揭秘谷歌自研手机芯片！安卓生态大地震

编者按：本文来自微信公众号智东西（ID：zhidxcom），作者：寓扬。36氪经授权转载。

软件起家的谷歌一直有着一颗硬件梦，尤其是已经来临的人工智能时代。就在今年中秋节后一天，谷歌一连甩出7款硬件，智能手机、智能音箱、笔记本电脑、翻译耳机、智能相机纷纷亮相，给你一个“硬气”的谷歌。

但谷歌从来都不是为硬件而硬件，其背后的逻辑在于AI、软硬件三位一体。用谷歌CEO皮查伊的话来说，真正解决问题要靠“人工智能+软件+硬件（AI+Software+Hardware）”的方法。

▲谷歌CEO 桑达尔·皮查伊

然而硬件设备远远不能满足谷歌的需求，或者说撑不起其AI能力的伟大。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。

想搞事先挖人

前不久The Information传来一则消息，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。布鲁诺在Linkedln上的信息也证实了这一消息，其Linkedln上写着今年12月份加入谷歌，担任系统架构师。

▲现谷歌系统架构师 John Bruno

据The Information报道，布鲁诺有着超过20年的芯片设计经验。他在ATI Technologies开始他的职业生涯，从事公司图形处理器的芯片架构工作。之后他辗转到AMD公司做总工程师，负责开发个人电脑的Fusion处理器芯片。

▲John Bruno在Linkedln上的就职信息

而在2012年布鲁诺来到了苹果，开启了又一段为期5年的苹果A系列芯片架构开发生涯。他还创立并管理着苹果的半导体竞争分析小组，以确保苹果公司在iPhone和iPad的芯片性能上保持领先。

这也并非谷歌第一次在芯片领域挖苹果的墙角，就在过去一年，谷歌就在苹果、高通等巨头公司中挖了数位经验丰富的芯片工程师，其中包括来自苹果的Manu Gulati，Wonjae Choi和Tayo Fadelu，以及来自高通的Mainak Biswas，Vinod Chamarty和Shamik Ganguly等人。

比如在今年6月份，谷歌就挖走了在苹果呆了8年的资深芯片工程师Manu Gulati，担任谷歌的首席SoC架构师。他曾负责iPhone、iPad和iPod Touch等设备的研发，还参与过苹果苹果智能音箱HomePod的开发，至少拥有15项与与芯片设计相关的苹果专利，曾在苹果的A系列芯片中战功赫赫。

挖来这么多为芯片设计领域的大牛，谷歌也想走苹果在设计和构建消费者芯片方面的路，即打造自己的软硬件，通过硬件充分释放软件的效能。也正是软硬一体化，使iPhone从众多安卓手机中脱颖而出，而安卓手机多使用高通骁龙的通用芯片。

熟悉谷歌业务的Tirias Research的首席分析师兼创始人Jim McGregor表示，谷歌会将一些应用于内部数据中心的AI芯片构建经验用于协助消费芯片（SoC,片上系统）开发，这会是一个将多种功能结合在一起的芯片，并加入一个嵌入式的AI处理器模块。

他特意强调了这块芯片的最大区别在于AI处理器。如果谷歌使用ARM现成的知识产权，顺利的话只需要6个月，谷歌就会研发并投用该AI芯片。因此McGregor预测谷歌的移动芯片很快就会到来。

这并非谷歌的首款消费级芯片

但这款未诞生的芯片并非谷歌首款消费级芯片，事实上，谷歌首款消费级芯片已经在今年10月份并悄无声息的运用在Pixel 2手机中，它就是Pixel Visual Core图像处理芯片。

▲谷歌Pixel 2智能手机

而Pixel Visual Core芯片或者说谷歌做消费级芯片的风声在2015年就已显现。2015年11月，媒体就曾报道谷歌在寻找合作伙伴研发用于移动端的定制芯片。而早在同年10月份谷歌就发布过一则招聘“多媒体芯片架构师（multimedia chip architect）”的招聘启事，希望寻找能够领导芯片研发工作的人才。

据熟悉谷歌内部消息的人士透露，这则招聘启事就来自在此不久前刚发布平板和笔记本二合一电脑Pixel C的谷歌Pixel团队。可见在2015年谷歌就已经做好了紧跟苹果自主设计、研发芯片的步伐。

而具体到Pixel Visual Core芯片项目，曾参与其中的谷歌软件工程师Chenjie Luo在知乎中提到这是一个“忙了一年多的保密项目”，可以推断Visual Core芯片最晚在2016年下半年就已经在进行中了。

在2017年谷歌开发专用于Pixel手机芯片的消息已是纸包不住火了，一方面是不断从苹果、高通挖走资深的芯片工程师，另一方面谷歌也发布了十多个与SoC相关的工作职位，包括硬件工程师、移动SoC架构师、移动SoC CPU架构师、移动SoC内存架构师等，这都显示了谷歌卯足了劲要打造自己的手机AI芯片。

科技媒体CNBC也在今年10月份报道，一个谷歌发言人证实，谷歌和英特尔合作为定制了Pixel Visual Core芯片，旨在促进谷歌手机中的人工智能和图像处理。

而有趣的是谷歌在中秋夜发布的Pixel 2 手机时，只提到了使用高通骁龙835处理器，而并没有提及这块起辅助作用的Pixel Visual Core芯片。只是在之后的设备维修网站iFixit 发布的Pixel 2 XL拆机中，Pixel Visual Core这款隐藏中的芯片才浮出水面，与大家“坦诚相见”。

但最初Pixel 2 中的Pixel Visual Core芯片并未被激活，在安卓最新的8.1版本才可以正式激活该图像处理芯片的功能，通过算法+算力更好的呈现谷歌AI的效果。

Pixel Visual Core专用图像处理

Pixel Visual Core可以说是谷歌定制的首款消费类系统芯片（SoC），但这块AI芯片扮演的是辅助角色，在骁龙835通用能力之上，提供专用的图像处理能力，处理与相机相关的复杂成像和机器学习任务。

据谷歌称，在Pixel 2手机中，相比只运行高通骁龙835芯片，Pixel Visual Core芯片的运用可以使HDR+（High-Dynamic Range，高动态范围图像）图像处理的能力提升5倍，同时只需要十分之一的功耗。高计算力低功耗、低时延恰恰是终端侧AI应用的关键。

▲谷歌Pixel Visual Core芯片架构

通过Pixel Visual Core的内部架构可以看出，在图像处理方面，该芯片由8个IPU（图像处理单元）组成，谷歌称每个内核都包含512个算术逻辑单元（ALU），可以每秒执行3万亿次以上的操作。

而高通835芯片内部已经包含了用于图像信号处理的ISP、数字信号处理的DSP，在这之外再单独添加8个IPU模块，可见谷歌为将AI算法与应用落地的气魄与决心。

除此之外，Pixel Visual Core上还有LPDDR4 RAM可快速读取和写入数据，而不必去主存储器，有PCIe总线与外部处理器连接，还有一个单独的Cortex-A53 CPU和主处理器骁龙835进行传入和传出。

通过该AI芯片的内部架构可以看出，Pixel Visual Core确实是为图像处理专门定制的处理器，在高通835通用能力之外，执行图片中数百万像素的大规模数学计算，从而将谷歌更多的AI算法落地。

关于这款芯片的优点，知乎中两位谷歌的算法工程师Chenjie Luo和夏飞做了很好的总结，主要集中在强大的算力、专用图像处理能力、可编程性。

1、据称，就计算速度来讲，华为NPU是1.92 Tera-flops，苹果Neural Engine是0.6 Tera-flops，而Google IPU是3 Tera-flops，也就是说Pixel Visual Core的处理速度是华为NPU的1.5倍，苹果Neural Engine的5倍。在IPU上运行HDR+只需要通用芯片1/5的处理时间，1/10的功耗，这大幅度提升了用户体验。

2、Pixel Visual Core的硬件加速能力能够使HDR+算法获得更好的视觉呈现效果。相比第一代跑在高通的HVX加速器上的HDR+，Pixel 2手机中的图像处理能力能够为第三方APP所用，通过AI芯片瞬间完成HDR+计算处理后的照片，也增强了第三方APP的可开发性。

3、Chenjie Luo还提到，这款芯片中的8个IPU是可以编程的，不完全是ASIC（专用集成电路），这款芯片的设计初衷是做一个“全能”的图像处理芯片，HDR+只是它第一个应用展示。这或许意味着谷歌会围绕着摄像头、图像处理器探索更多的视觉应用。

但Pixel Visual Core更像是一款AI加速器，或者说通用芯片的辅助品。号称技术大牛的谷歌显然不能满足与此，通过近期挖来苹果、谷歌芯片工程师，就可以看出谷歌想要打造出更强的SoC，将算法、软件上的优势变成落地的应用。

谷歌的玩法：AI+软件+硬件

随着人工智能时代的到来，谷歌的战略也由“移动优先”转为“AI优先”，而AI、软硬件三位一体，则是谷歌的新方向。套句谷歌CEO皮查伊的话来说，真正解决问题要靠“人工智能+软件+硬件”的方法，AI技术的落地、软件效能的释放都要充分依托硬件，硬件作为前两者的承载也是必不可缺的，这也是谷歌为何近年来不断向硬件靠拢的主要原因。

具体来讲，现在的AI能力大多依托深度学习算法，但这需要大量的浮点运算，需要硬件（芯片）提供充足的算力。以安卓生态为例，高通、联发科等提供面向安卓手机的通用芯片，这就意味着手机厂商、第三方APP开发商必须要在通用算力之内开发应用。

但如果你通过深度学习算法训练出一个厉害的图像识别模型，它需要20个单位的算力，而高通的通用芯片只能提供10个单位的算力，这样就限制了新应用程序的开发。

向来以技术引以为傲的谷歌，近日花了11亿美元收购HTC原来打造Pixel手机的团队，花大力气打造自己Pixel手机就是为了让它成为安卓生态的标杆，代表最前沿的技术应用，引领安卓生态的发展。这样的谷歌又怎么会让手机通用芯片限制自己算法的落地呢。

既然缺乏算力与自身算法需求的良好结合，有完美主义倾向的谷歌便走上了自研芯片的道路，希望以此实现更多的端侧智能，不但将AI落地，还要通过Pixel手机引领安卓生态。

安卓生态大地震

随着人工智能的发展，AI、AR/VR等应用落地到手机，便对算力产生了巨大的需求。这时候苹果自建iOS生态的优势就体现了，它可以通过算法和算力配合到一个很好的状态，从而将AI能力落地并提供优质稳定的体验。

而安卓系统的开放，带来安卓生态繁荣多样的同时，也带来严重的碎片化，而通用芯片的算力对于AI的应用也是一种限制，很多最新的技术、以及应用很难落地，或者给用户带来不稳定的体验。或许也正是受了苹果的影响，也或许随着AI等端侧智能对算力的要求，谷歌决定在开放的安卓生态中，自建一个封闭的Pixel 手机生态，而满足深度学习算法对算力的要求，合作或者自己定制芯片就是第一步。

对于Pixel手机而言，谷歌将最新的安卓8.1版本在本月初最先开放给自己系列手机，并通过专用+通用芯片的组合提供强大的图像处理算力，并将HDR+算法的效果最大限度的呈现，从而使Pixel手机在云端智能后（Google Assistant）拥有更强大的端侧智能，继而打造标杆性产品，引领安卓生态。而其示范意义，或将带动更多手机厂商走向定制芯片。

对于AI应用的开发者而言，这也意味着可以从AI芯片中获得更多的算力支持，进行大规模的数学计算，从而开发出更有有趣、新颖的AI应用，给消费者带来优质的用户体验。

而随着谷歌自研芯片，很有可能在下一代Pixel手机中使用自家的专用芯片，从而“抛弃”高通的系列芯片，这是否会给高通的骁龙系列芯片带来压力？可以预见短期内谷歌AI芯片仍将作为自用，高通仍然是安卓生态的重要合作伙伴。但这一定程度也会给高通压力，在通用芯片中提供更多算力，紧跟谷歌的步伐。

从生态来讲，谷歌研发芯片明显有引领安卓生态与iOS生态竞争的意味。AI能力的落地需要数据、算力、算法的结合，苹果正是将软硬件相结合，从软件出发定义硬件，从而提供更加优质的体验。在AI时代，iOS生态的优势不断扩大，而安卓生态则面临碎片化、软硬件不能很好结合而体验不足。谷歌打造AI芯片正是对标苹果，力图引领智能手机在AI时代的走向。随着谷歌AI芯片的到来，从终端、芯片、操作系统、深度学习框架、云端服务等，谷歌围绕Pixel手机也正在形成一个闭环，也供开发者的AI应用研发提供更多机会。

总之，谷歌研发AI芯片为安卓生态带来的新的可能，新的AI应用、定制芯片、终端智能、第三方AI开发者都可能涌现，引领安卓生态大变革。

结语：开放的安卓与封闭的Pixel

强行让自己“硬”起来的谷歌，无疑在人工智能时代对技术、算法看的更为透彻，想要充分释放算法的魔力，就必须从软件算法出发定义芯片，这或许是AI时代对硬件的新要求。

迎面走来的谷歌正在画两个“大饼”，一个是相对封闭的Pixel生态，从AI算法到软件应用到硬件都采取自研的策略，从而通过硬件端提供充足算力以充分实现算法的效果与体验，并引领安卓生态的走向。

而开放的安卓生态也必将推动高通、联发科等芯片厂商推出更强大的通用芯片，手机厂商定制芯片、第三方开发者开发AI应用，最终推动端侧智能的发展。