互联网巨头“深度分析”“核心”现状

衡水新闻网 科技 2020-09-29 12:54 46

近年来,国内外互联网公司已经开始跨界核心制造。海外谷歌和亚马逊等公司已经开始研究相关芯片。国内三大互联网巨头阿里巴巴,百度,腾讯等也在不断地在芯片领域进行试验。水或超大布局。


对于互联网公司而言,他们所依赖的终端产品(包括计算机,智能电话或云服务器)与芯片是分不开的。巨人基于自身发展需求等因素涉足芯片领域。但是制造核芯并不容易。有多少公司在跨界核心制造的道路上崩溃了。这些互联网巨头的核心业务现状如何?


阿里巴巴▶建立云集成


在国内互联网公司中,阿里巴巴在制造核心方面的势头最大。


首先,阿里巴巴在芯片领域的布局主要体现在投资上。多年来,阿里巴巴的芯片投资前景不断扩大。它先后投资了寒武纪,赤足网络,神剑科技,乃能,奥捷科技,恒轩科技等多家芯片公司。恒宣科技创新局的IPO也已通过。


2017年10月,阿里巴巴在云栖大会上宣布成立佛法学院,它主要从事基础科学和颠覆性技术创新研究,涵盖许多工业领域,例如量子计算,机器学习,芯片技术和嵌入式系统。芯片技术是其研究领域之一,DAMO学院已经组建了一个芯片技术团队来进行AI芯片的独立研发。从那以后,阿里巴巴走上了制造核心的道路。


2018年4月,佛法学院宣布正在开发神经网络芯片Ali-NPU,该芯片将用于图像和视频分析,机器学习以及其他AI推理计算。同月,阿里巴巴宣布全资收购独立嵌入式CPU IP Core公司中天微(Zhongtian Micro),并将随后将中天微和达摩研究所的自主开发芯片业务整合为独立芯片公司,以促进中芯微的集成芯片布局。端云。该公司由马云命名。傻瓜兄弟半导体有限公司”。


2019年7月,平头半导体正式发布了RISC-V处理器宣铁910。据报道,宣铁910是CPU的IP核,支持16核,单核性能达到7.1 Coremark / MHz,主频率达到2.5 GHz。它可以用于设计和制造用于5G,人工智能和自动化的高性能终端芯片。驾驶等领域。


紧接着,在2019年8月,平头半导体发布了SoC芯片平台“吴坚”。 Wu Jian由SoC架构,处理器,各种IP,操作系统,软件驱动程序和开发工具以及其他模块组成。它面向AIoT时代。一站式芯片设计平台,提供集成芯片架构,基本软件,算法和开发工具的整体解决方案。


2019年9月,平头格半导体首款自主研发的AI芯片汉光800正式问世。据介绍,汉光800在硬件层面采用了自主研发的芯片架构,通过推理加速等技术有效解决了芯片性能瓶颈。该软件级别集成了Dharma Academy的先进算法,可为CNN和可视化算法深度优化计算和存储密度。实现大型网络模型以完成NPU的计算。屏头半导体当时透露,汉光800已开始用于阿里巴巴的内部核心业务。


至此,平头格半导体已形成了轩铁系列CPU,无剑SoC平台,汉光NPU人工智能芯片三大产品线,涵盖处理器IP,一站式芯片设计平台和AI芯片。根据官方网站信息,目前其宣铁系列CPU产品有12种型号,包括E801,S802,C910等; Wujian SoC平台产品有3种型号,包括Wujian超低功耗MCU平台,Wujian视觉AI平台和Wujian Voice AI平台等。


在核心制造的道路上,阿里巴巴已从最初的投资,收购到自我研究逐步迈出了坚实的一步。现在其芯片产品已经取得了一定的成绩。端云集成全栈产品系列已初具规模,并在随后的开发中值得期待。


百度▶从联盟合作到自我研究


作为中国三大互联网巨头之一,百度也早日加入了核心团队。据报道,自2011年以来一直在开发基于FPGA的AI加速器。


2017年3月,百度与ARM,紫光占锐和汉枫电子共同发布了DuerOS智能芯片。该芯片包括Duer大脑,语音解决方案和芯片/模块的三层结构。前两层由百度杜尔提供,第三层芯片模块部分由紫光展瑞,ARM和汉枫共同提供支持。


在DuerOS智能芯片产品中,尽管百度只与芯片制造商合作,但它已开始显示其在芯片领域的雄心。随后,2017年9月,百度发布了云计算加速芯片XPU,它是基于256核FPGA的云计算加速芯片。合作伙伴是Xilinx,该公司使用百度的AI处理架构,并拥有专用的计算单元和数百个处理器。


2018年7月,百度在AI开发者大会上正式发布了首款自主研发的云人工智能芯片-百度昆仑芯片。据报道,该芯片采用百度自主研发的XPU神经处理器架构,提供512GB / s的内存带宽,并可以提供高达260TOPS的功耗,功耗为150W。


2019年7月,百度发布了其宏湖芯片,用于远场语音交互场景。洪湖芯片采用HiFi4定制指令集,双核DSP内核,平均功耗仅为100mW。据报道,该芯片是根据车辆级别标准构建的,主要用于车载语音交互和智能家居等场景。


如今,百度芯片已应用于自己的产品。 2019年12月,基于昆仑芯片的百度昆仑云服务器正式上线;今年3月,百度昆仑芯片正式部署在威意智治生产的工业智能质量检测设备上。配备了百度昆仑芯片的百度云质量检测集成机的百度智能云交付给威义智至,预计今年内,将由魏义智生产的数千种智能质量检测设备全部应用于百度昆仑芯片。


9月15日,在“万物智能-百度世界2020”大会上,百度智能芯片总经理欧阳坚表示,第一代百度昆仑芯片已经量产,并已在百度搜索引擎上部署了20,000件。云计算用户。 。同时,欧阳坚还预先发布了第二代百度昆仑芯片。第二代昆仑芯片采用7纳米制程技术,比第一代性能快三倍。预计将于2021年上半年量产。


随着昆仑芯片的量产和更新,百度在核心制造领域迈出了重要的一步。百度表示,将继续投资于AI芯片领域的长期研究,以更好地实现“软硬整合”发展的战略目标。


腾讯▶成立新的子公司参与IC设计?


与阿里巴巴和百度相比,它们在自主研发的芯片上取得了成绩,而腾讯似乎要晚一些。实际上,腾讯并未透露太多芯片布局,但业界从其各种行动中推测,腾讯也应刻意走上核心制造之路。


首先,在芯片投资方面,腾讯于2016年加入了可编程芯片公司Barefoot Networks,随后又投资了专注于人工智能的神经网络解决方案公司穗远科技。 2018年8月,腾讯领投穗园科技3.4亿元Pre-A轮融资; 2019年6月,穗远科技完成新一轮3亿元融资,腾讯参与投资;今年5月,穗远科技完成了腾讯继续投资7亿元人民币的B轮融资。


据了解,随缘科技的产品是为云数据中心开发的深度学习芯片。 2019年12月,基于“运思”芯片发布了人工智能训练加速卡“运穗T10”。腾讯投资董事总经理姚雷文表示,腾讯和穗远在探索工业互联网战略,人工智能和其他尖端技术方面也具有强大的协同作用。在该芯片的实施过程中,腾讯的技术团队与穗远全面展开了合作。该合作帮助该公司大大加快了研发进程。


除投资芯片公司外,今年3月,腾讯子公司腾讯云​​还成立了一家名为“深圳宝安湾腾讯云计算有限公司”的公司。据资料显示,公司注册资金为2000万元,经营范围包括:从事计算机软件和硬件技术开发,自主开发软件的销售;计算机技术服务和信息服务;集成电路设计,研发等


随着诸如“集成电路设计,研发”的信息出现在业务范围内,业界认为上述新公司的成立是腾讯发布的“核心决策”信号。


从行业的角度来看,国内外互联网公司自主研发的芯片已成为主流。随着竞争对手走上制造核芯的道路,腾讯进入芯片领域可能只是时间问题。但是目前,它将在芯片领域做什么?布局仍有待观察。


谷歌▶核心制造之路走得越来越远


放眼世界,毫无疑问,谷歌在为互联网公司打造核心的道路上遥遥领先。它的核心发展道路可以来自2016年的全球关注”人机大战“请讲。


2016年3月,由Google DeepMind公司开发的Go机器人AlphaGo与世界冠军Go选手Lee Sedol进行了Go人机对抗,以4-1的总分获胜。 AlphaGo在第一场战斗中成名,整个世界都在一片混乱中。谷歌表示,其自行开发的计算神经网络专用芯片TPU(张量处理单元)是AlphaGo胜利的最大贡献者。


2016年5月,Google在I / O开发者大会上正式发布了TPU。这是Google对自己的深度学习系统TensorFlow的优化,该系统可应用于AlphaGo系统,Google Maps,Google Photos,Google Translate等。2017年5月,Google在其I / O上推出了第二代TPU(TPU v2)芯片O开发者大会。同月,AlphaGo与Ke Jie在“人机大战”中再次获胜。


但是,在AlphaGo击败Ke Jie之后不久,Google DeepMind团队宣布AlphaGo将退出竞争舞台。尽管AlphaGo退役了,但它及其背后的TPU芯片在Go的历史甚至人类历史上都留下了深刻的烙印,并且Google自主开发的芯片之路仍在继续。


Google在2018年5月发布了第三代TPU(TPU v3)。据报道,由TPU v3组成的TPU Pod计算阵列的性能是上一代产品的8倍,计算能力可以达到100 PFlops(每秒1000万亿浮点数)。计算)。随后不久,谷歌宣布推出Edge TPU,这是一种用于边缘计算的微型AI加速芯片。


在2019年5月,尽管Google在I / O开发者大会上没有发布第四代TPU,但它带来了第二代和第三代可扩展云超级计算机TPU Pods。据报道,谷歌的第二代TPU Pod可以容纳512个内核,每秒达到11.5 petaflops。第三代TPU Pod每秒可以达到100 petaflops以上。


由于今年的流行,Google取消了2020 I / O开发者大会。七月份,谷歌披露了第四代TPU的细节。据悉,基于TPU v4的硬件创新和软件优化,基于64个相同规模的芯片,Google TPU v4的性能比MLPerf Training v0.6培训测试中TPU v3的性能高2.7倍。 。


除了TPU系列芯片外,谷歌还在布局其他芯片。据了解,谷歌已经发布了PIxel Visual Core和Pixel NeuroCore,它们都尚未激活图像处理和机器学习协处理器,它们已在其手机中使用;此外,谷歌还发布了两种安全芯片,Titan和TitanM。


值得一提的是,根据今年4月的国外媒体报道,谷歌的首款自主研发的SoC芯片已经成功上市。这款代号为Whitechapel的SoC芯片是与三星合作设计的,并采用了三星的5nm工艺。预计明年将带头。部署在Pixel手机中,供Chromebook使用。


Google TPU在第一场战斗中成名,现在已经更新并迭代到第四代。加上其他芯片的布局,必须说Google在自主开发芯片的道路上走得越来越远。


亚马逊▶从“软”到“硬”


作为全球在线电子商务巨头和大型云服务提供商,亚马逊在核心制造领域并不落后。


2015年,亚马逊宣布收购以色列芯片设计公司Annapurna Labs,这被认为是亚马逊自主开发芯片的开端。 Annapurna Labs主要开发微处理器,可以使低功耗计算服务器和存储服务器快速运行数据。 2017年底,亚马逊收购了安全监控器供应商Blink。据悉,其主要意图是眨眼的节能芯片。此次收购被视为亚马逊在芯片领域的进一步布局。


2018年11月,亚马逊的云计算服务平台AWS发布了首个基于Arm的云服务器CPU Graviton和首个云AI推理芯片AWS Inferentia。据报道,Graviton处理器是由先前购买的Annapurna Labs设计的,可以提供较低的计算能力和较低的运营成本。 AWS Inferentia是一种低成本,高性能,低延迟的机器学习推理芯片。


2019年12月,亚马逊AWS发布了其第二代自主开发的服务器芯片Graviton2。 Graviton2芯片基于64位Arm Neoverse内核,采用7纳米工艺技术,晶体管数量高达300亿,64内核。据亚马逊称,Graviton2的性能是第一代Graviton的7倍。


2018年,国外媒体报道称,亚马逊在开发自己的服务器芯片时,还为自己的智能扬声器设备Echo独立设计了定制终端AI芯片,以帮助Alexa语音助手获得更快的响应速度并改善整体使用体验。


几天前,亚马逊发布了新一代的Echo智能扬声器,还带来了其新的定制芯片AZ1神经边缘处理器,该处理器由亚马逊和联发科共同创建,可以让Alexa语音助手更快地回答查询和执行命令,每个响应速度都是几百毫秒。


尽管新发布的AZ1神经边缘处理器不是完全由亚马逊自行开发的,但媒体报道称,亚马逊打算使用自主研发的芯片摆脱对英特尔芯片的依赖,并逐渐从“软”演变为“硬” “。


结论


对于互联网公司来说,成为核心并不是什么新鲜事。除上述公司外,微软和FaceBook等世界知名互联网公司也在芯片领域频频出击。经过几年的沉淀,以前的AI芯片热潮逐渐消退并恢复了理性,而诸如Google和阿里巴巴这样的公司正在使用产品来证明他们在通往核心制造之路上的决心和毅力。


那么,为什么互联网巨头走上了制造核心的道路?


众所周知,芯片是计算能力的核心。随着人工智能和物联网等新兴领域的发展和壮大,互联网公司对芯片产品的依赖和巨大需求。以前,互联网公司的芯片产品完全依靠购买供应商的产品,但情况逐渐改变。


一方面,由于传统的通用芯片平台逐渐无法满足移动设备(尤其是AR / VR,人工智能新兴领域)对芯片性能和能效的需求,互联网公司聚集在一起构建内核。互联网公司正在寻求快速的芯片迭代。一方面,基于互联网公司自身布局的垂直整合战略,设计自己的定制芯片,创造差异化的硬件系统竞争优势,通过构建芯片硬件平台构建生态系统。


从上述公司的布局来看,每个公司的具体策略不同,但是芯片投资或产品基本上围绕自己的产品或服务,主要涉及人工智能,云服务等领域。例如,阿里巴巴形成了云集成,从处理器IP,芯片到平台的软件和硬件协作,并为物联网行业开发了芯片定制,并建立了生态系统。 Google还在自己的软件和硬件产品线中使用其芯片,并且产品相互补充并促进发展。


当然,尽管谷歌,阿里巴巴和其他公司已经推出了芯片产品,但是核心制造的道路仍然很长。许多互联网公司仍处于起步阶段。俗话说:“路受阻,路漫漫,路要来。”我们在核心建筑中走了最长和最远的时间,而时间最终将给我们答案。


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