设备。对于谷歌来说,定制芯片设计确保了硬件和软件功能的紧密集成。如果谷歌的芯片项目,尤其是TPU进展顺利,对于英伟达和Intel这些供应商来说,不是一件好事。

亚马逊蓄势已久

亚马逊自研芯片要追溯到2015年,彼时亚马逊与AMD合作开发64位Arm服务器处理器,用于亚马逊的数据中心。AMD还在2016年推出了与亚马逊合作的Arm芯片,代号“西雅图”的Opteron A1100处理器,但后来亚马逊退出了与AMD的合作。

还是在2015年,亚马逊转而斥资3.5亿美元收购了芯片厂商Annapurna Labs,这可以说是亚马逊在终端芯片的一次布局。作为全球最大的电商和云服务提供商,亚马逊过去几年一直在为其数据中心中的数百万台服务器研发芯片。

到了2017年年底,亚马逊斥资9,000万美元低调收购安全监视器供应商Blink,这被认为是亚马逊在芯片行动上的提速。亚马逊看中了Blink的省电芯片,打算用于旗下各种物联网(IoT)装置,包括Cloud Cam、Echo智能音响等。

进入2018年,亚马逊则终于开始发布自家的芯片。2018年11月,亚马逊在美国发布机器学习芯片AWS Inferentia,AWS Inferentia是一款机器学习推理芯片,支持TensorFlow、Apache MXNet和PyTorch深度学习框架,以及使用ONNX格式的模型。不过亚马逊并不打算直接向用户销售这款芯片。 

2018年12月,亚马逊推出首款自研Arm架构云服务器CPU Graviton,目标直指英特尔。Graviton的问世显示出亚马逊AWS想要摆脱英特尔的决心。

2019年1月,据外媒彭博社透露,亚马逊旗下的AWS三星风险投资、Avery Dennison共同参与了无线技术公司Wiliot公司价值 3000万美元的B轮投资。2018年11初,亚马逊携手英特尔微软和美国明石风投投资了AI芯片初创公司Syntiant。这一系列的投资和自研动作,都显示着亚马逊正在由“软”向“硬”演变。 

数十年来计算机和服务器都使用的是英特尔的CPU,但如今亚马逊自研芯片的成功,不但让该公司有了更多的选择,另一方面也助力亚马逊提升了自己与英特尔议价的能力。随着亚马逊在芯片领域的自力更生,其供应商英特尔的日子也开始逐渐松动起来。除了亚马逊英特尔另外两大客户则是Facebook和微软,但是他们两家也在自研AI芯片。

微软 & Facebook暗中发力

事实上,微软对半导体技术并不陌生。在云计算领域,微软一直在研究AI运算技术,2017 年的HotChips大会上,微软展示了Project Brainwave,一个基于 FPGA 的低延迟深度学习云平台。在端侧AI芯片领域,微软还有面向Hololens的HPU。

近几年,微软一直在增强定制芯片设计能力,在近日的Surface活动上,微软还带来了一个新的Microsoft处理器,这是一款名为SQ1的高通衍生芯片,SQ1为Surface Pro X提供了惊人的图形处理能力,还将在芯片上进行人工智能

微软也在积极的网罗各界人才,就在近日的Surface系列产品中部分定制处理器展示的当天,微软还在尝试招聘更多芯片设计师,为其微处理器设计提供支撑。微软在职业社交网站LinkedIn上发帖称,正在招聘有工作经验的“定制CPU / 片上系统设计”工程师,新招聘工程师的工作地点为北卡罗来纳州罗利、加利福尼亚州森尼韦尔、科罗拉多州柯林斯堡以及位于华盛顿州雷德蒙德的微软公司总部。

与其它科技巨头相比,Facebook在芯片研发和硬件开发的起步明显落后了。虽然早在2013年,Facebook就成立了人工智能研究院,但是直到2018年Facebook造“芯”才开始有大动作,据Facebook官网招聘信息得知,其公司总部加利福尼亚州门洛帕克目前在招聘ASIC & FPGA设计工程师,时至今日,Facebook依然有不少AI芯片的职位挂在LinkedIn上面。

2018年7月,Facebook又收购了一家AI创业公司:Bloomsbury AI,该交易将使Facebook在理解自然语言及其应用方面有所提升,通过这项研究开发的工具可用于解决虚假信息、假新闻和恐怖主义相关内容的扩散。 

2019年2月,据英国《金融时报》报道,Facebook正在跟亚马逊和谷歌展开竞争,开发自己的人工智能芯片。Facebook首席人工智能科学家Yann LeCun接受《金融时报》采访时表示,Facebook希望与多家芯片公司合作设计新产品,最近还与英特尔合作开展了一个项目。但他也指出,该公司正在开发自己的定制ASIC芯片来支持人工智能项目。 

可以看出,无论是微软还是Facebook都在暗自发力自主研发芯片,试图降低对英特尔高通、英伟达等芯片厂商的依赖。

国内BAT虎视眈眈

百度

从2011年起,为了深度学习运算的需要,百度开始基于FPGA研发AI加速器,并同期开始使用GPU。八年磨一剑,2018年7月,百度发布了面向云端的自研AI芯片“昆仑”,包含训练芯片昆仑818-300,推理芯片昆仑818-100,将面向智能汽车、智能设备,语音图像等场景。

在2019年百度AI开发者大会上,百度发布了远场语音交互芯片“鸿鹄”,这是百度自研的第二款芯片。这款芯片是根据车规级标准打造,将为车载语音交互、智能家具等场景带来巨大的便利。虽有两款芯片在手,但是仅自研AI芯片并不代表能自给自足,AI在未来将无处不在,百度自然不能着眼于眼前的汽车和语音识别等少数场景,所以百度宣布与英特尔合作共同开发Nervana神经网络训练处理器(NNP-T),与英特尔的合作能够降低他们开发AI芯片的难度。

百度这两年在大力部署自动驾驶和智能语音领域,曾领投中科慧眼亿元Pre-B轮融资,Pre-B致力于自动驾驶系统及三代ASIC芯片等方面研发,未来将会为百度阿波罗无人驾驶计划提供深度支持。

阿里:

去年中兴事件之后,阿里宣布进军芯片产业,阿里的造“芯”之路采用“自研+投资”策略。一方面以达摩院为首的内部研发进程目前已进入“深水“”,另一方,投资、收购垂直领域有实力的芯片初创公司,双管齐下。

自2017年开始,阿里先后投资了寒武纪、Barefoot Networks、深鉴、耐能(Kneron)、翱捷科技(ASR)等芯片公司。公司还收购了中天微,成立了平头哥半导体。

2019年7月25日,阿里巴巴旗下的平头哥发布首款玄铁910芯片,号称目前业界性能最强的RISC-V架构芯片之一,未来可以应用于5G人工智能、物联网、自动驾驶等领域。这可以说迈出了万里长征的第一步。随后他们还开推出了一个叫做无剑的SoC开发平台,减低开发者开发芯片的时间。 

在2019杭州云栖大会上,达摩院院长张建锋现场展示了阿里第一款AI芯片含光800,偏重推理,其性能和能效比均为第一,含光800已开始应用在阿里内部核心业务中。 

随着含光800的发布,平头哥端云一体全栈产品系列初步成型。基础单元处理器IP:C-Sky系列、玄铁系列,为AIoT终端芯片提供高性价比IP;一站式芯片设计平台:无剑SoC平台集成CPU、GPU、NPU等,降低了芯片设计门槛;AI芯片,含光800通过AI云服务为AI场景提供高性能算力。这三大产品系列,可以说实现了芯片设计链路的全覆盖。 

阿里也通过这些芯片战略展现了他们芯云端的芯片决心。 

腾讯 

腾讯虽然没有公布自研芯片,但在2018年8月,人工智能领域神经网络解决方案公司燧原科技宣布获得Pre-A轮融资3.4亿元人民币,由腾讯领投,种子轮投资方亦和资本(武岳峰资本旗下基金)、真格基金、达泰资本、云和资本继续跟投。 

百度和阿里已经相继发布了自家的自研芯片,那么,腾讯何时才会推出自主研发的芯片?在2018年的“未来论坛X深圳峰会”主题演讲上,马化腾表示,腾讯目前正在研究如何助推中国芯片产业发展,这可能包括利用其庞大的数据需求,敦促国内芯片供应商拿出更好的解决方案,或者利用微信平台支持基于中国芯片的应用开发。

结语

在如今风云变幻的半导体形势下,自研芯片的重要性不言而喻。科技巨头自研芯片是良好的开端,随着国内外的互联网巨头们纷纷入局,加上类似华为和苹果等消费电子供应商大举杀入芯片产业,必将在半导体这种高维度上的战场上画上浓墨重彩的一笔。这必然对某些半导体厂商来说是一个大挑战。 

于他们来说,学会如何在新形势下如何与这些“巨头”相处是一个生存的信访室:也许是提供极具创新性的芯片或者与众不同的服务。甚至将自己的技术开放出来授权,与这些巨头合作,或许一个全新的半导体时代,将正式开启。

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相关数据
Amazon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(NASDAQ: INTC)是全球半导体行业的引领者,以计算和通信技术奠定全球创新基石,塑造以数据为中心的未来。我们通过精尖制造的专长,帮助保护、驱动和连接数十亿设备以及智能互联世界的基础设施 —— 从云、网络到边缘设备以及它们之间的一切,并帮助解决世界上最艰巨的问题和挑战。

http://www.intel.cn/
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Qualcomm机构

高通公司(英语:Qualcomm,NASDAQ:QCOM)是一个位于美国加州圣地亚哥的无线电通信技术研发公司,由加州大学圣地亚哥分校教授厄文·马克·雅克布和安德鲁·维特比创建,于1985年成立。两人此前曾共同创建Linkabit。 高通公司是全球3G、4G与5G技术研发的领先企业,目前已经向全球多家制造商提供技术使用授权,涉及了世界上所有电信设备和消费电子设备的品牌。根据iSuppli的统计数据,高通在2007年度一季度首次一举成为全球最大的无线半导体供应商,并在此后继续保持这一领导地位。其骁龙移动智能处理器是业界领先的全合一、全系列移动处理器,具有高性能、低功耗、逼真的多媒体和全面的连接性。目前公司的产品和业务正在变革医疗、汽车、物联网、智能家居、智慧城市等多个领域。

http://www.qualcomm.com/
华为机构

华为创立于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。

https://www.huawei.com/cn/
Microsoft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
寒武纪机构

寒武纪科技是一家AI芯片研发商。致力于打造各类智能云服务器、智能终端以及智能机器人的核心处理器芯片,同时还为用户提供IP授权、芯片服务、智能子卡和智能平台等服务。

www.cambricon.com
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。

语音识别技术

自动语音识别是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。自动语音识别也称为语音识别(Speech Recognition)或计算机语音识别(Computer Speech Recognition)。自动语音识别是一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。由于语音信号的多样性和复杂性,目前的语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能,或者说只能应用于某些特定的场合。自动语音识别在人工智能领域占据着极其重要的位置。

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)

阿里巴巴机构

阿里巴巴网络技术有限公司(简称:阿里巴巴集团)是以曾担任英语教师的马云为首的18人于1999年在浙江杭州创立的公司。

https://www.alibabagroup.com/
百度智能云机构

百度是全球最大的中文搜索引擎,是一家互联网综合信息服务公司,更是全球领先的人工智能平台型公司。2000年1月1日创立于中关村,公司创始人李彦宏拥有“超链分析”技术专利,也使中国成为美国、俄罗斯、和韩国之外,全球仅有的4个拥有搜索引擎核心技术的国家之一。

http://www.baidu.com
Samsung Group机构

三星集团是韩国最大的跨国企业集团,同时也是上市企业全球500强,三星集团包括众多的国际下属企业,旗下子公司有:三星电子、三星物产、三星航空、三星人寿保险、雷诺三星汽车等,业务涉及电子、金融、机械、化学等众多领域。 三星集团成立于1938年,由李秉喆创办。三星集团是家族企业,李氏家族世袭,旗下各个三星产业均为家族产业,并由家族中的其他成员管理,集团领导人已传至 李氏第三代,李健熙为现任集团会长,其子李在镕任三星电子副会长。

腾讯机构

腾讯,1998年11月诞生于中国深圳,是一家以互联网为基础的科技与文化公司。我们的使命是“通过互联网服务提升人类生活品质”。腾讯秉承着 “一切以用户价值为依归”的经营理念,为亿万网民提供优质的互联网综合服务。 腾讯的战略目标是“连接一切”,我们长期致力于社交平台与数字内容两大核心业务:一方面通过微信与QQ等社交平台,实现人与人、服务及设备的智慧连接;另一方面为数以亿计的用户提供优质的新闻、视频、游戏、音乐、文学、动漫、影业等数字内容产品及相关服务。我们还积极推动金融科技的发展,通过普及移动支付等技术能力,为智慧交通、智慧零售、智慧城市等领域提供有力支持。

http://www.tencent.com/
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5G技术

第五代移动通信系统(5th generation mobile networks),简称5G,是4G系统后的延伸。美国时间2018年6月13日,圣地牙哥3GPP会议订下第一个国际5G标准。由于物理波段的限制,5G 的网络也将会与其他通信技术并用,包含长距离的其他传统电信波段。

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