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【芯片|BAT各怀“芯事”】
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文 | 周天财经
周天财经 原创出品
中国的互联网大公司正在加紧「造芯」 。
不久前的阿里云峰会上 , 阿里云智能总裁张建锋发布为新型云数据中心设计的专用处理器 CIPU , 并表示未来 CIPU 将替代 CPU 成为云时代的处理核心 。
腾讯也在被曝近期投资了 DPU 创业公司云豹智能数亿元人民币的新一轮融资 , 这也是腾讯第三次投资这家成立不到两年的 DPU 公司 。 DPU 被认为是数据中心继 CPU 和 GPU 之后的「第三颗主力芯片」 , 是近几年芯片行业的投资热点领域 。
而在去年 11 月 , 腾讯首次正式公开了其在自研芯片方面的动作 , 一口气推出针对 AI 计算的「紫霄」芯片 , 用于视频处理的「沧海」芯片以及面向高性能网络的「玄灵」芯片 , 三款芯片都属于专用芯片 。
在给芯片起名这件事上 , 大厂员工们充分展示了自己扎实的网文玄幻小说阅读经验 。
芯片之功 , 并非一朝一夕 , 2018 年是一个关键节点——这一年 , 百度宣布推出云端全功能 AI 芯片百度昆仑 1 , 同年 9 月 , 阿里宣布旗下达摩院联合中天微成立芯片公司 , 定名「平头哥半导体」 。
最近几年由于全球供应链紧张 , 半导体产业来到聚光灯下、常常被诟病只重视商业模式创新而缺乏硬科技的互联网巨头们 , 为什么纷纷「撸起袖子」主动下场 , 来到芯片这个绝对的「硬科技」领域;BAT 在造的芯片 , 和为人熟知的英特尔、高通、AMD 们又有着怎样的关系?
01
「芯事」重重
很大程度上 , 造芯运动的风是从美国刮过来的 。
亚马逊在 2013 年就已推出网络芯片 Nitro1 , 到现在已经拥有了以 Nitro 为代表的云端网络芯片、以 Graviton 为代表的服务器芯片以及 AI 机器学习专用芯片三个完整条线 。
谷歌则在 2015 年 6 月的 I/O 开发者大会上首次推出 TPU 芯片 , 即「张量处理器」 , 专门为优化其 TensorFlow 框架所打造 , 到现在已经到了第四代产品 。
通过整理这些中美互联网巨头所发布的芯片 , 不难发现 , 大厂们前赴后继所打造的芯片主要以专用芯片为主 , 并且相对集中在 AI 芯片以及云端服务器芯片 , 并不是更多人所熟悉的 CPU 和 GPU 。
所谓专用芯片其实不难理解 , 就是为了去解决相对特定的问题而专门设计的芯片 , 与之相对的就是以 CPU 为代表的通用芯片 , 后者能办的事很多但是牺牲掉了某些特定场景下的效率 。
因为在人工智能计算以及数据中心处理等各种场景之中 , 对计算量要求很大而且计算又具有比较「规整」的特点 , 因此值得为之专门设计硬件资源 , 以达到降低功耗、提升计算效率的目的 。
再延展一点的话 , 在 AI 专用芯片之中还延伸出 FPGA 和 ASIC 的不同形式 , 前者保留着一定的可改造灵活性 , 后者则是彻底面向特定场景深度定制 。
比如阿里在 2019 年推出的含光 800 芯片就是一枚专门用于 AI 推理的芯片 , 其推理性能相较于传统 GPU 算力性价比提升超过 100% 。
还比如 , 百度也舍弃 GPU 路线 , 从一开始就基于 FPGA 打造 , FPGA 特点就是可编程 , 因而使用昆仑芯片的用户 , 就可以根据自己的应用场景来进行定制、魔改、二次开发 。 由于 AI 应用场景分散、复杂度高 , FPGA 作为一种可编程芯片 , 就适合部署于提供虚拟化服务的云计算平台中 。
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