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谷歌自研Tensor手机芯片,“下一代Android手机”要来了?
2021-08-19 来源:Ai芯天下
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关键词:谷歌芯片手机

AI芯天下丨深度丨谷歌自研Tensor Chip芯片,着眼下一代手机的试水

性能上PKiPhone仍需时间

之前的Pixel系列手机虽然很受geek们的欢迎,但它在美国的销量根本无法与三星苹果相比。

Stat Counter显示,谷歌手机的市场份额远不及苹果和三星。

想要发力手机市场,谷歌急需一款卖点突出的产品。所以,谷歌把赌注下在了Tensor上。

官方放出的图片显示,这块SoC尺寸大概是一个回形针长度的一半。

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谷歌这颗芯片Tensor代号为Whitechapel,它由谷歌设计,由三星代工生产,将是一个8核、5纳米、基于ARM的芯片。

Pixel6没有完成苹果A系列处理器那样的革命性升级,可能与其他搭载高通或三星处理器的安卓机非常相似。

比如骁龙888使用了Arm Cortex-X1、A78和A55的部分定制版本;三星的Exynos2100的CPUGPU都使用了Arm设计。

一句话,Tensor与骁龙888或Exynos2100在整体CPU或GPU性能上的差异并不大。

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Tensor Chip并非聚焦在性能层面

如今手机使用场景正在逐渐发生变化:

用于通用计算的CPU在越来越多的App使用场景中可能越来越不吃香,并且巨大的功耗也会影响使用体验;

与此同时,诸如视频、拍照、文本及语音识别等智能化功能成为了更高频的需求。

为这些场景定制的AI专用芯片在日后就显得愈发重要。

而谷歌Tensor Chip的定位也并非在性能层面击败搭载A系列芯片的iPhone。

恰恰相反,[手机运存4G足矣]是谷歌很长一段时间之内在设计自有手机时遵循的逻辑,这是来自Android开发团队眼中的标准答案。

和国内Android旗舰手机如今普遍运行内存12G/16G,甚至即将突破20G的军备竞赛式更新对比,两种不同解决方案之间有着天差地别。

在谷歌的理解中,下一代手机需要并非更强的性能、更大的运存,但想要继续改善如今智能手机的使用体验,则需要借助各种使用深度学习技术、针对使用场景优化的协处理器来完成。

自研SoC其中一个重要目的就是进一步推动谷歌旗下各种AI/机器学习技术,借助算力更强悍的移动端硬件,走出实验室,来到普通用户的实际使用中。

通过实际运用获得更多可供训练AI的数据,进一步推动AI的实用化。

在Tensor Chip中,谷歌终于得以将过去发布的各种协处理器,全部整合进SoC中。

Tensor Chip相比于现有其他SoC最大的区别其实在于:它加入了谷歌针对移动设备定制的TPU处理单元,这是谷歌Cloud云服务团队针对机器学习加速设计的专用芯片。

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将谷歌核心功能带入自研芯片之中

谷歌芯片的核心是一个强大的内部TPU,它能够实现设备上的实时字幕语言翻译、无需互联网连接的文本到语音转换、双键盘和语音输入方法,以及卓越的摄像头功能。

AI和ML是谷歌的核心功能,而且可以说谷歌比其他所有人都做得更好,因此它是谷歌芯片的核心焦点。

Pixel的问题在于,我们不断遇到现有现成技术解决方案的限制,很难将研究团队最先进的技术应用到这款手机上。

Tensor SoC谷歌凭借自己的愿景脱颖而出,不仅是机器学习芯片,还包括硬件设计如何影响产品差异化和软件能力。

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谷歌Tensor的推出还意味着,谷歌将放弃合作十多年的高通,走上自研芯片的道路。谷歌Pixel系列产品此前运用的一直是高通研发的芯片。

谷歌推出自研芯片,一个关键目的在于为了摆脱第三方供应商的依赖,强化自主创新,避免受制于人,此外,采用自研芯片也能降低成本。

值得注意的是,谷歌弃用高通芯片,推出谷歌Tensor,并不是全面和高通终止合作。

谷歌还会继续在现有和未来基于骁龙平台的产品上与高通密切合作,会继续使用高通高性能、低功耗的ARM芯片架构。

据悉,Tensor将采用基于Arm的架构,Arm因为功耗低而广泛被行业使用在手机、平板电脑和笔记本电脑上。

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国内手机厂商加入自研芯片的行列

近几年,受美国制裁影响,华为的麒麟高端芯片在生产上遭受打击。

除了应对智能手机市场的差异化竞争,以及减轻对传统厂商的依赖外,当下正在全球范围内蔓延的缺芯浪潮也是手机厂商们开始布局自研芯片的一个动因。

而且,根据业界的评判,缺芯将是长期性的问题。在这样的背景下,手机厂商们布局自研芯片。

例如今年4月小米在MIX FOLD折叠屏旗舰手机中搭载了自研的澎湃C1ISP芯片。

继小米推出自研澎湃C1ISP芯片之后,国内另外两家一线手机厂商OPPO和vivo也即将发布自研ISP芯片。

OPPO自研芯片团队目前已经有大概上千人,首款产品是和小米澎湃C1类似的ISP芯片,将在明年年初上市的Find X4系列手机上首发。

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结尾:

然而,高通和其他公司并没有坐以待毙。机器学习、计算机成像和异构计算能力是所有主要移动SoC厂商的核心,而不仅仅是在他们的高端产品中。谷歌的TPU技术和张量TensorSoC是否真的领先于行业,还有待观察。



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