芯片，過往認為是電子設(shè)備中最復(fù)雜的元件。隨著科技的日新月異，定制化芯片的需求越來越高，這也導(dǎo)致了許多大企業(yè)紛紛自研自己的芯片，除了能夠降低成本之外，也能夠最大化性能。這些公司當(dāng)中包括了谷歌、亞馬遜、蘋果以及特斯拉等。

谷歌

2021年8月5日，谷歌 在推特上公布了關(guān)于其新一代 Pixel 手機的信息，并首次放出了關(guān)于首代 谷歌自研芯片——Tensor 芯片的很多資料。

谷歌CEO Sundar Pichai將 Tensor 芯片稱為迄今為止在 Pixel 領(lǐng)域最大的創(chuàng)新。谷歌將Tensor 芯片對標(biāo)其對手蘋果旗下的A系列芯片。

谷歌認為，如今安卓手機已經(jīng)跨過了手機綜合性能不足的門檻，下一代手機需要的并非更強的性能、更大的運存，想要繼續(xù)改善如今智能手機的使用體驗，則需要借助各種深度學(xué)習(xí)技術(shù)、針對使用場景優(yōu)化的協(xié)處理器來完成。

谷歌為手機設(shè)計芯片，開始讓安卓陣營手機芯片的巨頭捏了一把冷汗，股價在谷歌發(fā)布Tensor 芯片后應(yīng)聲下跌，例如高通。

谷歌將過往發(fā)布的各種協(xié)處理器全部整合進Tensor 芯片。在谷歌的計劃里，自研芯片其中一個重要目的就是進一步推動谷歌旗下各種 人工智能、機器學(xué)習(xí)技術(shù)，借助算力更強大的移動端硬件優(yōu)化普通用戶的實際使用，進一步推動 AI 的實用化。

相比于其他芯片，Tensor 芯片最大的區(qū)別在于加入了谷歌針對移動設(shè)備定制的 TPU 處理單元。張量處理單元（Tensor Processing Unit，TPU），是谷歌開發(fā)的專用集成電路（ASIC），專門用于加速機器學(xué)習(xí)。比如，谷歌 Tensor 芯片的性能比高通的驍龍 888＋ 強一些，雖然功耗高，但是其AI 性能3 倍于 888＋。

手機攝影涉及了機器學(xué)習(xí)，例如在黑暗的情況里，手機利用機器學(xué)習(xí)來自動調(diào)色，不會讓我們拍照“黑黑一片”，提高照片的質(zhì)量。根據(jù)谷歌的介紹，Tensor 芯片將進一步加強Pixel系列手機的拍照功能。

過往許多安卓手機有著一些缺點，例如在拍照處理照片的過程中其他在后臺運行的應(yīng)用進程被“殺掉”或是感受到明顯卡頓。而隨著Tensor 芯片的加入，谷歌稱 Pixel 6 將會給手機攝影領(lǐng)域帶來全新體驗。谷歌進一步表示，Pixel 手機未來借助更強算力能拓展的更多使用場景，比如把因為快速移動導(dǎo)致模糊的人像照片“搶救”回來，以及讓視頻在不同的光線環(huán)境下保持最自然的白平衡等。

谷歌 Silicon 團隊高級主管Monika Gupta表示：“對于谷歌來說，我們希望把 AI 運用在生活的方方面面，甚至園區(qū)餐廳的菜單也可能是由 AI 根據(jù)我們的喜好來設(shè)計。我們不想生產(chǎn)傳統(tǒng)意義上的智能手機，谷歌想要 AI 和機器學(xué)習(xí)處理能力大增的設(shè)備，但市面上的處理器并不滿足谷歌的需求，更強的AI 是谷歌選擇自研芯片的初衷?！?/p>

The Verge實測Pixel 6以及 iPhone 12 Pro Max拍照性能對比認為，Pixel 6沒有太多過度銳化痕跡?？梢哉f谷歌正在依靠著Tensor 芯片追趕者蘋果。

亞馬遜

亞馬遜除了是一家電商巨頭之外，也是云計算領(lǐng)域的巨頭（AWS）。亞馬遜正在積極自研云計算芯片。2021年12月21日，亞馬遜云發(fā)布了通用服務(wù)器芯片Graviton 3、機器學(xué)習(xí)云端芯片Trainium以及固態(tài)硬盤，并提供相關(guān)云計算應(yīng)用。實際上，亞馬遜早在2015年就收購了以色列芯片公司Annapurna Labs，布局自研芯片。

Graviton 芯片主要應(yīng)用在服務(wù)器、云服務(wù)、高性能計算、機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。許多 AWS 服務(wù)，包括 Amazon Aurora、Amazon ElastiCache、Amazon EMR、AWS Lambda 和 AWS Fargate，都使用Graviton 芯片。而許多企業(yè)包括Epic Games、DIRECTV、Intuit、Lyft 和 Formula 1 等都有采用亞馬遜的Graviton 芯片來進行計算。

通用服務(wù)器芯片Graviton 3，采用Arm架構(gòu)。Graviton3的計算性能是 Graviton2是 1．25倍，如果特別專注在科學(xué)領(lǐng)域（尤其是機器學(xué)習(xí)）、加密領(lǐng)域等使用浮點運算的話，Graviton 3性能最快可達2倍。Graviton 3采用5納米制程。

Graviton第一代處理器發(fā)布于2018年11月，定位為云原生芯片，對云端基礎(chǔ)架構(gòu)進行了針對性優(yōu)化。Graviton處理器的推廣也幫助Arm架構(gòu)蠶食英特爾處理器的市場份額。雖然Arm架構(gòu)在智能手機市場呼風(fēng)喚雨，但服務(wù)器領(lǐng)域則是英特爾的天下。2021年9月10日，IDC發(fā)布的《全球服務(wù)器季度跟蹤報告》顯示，x86服務(wù)器產(chǎn)生的收入在2021年第二季度增長2．2％，達到214億美元，占全球服務(wù)器收入的90．3％，x86服務(wù)器市場芯片基本為英特爾所有。

Trainium 芯片是亞馬遜AWS 設(shè)計的第二款定制機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練芯片，可為在云中訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型提供最佳性價比。Trainium 芯片專門針對圖像分類、語義搜索、翻譯、語音識別、自然語言處理和推薦引擎等應(yīng)用程序的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練工作負載進行了優(yōu)化。而隨著機器學(xué)習(xí)使用的加速，迫切需要提高性能并降低推理和訓(xùn)練驅(qū)動的基礎(chǔ)設(shè)施成本。AWS 推出了 Inferentia芯片，這種定制芯片可以在云中以最低的成本為客戶提供高性能的機器學(xué)習(xí)推理。

亞馬遜表示，借助 Trainium 和 Inferentia，客戶可以獲得最佳的機器學(xué)習(xí)性價比，從擴展訓(xùn)練工作負載到通過高性能推理加速生產(chǎn)中的深度學(xué)習(xí)工作負載，讓所有客戶都可以使用機器學(xué)習(xí)的全部功能。

云化是企業(yè)接下來將要面對的一個大趨勢。許多企業(yè)不是已經(jīng)云化，就是在云化的路上。企業(yè)對于云計算的需求也會持續(xù)增加。定制化，專門為云計算服務(wù)的芯片自然也就會有相應(yīng)的需求。亞馬遜積極布局相關(guān)芯片的設(shè)計也是看好未來云計算在此方面的發(fā)展。 

蘋果

2020 年 11 月 11 日，蘋果通過線上發(fā)布會正式發(fā)布全新搭載自研 M1 芯片以及搭載 M1 新品的三款 Mac 產(chǎn)品。M1 芯片主要專為Mac打造，采用 5nm 工藝制造，集成多達 160 億個晶體管，而且是一顆完整的 SoC，集成所有相關(guān)模塊，并采用蘋果自創(chuàng)的封裝方式。

根據(jù)蘋果的資料顯示，M1 可以在 10W 功耗下提供兩倍于如今市場上最新筆記本芯片的性能，能效比則高達三倍。而搭載了M1 芯片的Mac電腦能夠?qū)崿F(xiàn)最高 3．5 倍的 CPU 提速，最高提 5 倍的 GPU 提速和最高 9 倍的機器學(xué)習(xí)提升。與此同時，其續(xù)航比上代也有著大幅提升。

縱觀蘋果的產(chǎn)品發(fā)展史，蘋果一直堅持的產(chǎn)品戰(zhàn)略都是軟硬一體，除了對于供應(yīng)鏈有很高的要求之外，蘋果也希望產(chǎn)品所有的零件都是自己設(shè)計，這樣一來就不會有零部件被其他公司卡脖子的問題。英特爾此前的“擠牙膏”行為引起了蘋果的不滿，除了硬件跟不上軟件之外，蘋果也無法定制化筆記本電腦，讓自身產(chǎn)品性能達到極致。因此研發(fā)了M1芯片以擺脫英特爾在筆記本電腦處理器的卡脖子。

蘋果自研出M1芯片除了可在筆記本電腦領(lǐng)域擁有更多話語權(quán)之外，蘋果旗下的Mac 的使用體驗將和 iPhone、iPad 更加協(xié)同，因為所有的蘋果應(yīng)用都采用 ARM 架構(gòu)，而 iPhone 的應(yīng)用將能夠與 Mac 兼容。蘋果自身也能夠根據(jù)產(chǎn)品迭代周期來持續(xù)更新芯片技術(shù)，不必跟隨英特爾的腳步。而對于用戶來說，除了體驗的升級之外，Mac 系列產(chǎn)品將比以往的售價要低許多，因芯片處理器由蘋果自家研發(fā)。

根據(jù)蘋果官方的資料，M1芯片的性能超過英特爾過往的芯片處理器，且性能增加了但能耗沒有增加。蘋果硬件技術(shù)高級副總裁Johny Srouji表示，這是蘋果制造過的最強大的芯片。與最新的8核PC筆記本電腦芯片相比，M1 Pro在同等功耗水平下的中央處理器性能可高達1．7倍，達到其峰值水平性能的功耗則少了70％。 

特斯拉

2021年8月19日，特斯拉在帕羅奧圖總部召開AI日，這是特斯拉的第三場技術(shù)發(fā)布會。在過去兩場技術(shù)發(fā)布會上，特斯拉發(fā)布了包括首枚車企自主研發(fā)自動駕駛芯片F(xiàn)SD 芯片、算力達到144 TOPS的Autopilot HW 3．0、無極耳電池、大體積自研電池、無鈷電池等。

在此次技術(shù)發(fā)布會上，特斯拉發(fā)布了自研的D1芯片、特斯拉Bot機器人、全新自動駕駛模擬程序等多項與人工智能相關(guān)的新技術(shù)。

此前在2021年6月19日舉辦的CVPR 2021（人工智能學(xué)術(shù)頂級會議）現(xiàn)場，特斯拉展示過名為Dojo的超級計算機的相關(guān)性能。根據(jù)當(dāng)時披露，Dojo采用5760個英偉達的A100 GPU，總算力達1．8EFLOPS，讀寫速度高達1．6TBps，被認為會超越全球排名第一的超級計算機富岳。 

世界超級計算機排名

值得注意的是，特斯拉在AI日進一步宣布Dojo將采用特斯拉自研訓(xùn)練CPU—— D1芯片。特斯拉Autopilot（特斯拉自動駕駛程序）的工程主管Milan Kovac上臺展示了D1芯片。

D1芯片基于7nm工藝，包括500億個晶體管數(shù)量，內(nèi)建354個訓(xùn)練節(jié)點，僅內(nèi)部的電路就長達17．7公里，算力高達362TFLOPs，功耗僅400W。Milan Kovac表示，這可能是市面上最強的芯片，Dojo未來一段時間僅專注于訓(xùn)練特斯拉的自動駕駛汽車程序。

此外，D1芯片未來會成為Autopilot 3．0版硬件基礎(chǔ)，目前特斯拉車型上搭載的是Autopilot 2．5版硬件。全新硬件系統(tǒng)將實現(xiàn)大幅性能提升，為日后特斯拉車型升級更高階的自動駕駛系統(tǒng)提供了足夠強大的計算能力保障。

根據(jù)特斯拉的描述，D1芯片主要作用是處理來自攝像頭、超聲波傳感器以及雷達的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)分析最終給出車輛控制決策。其中，處理來自攝像頭的圖像數(shù)據(jù)消耗計算能力最多。如今特斯拉的自動駕駛系統(tǒng)／方案是一種較為依賴攝像頭數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，所以提升芯片計算能力對于提升特斯拉自動駕駛系統(tǒng)的性能是至關(guān)重要的。

Dojo D1芯片則有望進一步加速特斯拉自動駕駛系統(tǒng)的發(fā)展。在AI日上，特斯拉繼續(xù)傳達其視覺系自動駕駛技術(shù)路線的決心。Autopilot軟件主管Ashok Elluswamy在發(fā)布會上表示，特斯拉自動標(biāo)記技術(shù)，強調(diào)道路上有太多物體需要標(biāo)記，利用標(biāo)記的物體來重現(xiàn)道路上的場景。而這背后則是需要龐大的算力。D1芯片將會幫助特斯拉持續(xù)推進其視覺方案的落地以及成熟化。