Google是互联网公司中投资芯片最早,布局最为全面的。谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)表示,AI是谷歌的未来,不仅仅是将人工智能的功能整合进每一款产品中,而是通过那些人工智能技术的产品来激发更大的市场。
对谷歌来说,硬件不仅只是为了卖产品,同时也在不断学习如何在硬件中更好的集成人工智能技术。Pichai说:“如果你不能将这些东西集成到一起,就很难推动未来的发展。”从根本上说,他对每一款硬件产品都会进行“如何通过人工智能进行改善”这样的思考。他不想让人工智能成为一种额外单独的功能,而是希望能够从根本上改变每款产品。
谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊
谷歌是互联网公司中接入较早,布局最为全面的一家公司。
1、2015年,谷歌在Google I/O 上宣布自行打造了机器学习处理器 TPU(Tensor Processing Unit);而在美国时间 9 日的 Google Cloud Next 云端大会上,Google 再宣布,为了云端平台的安全性,他们自己设计了名为 Titan 的安全芯片。
2、2017年5月18日,据technologyreview报道,谷歌发布了更为强大的芯片和以机器学习为基础的超级计算机,推出了第二代TPU可以兼顾深度学习推理和训练,并且还在手机Pixel 2中也部署了自己设计的IPU用以加速图像处理相关应用。
在应用层面,第一代TPU没有特别提到组合应用、集群应用的功能,而且自身没有存储空间,第二代在发布会上,直接展示了一个包含64颗二代TPU pod运算阵列,这个运算阵列,最多可以为单个ML训练任务提供每秒11.5千万亿次的浮点计算能力,大大加速机器学习模型的训练。
3、2018年1月,谷歌又挖来了苹果公司的一位知名芯片设计师约翰·布鲁诺(John Bruno),加快消费类设备的芯片研发设计,比如其自家的Pixel手机。在继2016年推出数据中心处理芯片TPU之后,谷歌又将触手伸向了移动芯片,即消费级芯片,力图从“根源”处为算法加速。
阿里巴巴连续收购五年公司,全面布局AI芯片
我们再来看看阿里巴巴。马云显然对战略布局更为擅长,他表示 “研发芯片并非是为了竞争,而为了让芯片更具普惠性。他还指出,中国、日本等国家需要开发自主半导体技术,以摆脱美国对全球芯片市场的控制。”他指出,阿里巴巴在过去四年中投资了5家芯片公司,“我相信芯片行业正在发生变革,我们需要廉价的芯片、有效的芯片和普惠性的芯片,可以被运用到任何领域。”
在中国,互联网巨头阿里先是宣布开始研发人工智能加速芯片Ali-NPU,其性能将是目前市面上主流CPU、GPU架构AI芯片的10倍,而制造成本和功耗仅为一半,可以实现比传统GPU高40倍以上的性价比。之后,阿里高调宣布全资收购中天微系统,而该系统目前拥有中国独立知识产权的指令集,阿里此举据信是为了加强自己在物联网领域的布局。
1、2018年5月3日,继中天微后,阿里再次宣布将全资收购北京先声互联科技有限公司(下称“先声互联”),该公司是国内最早从事语音增强、远讲语音交互接口技术的团队,曾为阿里、百度、小米等多家公司提供远讲语音交互软硬件的解决方案。
对阿里而言,这是芯片战略布局的重要一环,意味着阿里未来将在语音专用芯片上有更大的发展空间。据了解,先声互联创始人付强近日已入职阿里达摩院机器智能技术实验室,负责语音交互前端处理技术和方案的研发。付强及其团队在语音增强等领域曾创造了多项国内第一,甚至打破了国外的技术垄断,其本人也拥有20余年的语音信号处理研发经历。
2、2018年4月20日,阿里巴巴收购中天微。“收购中天微是阿里巴巴芯片布局的重要一环。”阿里巴巴CTO张建锋表示,IP Core是基础芯片能力的核心,进入IP Core领域是中国芯片实现“自主可控”的基础。
中天微曾发布过阿里云基于AliOS软硬件框架的3款“云芯片”,包括计算机视觉芯片、融合接入安全的MCU平台芯片、以及与中兴微电子合作推出的全球首款基于AliOS的极低功耗NB-IoT物联网安全芯片。
早在2015年,阿里便与杭州中天微系统有限公司进行深度合作,面向物联网各细分领域开发云芯片(YunonChip)架构。2016年1月,阿里入股中天微成为其第一大股东。在2017年6月,阿里向中天微注资5亿,正式跨入芯片基础架构设计领域。而后者作为阿里云最早进入物联网(IoT)合作伙伴计划的成员,也会在芯片领域全面推进IoT芯片通过阿里云linkmarket在终端的大规模应用。
芯片是实现AI的当然载体,清华大学魏少军教授魏少军教授指出,人工智能崛起的三个基本要素为算法、数据和算力。 AI芯片的三大问题:第一、算法本身还在不断演进,我们只能将现有的算法作为储备。第二,一种算法对应一种应用,没有统一的算法;第三、AI的杀手级应用在哪里?显然,谷歌、阿里巴巴这两家互联网公司都在启用最庞大的技术力量和资金,在人工智能算法和应用场景上不断努力,希望未来会看到杀手级的应用诞生。
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