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云厂商大举进军芯片,半导体格局恐生变

发布时间:2019-10-16 责任编辑:lina

【导读】过去几年,全球七大数据中心亚马逊、Google、微软、Facebook、阿里巴巴、腾讯和百度服务器需求的增加,创造了庞大的半导体需求,以谷歌为例,在今年2月13日 ,他们宣布,将在美国的办公室和数据中心投资130亿美元。如微软和亚马逊等云服务供应商也都是这个市场的大买家。这背后的半导体产业推动是显而易见的。

过去几年,全球七大数据中心亚马逊、Google、微软、Facebook、阿里巴巴、腾讯和百度服务器需求的增加,创造了庞大的半导体需求,以谷歌为例,在今年2月13日 ,他们宣布,将在美国的办公室和数据中心投资130亿美元。如微软和亚马逊等云服务供应商也都是这个市场的大买家。这背后的半导体产业推动是显而易见的。
 
云厂商大举进军芯片,半导体格局恐生变
 
七大巨头也见到了这样的境况,他们也转而投向半导体产业,希望通过自主研发芯片,一方面降低成本,另一方面则希望在当前AI大潮汹涌而来的时候,打造其差异化优势。而他们打造的往往不止服务器相关芯片,这个行动必将对传统芯片厂商带来一定的影响。
 
一个全新的半导体时代要到来了吗?
 
Google大张旗鼓
在互联网巨头造芯之路上,谷歌无疑是跑在了最前面。早在2006年,该公司就开始寻找新的方法来有效利用其过多的硬件资源,包括GPU,FPGA芯片和ASIC。到2013年,DNN越来越受欢迎,谷歌开始设计一系列定制ASIC芯片。
 
直到2016年,谷歌I/O开发者大会上,谷歌正式发布了首代TPU。到现在,谷歌自主研发的人工智能专用芯片TPU已经迭代到了第三代,并且暗示未来将会自主研发CPU。
 
2017年10月,谷歌Pixel 2和Pixel 2 XL手机都采用了一颗新型定制协同处理器Pixel Visual Core,这一颗处理器则是谷歌与英特尔公司合作设计的。这也是谷歌发布的第一款自己的移动端芯片。而且谷歌未来的Pixel手机将采用自家的芯片。
 
2019年6月,据IST报道,谷歌正在为印度班加罗尔的gChips部门进行大量招聘,在Google班加罗尔工程团队的64个职位空缺中,大部分都是与芯片设计相关的职位。gChips部门致力于设备及其学习等领域开发芯片组。
 
而此前的报道中指出,之前的十几名芯片工程师,都是从英特尔、高通、博通、英伟达等传统芯片制造商那里挖来的,这些工程师都拥有丰富的芯片研发经验。其中之前在博通和英特尔担任高级职位的Rajat Bhargava一年前被谷歌任命为该计划的领导者。这些人才都是谷歌为了未来打造移动芯片所需要的资源。
 
除此之外,亚马逊从ARM获得了很多技术授权,亚马逊还通过台积电去生产芯片。种种迹象都可以看出,谷歌正在大张旗鼓的造“芯”,以期逐渐摆脱对传统芯片厂商的依赖。
 
谷歌TPU的推出,主要还是因为市场上没有满足其需求的芯片,使得他们进入了自研芯片领域,TPU的开放降低了企业用户对英特尔、英伟达等通用芯片巨头的依赖。谷歌近年来不断扩大了其设备阵容,包括智能扬声器和各种其他人工智能控制设备。对于谷歌来说,定制芯片设计确保了硬件和软件功能的紧密集成。如果谷歌的芯片项目,尤其是TPU进展顺利,对于英伟达和Intel这些供应商来说,不是一件好事。
 
 
亚马逊蓄势已久
亚马逊自研芯片要追溯到2015年,彼时亚马逊与AMD合作开发64位Arm服务器处理器,用于亚马逊的数据中心。AMD还在2016年推出了与亚马逊合作的Arm芯片,代号“西雅图”的Opteron A1100处理器,但后来亚马逊退出了与AMD的合作。
 
还是在2015年,亚马逊转而斥资3.5亿美元收购了芯片厂商Annapurna Labs,这可以说是亚马逊在终端芯片的一次布局。作为全球最大的电商和云服务提供商,亚马逊过去几年一直在为其数据中心中的数百万台服务器研发芯片。
 
到了2017年年底,亚马逊斥资9,000万美元低调收购安全监视器供应商Blink,这被认为是亚马逊在芯片行动上的提速。亚马逊看中了Blink的省电芯片,打算用于旗下各种物联网(IoT)装置,包括Cloud Cam、Echo智能音响等。
 
进入2018年,亚马逊则终于开始发布自家的芯片。2018年11月,亚马逊在美国发布机器学习芯片AWS Inferentia,AWS Inferentia是一款机器学习推理芯片,支持TensorFlow、Apache MXNet和PyTorch深度学习框架,以及使用ONNX格式的模型。不过亚马逊并不打算直接向用户销售这款芯片。
 
2018年12月,亚马逊推出首款自研Arm架构云服务器CPU Graviton,目标直指英特尔。Graviton的问世显示出亚马逊AWS想要摆脱英特尔的决心。
 
2019年1月,据外媒彭博社透露,亚马逊旗下的AWS与三星风险投资、Avery Dennison共同参与了无线技术公司Wiliot公司价值 3000万美元的B轮投资。2018年11初,亚马逊携手英特尔,微软和美国明石风投投资了AI芯片初创公司Syntiant。这一系列的投资和自研动作,都显示着亚马逊正在由“软”向“硬”演变。
 
数十年来计算机和服务器都使用的是英特尔的CPU,但如今亚马逊自研芯片的成功,不但让该公司有了更多的选择,另一方面也助力亚马逊提升了自己与英特尔议价的能力。随着亚马逊在芯片领域的自力更生,其供应商英特尔的日子也开始逐渐松动起来。除了亚马逊,英特尔另外两大客户则是Facebook和微软,但是他们两家也在自研AI芯片。
 
微软 & Facebook暗中发力
事实上,微软对半导体技术并不陌生。在云计算领域,微软一直在研究AI运算技术,2017 年的HotChips大会上,微软展示了Project Brainwave,一个基于 FPGA 的低延迟深度学习云平台。在端侧AI芯片领域,微软还有面向Hololens的HPU。
 
近几年,微软一直在增强定制芯片设计能力,在近日的Surface活动上,微软还带来了一个新的Microsoft处理器,这是一款名为SQ1的高通衍生芯片,SQ1为Surface Pro X提供了惊人的图形处理能力,还将在芯片上进行人工智能。
 
微软也在积极的网罗各界人才,就在近日的Surface系列产品中部分定制处理器展示的当天,微软还在尝试招聘更多芯片设计师,为其微处理器设计提供支撑。微软在职业社交网站LinkedIn上发帖称,正在招聘有工作经验的“定制CPU / 片上系统设计”工程师,新招聘工程师的工作地点为北卡罗来纳州罗利、加利福尼亚州森尼韦尔、科罗拉多州柯林斯堡以及位于华盛顿州雷德蒙德的微软公司总部。
 
与其它科技巨头相比,Facebook在芯片研发和硬件开发的起步明显落后了。虽然早在2013年,Facebook就成立了人工智能研究院,但是直到2018年Facebook造“芯”才开始有大动作,据Facebook官网招聘信息得知,其公司总部加利福尼亚州门洛帕克目前在招聘ASIC & FPGA设计工程师,时至今日,Facebook依然有不少AI芯片的职位挂在LinkedIn上面。
 
2018年7月,Facebook又收购了一家AI创业公司:Bloomsbury AI,该交易将使Facebook在理解自然语言及其应用方面有所提升,通过这项研究开发的工具可用于解决虚假信息、假新闻和恐怖主义相关内容的扩散。
 
2019年2月,据英国《金融时报》报道,Facebook正在跟亚马逊和谷歌展开竞争,开发自己的人工智能芯片。Facebook首席人工智能科学家Yann LeCun接受《金融时报》采访时表示,Facebook希望与多家芯片公司合作设计新产品,最近还与英特尔合作开展了一个项目。但他也指出,该公司正在开发自己的定制ASIC芯片来支持人工智能项目。
 
可以看出,无论是微软还是Facebook都在暗自发力自主研发芯片,试图降低对英特尔、高通、英伟达等芯片厂商的依赖。
 
国内BAT虎视眈眈
百度:
从2011年起,为了深度学习运算的需要,百度开始基于FPGA研发AI加速器,并同期开始使用GPU。八年磨一剑,2018年7月,百度发布了面向云端的自研AI芯片“昆仑”,包含训练芯片昆仑818-300,推理芯片昆仑818-100,将面向智能汽车、智能设备,语音图像等场景。
 
在2019年百度AI开发者大会上,百度发布了远场语音交互芯片“鸿鹄”,这是百度自研的第二款芯片。这款芯片是根据车规级标准打造,将为车载语音交互、智能家具等场景带来巨大的便利。虽有两款芯片在手,但是仅自研AI芯片并不代表能自给自足,AI在未来将无处不在,百度自然不能着眼于眼前的汽车和语音识别等少数场景,所以百度宣布与英特尔合作共同开发Nervana神经网络训练处理器(NNP-T),与英特尔的合作能够降低他们开发AI芯片的难度。
 
百度这两年在大力部署自动驾驶和智能语音领域,曾领投中科慧眼亿元Pre-B轮融资,Pre-B致力于自动驾驶系统及三代ASIC芯片等方面研发,未来将会为百度阿波罗无人驾驶计划提供深度支持。
 
阿里:
去年中兴事件之后,阿里宣布进军芯片产业,阿里的造“芯”之路采用“自研+投资”策略。一方面以达摩院为首的内部研发进程目前已进入“深水“”,另一方,投资、收购垂直领域有实力的芯片初创公司,双管齐下。
 
自2017年开始,阿里先后投资了寒武纪、Barefoot Networks、深鉴、耐能(Kneron)、翱捷科技(ASR)等芯片公司。公司还收购了中天微,成立了平头哥半导体。
 
2019年7月25日,阿里巴巴旗下的平头哥发布首款玄铁910芯片,号称目前业界性能最强的RISC-V架构芯片之一,未来可以应用于5G、人工智能、物联网、自动驾驶等领域。这可以说迈出了万里长征的第一步。随后他们还开推出了一个叫做无剑的SoC开发平台,减低开发者开发芯片的时间。
 
在2019杭州云栖大会上,达摩院院长张建锋现场展示了阿里第一款AI芯片含光800,偏重推理,其性能和能效比均为第一,含光800已开始应用在阿里内部核心业务中。
 
随着含光800的发布,平头哥端云一体全栈产品系列初步成型。基础单元处理器IP:C-Sky系列、玄铁系列,为AIoT终端芯片提供高性价比IP;一站式芯片设计平台:无剑SoC平台集成CPU、GPU、NPU等,降低了芯片设计门槛;AI芯片,含光800通过AI云服务为AI场景提供高性能算力。这三大产品系列,可以说实现了芯片设计链路的全覆盖。
 
阿里也通过这些芯片战略展现了他们芯云端的芯片决心。
 
腾讯:
腾讯虽然没有公布自研芯片,但在2018年8月,人工智能领域神经网络解决方案公司燧原科技宣布获得Pre-A轮融资3.4亿元人民币,由腾讯领投,种子轮投资方亦和资本(武岳峰资本旗下基金)、真格基金、达泰资本、云和资本继续跟投。
 
百度和阿里已经相继发布了自家的自研芯片,那么,腾讯何时才会推出自主研发的芯片?在2018年的“未来论坛X深圳峰会”主题演讲上,马化腾表示,腾讯目前正在研究如何助推中国芯片产业发展,这可能包括利用其庞大的数据需求,敦促国内芯片供应商拿出更好的解决方案,或者利用微信平台支持基于中国芯片的应用开发。
 
 
结语 
在如今风云变幻的半导体形势下,自研芯片的重要性不言而喻。科技巨头自研芯片是良好的开端,随着国内外的互联网巨头们纷纷入局,加上类似华为和苹果等消费电子供应商大举杀入芯片产业,必将在半导体这种高维度上的战场上画上浓墨重彩的一笔。这必然对某些半导体厂商来说是一个大挑战。
 
于他们来说,学会如何在新形势下如何与这些“巨头”相处是一个生存的信访室:也许是提供极具创新性的芯片或者与众不同的服务。甚至将自己的技术开放出来授权,与这些巨头合作,或许一个全新的半导体时代,将正式开启。
 
 
 
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