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谷歌手機系統細節評測

智東西 文 | 寓揚

導語：最近半年以來，人工智能的發展重心逐漸從雲端向終端轉移，相伴而生的是人工智能芯片産業的全面崛起。智東西曆經數月，首次對人工智能芯片全産業鍊上下近百間核心企業進行報道，覆蓋國内外各大巨頭玩家、新興創企、場景應用、代工生産等，全面深入地對AI芯片産業發展、創新創業進行了追蹤報道。此為智東西AI芯片産業系列報道之一。

軟件起家的谷歌一直有着一顆硬件夢，尤其是已經來臨的人工智能時代。就在今年中秋節後一天，谷歌一連甩出7款硬件，智能手機、智能音箱、筆記本電腦、翻譯耳機、智能相機紛紛亮相，給你一個“硬氣”的谷歌。

但谷歌從來都不是為硬件而硬件，其背後的邏輯在于AI、軟硬件三位一體。用谷歌CEO皮查伊的話來說，真正解決問題要靠“人工智能 軟件 硬件（AI Software Hardware）”的方法。

（谷歌CEO 桑達爾·皮查伊）

然而硬件設備遠遠不能滿足谷歌的需求，或者說撐不起其AI能力的偉大。在繼2016年推出數據中心處理芯片TPU之後，谷歌又将觸手伸向了移動芯片，即消費級芯片，力圖從“根源”處為算法加速。

前不久The Information傳來一則消息，谷歌又挖來了蘋果公司的一位知名芯片設計師約翰·布魯諾（John Bruno），加快消費類設備的芯片研發設計，比如其自家的Pixel手機。布魯諾在Linkedln上的信息也證實了這一消息，其Linkedln上寫着今年12月份加入谷歌，擔任系統架構師。

（現谷歌系統架構師 John Bruno）

據The Information報道，布魯諾有着超過20年的芯片設計經驗。他在ATI Technologies開始他的職業生涯，從事公司圖形處理器的芯片架構工作。之後他輾轉到AMD公司做總工程師，負責開發個人電腦的Fusion處理器芯片。

(John Bruno在Linkedln上的就職信息)

而在2012年布魯諾來到了蘋果，開啟了又一段為期5年的蘋果A系列芯片架構開發生涯。他還創立并管理着蘋果的半導體競争分析小組，以确保蘋果公司在iPhone和iPad的芯片性能上保持領先。

這也并非谷歌第一次在芯片領域挖蘋果的牆角，就在過去一年，谷歌就在蘋果、高通等巨頭公司中挖了數位經驗豐富的芯片工程師，其中包括來自蘋果的Manu Gulati，Wonjae Choi和Tayo Fadelu，以及來自高通的Mainak Biswas，Vinod Chamarty和Shamik Ganguly等人。

比如在今年6月份，谷歌就挖走了在蘋果呆了8年的資深芯片工程師Manu Gulati，擔任谷歌的首席SoC架構師。他曾負責iPhone、iPad和iPod Touch等設備的研發，還參與過蘋果蘋果智能音箱HomePod的開發，至少擁有15項與與芯片設計相關的蘋果專利，曾在蘋果的A系列芯片中戰功赫赫。

挖來這麼多為芯片設計領域的大牛，谷歌也想走蘋果在設計和構建消費者芯片方面的路，即打造自己的軟硬件，通過硬件充分釋放軟件的效能。也正是軟硬一體化，使iPhone從衆多安卓手機中脫穎而出，而安卓手機多使用高通骁龍的通用芯片。

熟悉谷歌業務的Tirias Research的首席分析師兼創始人Jim McGregor表示，谷歌會将一些應用于内部數據中心的AI芯片構建經驗用于協助消費芯片（SoC,片上系統）開發，這會是一個将多種功能結合在一起的芯片，并加入一個嵌入式的AI處理器模塊。

他特意強調了這塊芯片的最大區别在于AI處理器。如果谷歌使用ARM現成的知識産權，順利的話隻需要6個月，谷歌就會研發并投用該AI芯片。因此McGregor預測谷歌的移動芯片很快就會到來。

但這款未誕生的芯片并非谷歌首款消費級芯片，事實上，谷歌首款消費級芯片已經在今年10月份并悄無聲息的運用在Pixel 2手機中，它就是Pixel Visual Core圖像處理芯片。

（谷歌Pixel 2智能手機）

而Pixel Visual Core芯片或者說谷歌做消費級芯片的風聲在2015年就已顯現。2015年11月，媒體就曾報道谷歌在尋找合作夥伴研發用于移動端的定制芯片。而早在同年10月份谷歌就發布過一則招聘“多媒體芯片架構師（multimedia chip architect）”的招聘啟事，希望尋找能夠領導芯片研發工作的人才。

據熟悉谷歌内部消息的人士透露，這則招聘啟事就來自在此不久前剛發布平闆和筆記本二合一電腦Pixel C的谷歌Pixel團隊。可見在2015年谷歌就已經做好了緊跟蘋果自主設計、研發芯片的步伐。

而具體到Pixel Visual Core芯片項目，曾參與其中的谷歌軟件工程師Chenjie Luo在知乎中提到這是一個“忙了一年多的保密項目”，可以推斷Visual Core芯片最晚在2016年下半年就已經在進行中了。

在2017年谷歌開發專用于Pixel手機芯片的消息已是紙包不住火了，一方面是不斷從蘋果、高通挖走資深的芯片工程師，另一方面谷歌也發布了十多個與SoC相關的工作職位，包括硬件工程師、移動SoC架構師、移動SoC CPU架構師、移動SoC内存架構師等，這都顯示了谷歌卯足了勁要打造自己的手機AI芯片。

科技媒體CNBC也在今年10月份報道，一個谷歌發言人證實，谷歌和英特爾合作為定制了Pixel Visual Core芯片，旨在促進谷歌手機中的人工智能和圖像處理。

而有趣的是谷歌在中秋夜發布的Pixel 2 手機時，隻提到了使用高通骁龍835處理器，而并沒有提及這塊起輔助作用的Pixel Visual Core芯片。隻是在之後的設備維修網站iFixit 發布的Pixel 2 XL拆機中，Pixel Visual Core這款隐藏中的芯片才浮出水面，與大家“坦誠相見”。

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該圖像處理芯片的功能，通過算法 算力更好的呈現谷歌AI的效果。

Pixel Visual Core可以說是谷歌定制的首款消費類系統芯片（SoC），但這塊AI芯片扮演的是輔助角色，在骁龍835通用能力之上，提供專用的圖像處理能力，處理與相機相關的複雜成像和機器學習任務。

據谷歌稱，在Pixel 2手機中，相比隻運行高通骁龍835芯片，Pixel Visual Core芯片的運用可以使HDR （High-Dynamic Range，高動态範圍圖像）圖像處理的能力提升5倍，同時隻需要十分之一的功耗。高計算力低功耗、低時延恰恰是終端側AI應用的關鍵。

（谷歌Pixel Visual Core芯片架構）

通過Pixel Visual Core的内部架構可以看出，在圖像處理方面，該芯片由8個IPU（圖像處理單元）組成，谷歌稱每個内核都包含512個算術邏輯單元（ALU），可以每秒執行3萬億次以上的操作。

而高通835芯片内部已經包含了用于圖像信号處理的ISP、數字信号處理的DSP，在這之外再單獨添加8個IPU模塊，可見谷歌為将AI算法與應用落地的氣魄與決心。

除此之外，Pixel Visual Core上還有LPDDR4 RAM可快速讀取和寫入數據，而不必去主存儲器，有PCIe總線與外部處理器連接，還有一個單獨的Cortex-A53 CPU和主處理器骁龍835進行傳入和傳出。

通過該AI芯片的内部架構可以看出，Pixel Visual Core确實是為圖像處理專門定制的處理器，在高通835通用能力之外，執行圖片中數百萬像素的大規模數學計算，從而将谷歌更多的AI算法落地。

關于這款芯片的優點，知乎中兩位谷歌的算法工程師Chenjie Luo和夏飛做了很好的總結，主要集中在強大的算力、專用圖像處理能力、可編程性。

1、據稱，就計算速度來講，華為NPU是1.92 Tera-flops，蘋果Neural Engine是0.6 Tera-flops，而Google IPU是3 Tera-flops，也就是說Pixel Visual Core的處理速度是華為NPU的1.5倍，蘋果Neural Engine的5倍。在IPU上運行HDR 隻需要通用芯片1/5的處理時間，1/10的功耗，這大幅度提升了用戶體驗。

2、Pixel Visual Core的硬件加速能力能夠使HDR 算法獲得更好的視覺呈現效果。相比第一代跑在高通的HVX加速器上的HDR ，Pixel 2手機中的圖像處理能力能夠為第三方APP所用，通過AI芯片瞬間完成HDR 計算處理後的照片，也增強了第三方APP的可開發性。

3、Chenjie Luo還提到，這款芯片中的8個IPU是可以編程的，不完全是ASIC（專用集成電路），這款芯片的設計初衷是做一個“全能”的圖像處理芯片，HDR 隻是它第一個應用展示。這或許意味着谷歌會圍繞着攝像頭、圖像處理器探索更多的視覺應用。

但Pixel Visual Core更像是一款AI加速器，或者說通用芯片的輔助品。号稱技術大牛的谷歌顯然不能滿足與此，通過近期挖來蘋果、谷歌芯片工程師，就可以看出谷歌想要打造出更強的SoC，将算法、軟件上的優勢變成落地的應用。

随着人工智能時代的到來，谷歌的戰略也由“移動優先”轉為“AI優先”，而AI、軟硬件三位一體，則是谷歌的新方向。套句谷歌CEO皮查伊的話來說，真正解決問題要靠“人工智能 軟件 硬件”的方法，AI技術的落地、軟件效能的釋放都要充分依托硬件，硬件作為前兩者的承載也是必不可缺的，這也是谷歌為何近年來不斷向硬件靠攏的主要原因。

具體來講，現在的AI能力大多依托深度學習算法，但這需要大量的浮點運算，需要硬件（芯片）提供充足的算力。以安卓生态為例，高通、聯發科等提供面向安卓手機的通用芯片，這就意味着手機廠商、第三方APP開發商必須要在通用算力之内開發應用。

但如果你通過深度學習算法訓練出一個厲害的圖像識别模型，它需要20個單位的算力，而高通的通用芯片隻能提供10個單位的算力，這樣就限制了新應用程序的開發。

向來以技術引以為傲的谷歌，近日花了11億美元收購HTC原來打造Pixel手機的團隊，花大力氣打造自己Pixel手機就是為了讓它成為安卓生态的标杆，代表最前沿的技術應用，引領安卓生态的發展。這樣的谷歌又怎麼會讓手機通用芯片限制自己算法的落地呢。

既然缺乏算力與自身算法需求的良好結合，有完美主義傾向的谷歌便走上了自研芯片的道路，希望以此實現更多的端側智能，不但将AI落地，還要通過Pixel手機引領安卓生态。

随着人工智能的發展，AI、AR/VR等應用落地到手機，便對算力産生了巨大的需求。這時候蘋果自建iOS生态的優勢就體現了，它可以通過算法和算力配合到一個很好的狀态，從而将AI能力落地并提供優質穩定的體驗。

而安卓系統的開放，帶來安卓生态繁榮多樣的同時，也帶來嚴重的碎片化，而通用芯片的算力對于AI的應用也是一種限制，很多最新的技術、以及應用很難落地，或者給用戶帶來不穩定的體驗。或許也正是受了蘋果的影響，也或許随着AI等端側智能對算力的要求，谷歌決定在開放的安卓生态中，自建一個封閉的Pixel 手機生态，而滿足深度學習算法對算力的要求，合作或者自己定制芯片就是第一步。

對于Pixel手機而言，谷歌将最新的安卓8.1版本在本月初最先開放給自己系列手機，并通過專用 通用芯片的組合提供強大的圖像處理算力，并将HDR 算法的效果最大限度的呈現，從而使Pixel手機在雲端智能後（Google Assistant）擁有更強大的端側智能，繼而打造标杆性産品，引領安卓生态。而其示範意義，或将帶動更多手機廠商走向定制芯片。

對于AI應用的開發者而言，這也意味着可以從AI芯片中獲得更多的算力支持，進行大規模的數學計算，從而開發出更有有趣、新穎的AI應用，給消費者帶來優質的用戶體驗。

而随着谷歌自研芯片，很有可能在下一代Pixel手機中使用自家的專用芯片，從而“抛棄”高通的系列芯片，這是否會給高通的骁龍系列芯片帶來壓力？可以預見短期内谷歌AI芯片仍将作為自用，高通仍然是安卓生态的重要合作夥伴。但這一定程度也會給高通壓力，在通用芯片中提供更多算力，緊跟谷歌的步伐。

從生态來講，谷歌研發芯片明顯有引領安卓生态與iOS生态競争的意味。AI能力的落地需要數據、算力、算法的結合，蘋果正是将軟硬件相結合，從軟件出發定義硬件，從而提供更加優質的體驗。在AI時代，iOS生态的優勢不斷擴大，而安卓生态則面臨碎片化、軟硬件不能很好結合而體驗不足。谷歌打造AI芯片正是對标蘋果，力圖引領智能手機在AI時代的走向。随着谷歌AI芯片的到來，從終端、芯片、操作系統、深度學習框架、雲端服務等，谷歌圍繞Pixel手機也正在形成一個閉環，也供開發者的AI應用研發提供更多機會。

總之，谷歌研發AI芯片為安卓生态帶來的新的可能，新的AI應用、定制芯片、終端智能、第三方AI開發者都可能湧現，引領安卓生态大變革。

強行讓自己“硬”起來的谷歌，無疑在人工智能時代對技術、算法看的更為透徹，想要充分釋放算法的魔力，就必須從軟件算法出發定義芯片，這或許是AI時代對硬件的新要求。

迎面走來的谷歌正在畫兩個“大餅”，一個是相對封閉的Pixel生态，從AI算法到軟件應用到硬件都采取自研的策略，從而通過硬件端提供充足算力以充分實現算法的效果與體驗，并引領安卓生态的走向。

而開放的安卓生态也必将推動高通、聯發科等芯片廠商推出更強大的通用芯片，手機廠商定制芯片、第三方開發者開發AI應用，最終推動端側智能的發展。

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