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谷歌“硬气”!联手三星,首款终端SoC芯片已流片

2020-04-20 17:03
镁客maker网
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       谷歌芯的几大“亮点”

这不是谷歌的第一颗芯片,但这一次的Whitechapel依然延续了谷歌设计芯片的精神。

首先,将自身强大的算法处理能力集成到硅层面,Whitechapel不是谷歌的第一次尝试。

此前在推出Pixel 2和Pixel 2 XL时,谷歌在主处理器旁边增加的Pixel Visual Core就是它这一设计思路的典型实践。

当时,谷歌是这样解释的。为了提升图像处理能力,它认为通过二级芯片设计,不仅可以获得比应用处理器快上5倍的HDR+图像的编译速度,还能收获比原有设计更低的功耗(约1/10)。

谷歌“硬气”!联手三星,首款终端SoC芯片已流片

不难发现,谷歌选择这样的设计,其中最关键的原因就是,要将自家关键的图像处理算法能力(如基于场景的自动图像调整能力等)与芯片设计结合在一起,并给出一个最优的软硬件方案。

其实将AI算法与专用芯片有效结合,以更高效执行任务的设计,并不是智能手机领域的新概念。高通就是这一理念的最高推崇者,尤其是专用图像信号处理器(ISP)和数字信号处理器(DSP)组件,它已经在这个方向上研究和推动了好几代,并已经利用AI实现了更高效的芯片级图像和数字处理。尤其是在未来5G手机SoC设计上,高通提出的1亿像素点设计,大致就是源于此。

但是不得不指出,因高通不直接做C端应用算法,其与谷歌在践行这一理念上还是有差别的。简单来说,谷歌希望做的,相对高通,会更为彻底。

仍以Pixel Visual Core的设计来看,它由8个IPU核心组成,其中每一个核心包括512个算术逻辑单元(ALU),这样的设计就明显适用于执行大规模数学运算的应用,而若非谷歌有与之匹配的编译器、Halide乃至TensorFlow等强大的软件开发和应用算法,这一设计其实是没有太大用处的。

由此可以看出,谷歌的芯片设计与软件应用的联系更为紧密,也比高通的设计更为彻底。

其次,谷歌设计芯片还讲究创新。

作为一家软件算法公司,谷歌的硬件能力第一次被大众熟知,是其TPU的发布。

在整个行业内,可以说无人不认可TPU芯片设计对于神经网络芯片,尤其是推理芯片设计领域的划时代意义。谷歌在硬件设计上的创新能力也在那一刻显露。

这一次,由透露出的消息——Whitechapel可以应用在手机和电脑端,我们也不难感受出谷歌的创新想法。

简单来说,一直以来在消费电子领域,PC和手机因市场定位不同,采用的核心处理器芯片是不同的。另外,功耗和性能不可调和的矛盾,使统一两者核心处理器成为一项不可能完成的任务。

这一次,谷歌想要通过一款芯片来贯穿其旗下的两款硬件产品,其在架构或者其他层面的创新是难免的,也确实还是蛮让人期待的。

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