半导体展NEPCON|互联网科技公司自研芯片的历史

今日我们不妨回顾一下互联网公司造芯的历史。互联网公司自研芯片几乎和2016年开始的人工智能热潮同步。今天就由半导体展NEPCON小编为你解读更多行业新趋势。

人工智能的崛起对于互联网的业务起了决定性的影响，在云端，人工智能技术大大提高了推荐系统和广告系统等互联网公司的核心业务，而在终端，人工智能也为诸多重要的计算机视觉和语音技术赋能。为了人工智能相关业务而自研芯片的公司几乎囊括了所有的科技巨头，包括谷歌、微软、亚马逊、阿里巴巴、字节跳动、百度等等。从自研芯片的出发点来看，过去互联网科技公司自研芯片主要出于两方面的考虑，即成本和功能。

从成本角度来看，由于人工智能计算需要非常大的算力，因此成本也很高。供应链角度来看，Nvidia是主流的云端人工智能芯片供应商，而其GPU的售价一方面很高，另一方面对于科技巨头来说过分依赖单一供应商也存在供应链风险成本（尤其是对于中国互联网巨头来说，依赖Nvidia的风险更是由于受到地缘政治的影响存在很高的不确定性）。而另一个角度是GPU的能效比在运行人工智能应用时并不完美，事实上在云端数据中心应用中，有很大一部电费成本是在为人工智能应用在买单。因此，互联网科技巨头在云端人工智能芯片领域自研的主要目的是一方面减少对于Nvidia的依赖，另一方面是希望能实现比Nvidia更好的能效比，这样在大规模部署的时候，从综合成本的角度来看可以比直接购买Nvidia的GPU成本更低。在这方面，谷歌的TPU是一个著名的例子，在迭代了几代之后，我们看到目前谷歌TPU的性能和Nvidia的GPU通常相类似，但是在能效比等影响成本的角度，可以实现比Nvidia更好。

另一个互联网科技公司自研芯片的主要目的是为了实现更强的功能，即目前市面上并不存在能满足公司需求的芯片，因此需要能自研芯片来满足设计需求，同时相较于使用第三方通用芯片的其他公司创造了更高的产品竞争力。这里的典型例子就是微软在HoloLens中使用的自研HPU芯片来加速人工智能机器视觉相关的应用，从而为HoloLens的核心功能模块（例如室内SLAM定位等）提供足够的算力同时不会消耗太多电池。而谷歌用在Pixel手机上的Tensor处理器也是另一个相关的例子。

互联网公司之前的自研芯片往往强调“自主”这个方向。自主意味着自研芯片的关键模块（IP）以及系统架构是由互联网公司自己设计。在实际操作层面，由于互联网科技巨头毕竟在芯片行业积累不多，因此通常会构建一支数百人的团队，该团队主要负责芯片架构定义和核心IP的设计验证；而另一方面，通用IP（例如DDR等）通常使用购买的方式，同时在后端设计等可以可以外包的职责则交由外部设计服务公司完成。

总而言之，互联网公司造芯的通常模式是由自己的核心团队完成芯片架构定义和核心模块设计，然后和中立的第三方IP公司和设计服务公司合作以购买其他的通用IP并完成整个芯片设计流程。

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文章来源：真空回流焊中科同志