《曝光:谷歌 Pixel 10 将搭载定制Tensor G5芯片》

  • 来源专题:集成电路
  • 编译者: AI智能小编
  • 发布时间:2024-05-29
  • 据外媒Android Authority曝光,谷歌 Pixel 10 将使用由谷歌和台积电合作开发的首款完全定制Tensor G5芯片,代号为LGA,支持16GB以上RAM。Pixel 9将搭载Tensor G4芯片,而Pixel 8/8a系列手机使用的是Tensor G3芯片的改良版本。消息称,Tensor G4仅会有小幅更新,重大升级将在Tensor G5芯片上进行,包括谷歌自行设计的CPU和GPU。
相关报告
  • 《谷歌可能会在Pixel 5中使用自定义的5纳米三星芯片而不是骁龙865》

    • 来源专题:宽带移动通信
    • 编译者:张卓然
    • 发布时间:2020-05-13
    • 2020年推出的大多数高端智能手机将内置骁龙865,但这可能并不包括谷歌即将面世的Pixel 5。一份新报告称,谷歌和三星正在开发一种比865更先进的自定义系统芯片(SoC)。然而,该芯片将不包括三星的Exynos品牌-------这将是一个“谷歌”ARM芯片。 几周前,有几份报道称,骁龙865芯片成本高昂并且需要一个单独的5G调制解调器,这令智能手机制造商感到苦恼。据称,LG计划将在即将推出的旗舰手机中使用价格更便宜的SoC。同样,也有传言称谷歌正在考虑其他SoC选项,例如骁龙765 这份新报告称,谷歌今年将完全放弃高通公司的芯片,而是选择在三星5纳米LPE节点上构建定制芯片。这将使其与三星的下一代2021芯片处于同一级别。消息人士称,这款未命名的芯片将具有八个CPU内核:两个A78,两个A76和四个A55。大多数的SoC为高功率集群使用单核心设计,但据称该芯片合并了A76和A78的核心,同时较慢的A55也可以为后台任务提供更有效的处理。 在GPU方面,芯片将采用尚未公布的Mali MP20。谷歌将使用它自己的图像信号处理器(ISP),我们已经知道它的名字是像素视觉核心(Pixel Visual Core)。该报告还声称,谷歌可能基于其张量架构而为其贡献一个嵌入式网络神经处理器(NPU)。 如果这份报告是准确的,那么这个项目可能已经进行了一段时间了。6个月后再决定是否要在像智能手机这样复杂的设备上使用不同的SoC是不可能的。然而,我们知道高通公司在公开发布前几个月就已经向合作伙伴公布了865的细节。这可能使Google有机会将其传闻已久的定制ARM芯片项目付诸实践。 我们对这个所谓的像素处理器的网络设置一无所知。高通公司和无线运营商都在通过865努力推动5G的运营。然而,目前这对用户基本没有什么好处。毕竟再过一年,调制解调器和网络将会成熟得多,而采用新的三星设计可能会让谷歌能够减少一年的5G成本和功耗。
  • 《AI芯片巨头争霸时代,华为AI芯片下周将首次亮相》

    • 来源专题:集成电路
    • 编译者:tengfei
    • 发布时间:2017-11-20
    • 近日,华为高级副总裁余承东在微博上发布了一段视频,为自家的人工智能AI芯片造势。他表示,“速度之追求,从不止于想象”,并预告了AI芯片将在9月2日IFA2017上亮相。 在上月的华为年中业绩媒体沟通会上,余承东透露,将于今年秋季发布AI芯片,华为也将是第一家在智能手机中引入人工智能处理器的厂商。此外,在2017年中国互联网大会上,余承东还曾表示,由华为海思制造的芯片将会集CPU、GPU和AI功能于一体,并且有可能基于ARM今年在Computex展会上推出的全新AI芯片设计。 根据今日余承东视频透露,华为的AI处理器有望显著提升麒麟970的数据处理速度。如果AI芯片能用在10月份发布的华为Mate 10手机上,则华为Mate 10的数据处理能力将十分令人期待。 与华为一样,当下英特尔、联想、英伟达、谷歌、微软等全球科技巨头纷纷在积极拥抱AI,对AI芯片的布局成为重中之重。 英特尔 对于AI芯片的重要性,英特尔中国研究院院长宋继强本月接受媒体新智元采访时指出,我们需要用技术去处理大量数据,使其对客户产生价值,在这个过程中无疑芯片是极其重要的: 到2020年,保守估计,全世界会有500亿设备互联。未来的数据来源于各种设备终端。不再靠我们人打电话、玩手机、发邮件这些数据。无人车、智能家居,摄像头等都在产生数据。 以后每一台无人驾驶汽车都是一台服务器,每台车每天会超过4000个GB的数据,这些数据都不可能通过5G来传输,所以一定很多数据是在本地处理和分析然后选择性的往上走,本地你会使用很多技术,超越现代服务器的技术。 作为传统的芯片龙头制造商,英特尔今年7月推出了新一代Xeon服务器芯片,性能大幅提升,深度学习能力是上一代服务器的2.2倍,可接受培训和推理任务。此外,英特尔还展示了将在未来AI领域发挥重大作用的现场可编程门阵列(FPGA)技术,同时,计划推出Lake Crest处理器,旨在深度学习代码。 联想 联想集团总裁杨元庆表示,“AI通用处理器芯片是人工智能时代的战略制高点“,联想集团高级副总裁、联想创投集团总裁贺志强也指出: 智能互联网时代,AI芯片是人工智能的引擎,对于智能互联网的发展将起到决定性作用。 就在上周,联想创投与阿里巴巴创投等顶尖投资方一起,联合投资了有“全球AI芯片界首个独角兽”之称的寒武纪科技。 英伟达 英伟达在过去几年中将其业务重心转移到AI和深度学习领域,今年5月,英伟达发布了一款针对人工智能应用的重量级处理器:Tesla V100。 该芯片拥有210亿个晶体管,性能比英伟达一年前发布的带150亿个晶体管的Pascal处理器强大得多。虽然只有Apple Watch智能手表的表面那么大,但它拥有5120个CUDA(统计计算设备架构)处理核心,双精度浮点运算性能达每秒7.5万亿次。英伟达CEO黄仁勋表示,英伟达花了30亿美元打造这款芯片,售价将会是14.9万美元。 谷歌 宣布战略转向“AI first”的谷歌,在去年就发布了专门为机器学习定制的TPU(张量处理单元),与CPU、GPU相比,TPU效率提高了15-30倍,能耗降低了30-80倍。 今年5月的谷歌开发者大会上,谷歌发布了新款产品——Cloud TPU,它拥有四个处理芯片,每秒可完成180 tflops计算任务。将64个Cloud TPU相互连接可组成谷歌称之为Pod的超级计算机,Pod将拥有11.5 petaflops的计算能力(1 petaflops为每秒进行1015次浮点运算)——这对AI领域的研究来说将是非常重要的基础性工具。 目前,TPU已经部署到了几乎所有谷歌的产品中,包括Google搜索、Google Assistant,甚至在AlphaGo与李世石的围棋大战中,TPU也起到了关键作用。 微软 上月,媒体报道称,微软将为下一代HoloLens加入一款自主设计的AI协处理器,可以在本地分析用户在设备上看到和听到的内容,再也不需要浪费时间把数据传到云端进行处理。这款AI芯片目前正在开发,未来将被包含在下一代HoloLens的全息处理单元(HPU)当中。微软表示,这款AI协处理器将会是微软为移动设备设计的首款芯片。 近几年来,微软一直在致力于开发自己的AI芯片:曾为Xbox Kinect游戏系统开发了一套动作追踪处理器;为了在云服务方面与Google、亚马逊竞争,微软专门定制了一套现场可编程门阵列(FPGA)。此外,微软还从英特尔的子公司Altera处购置可编程芯片,写入定制化的软件来适应需求。 去年,微软曾在一次大会上使用数千个AI芯片,把所有英文维基百科翻译成西班牙语,大概有500万篇文章,而翻译时间不到0.1秒。接下来,微软希望能让使用微软云的客户通过AI芯片来完成任务,比如从海量数据中识别图像,或者通过机器学习算法来预测消费者的购买模型。