芯片之争再升级！谷歌研发首个手机芯片，高通被抛弃！

据外媒 Axois 发布的一份独家报告透露，Google 已经“在研发自家的处理器方面取得了显着进步”，其自主研发的 SoC 芯片已于最近成功流片，并将于 2021 年交付第一代 SoC。据悉，该芯片代号为“Whitechapel”，是 Google 与三星联合开发，采用 5nm 工艺制造。该设计基于 ARM 指令集，8 核 CPU，并且将包括 Google 的机器学习技术，以及专用于采用 AI技术 以增强 Google Assistant 的响应能力。而且 Google 已于最近收到了 Whitechapel 的第一个测试版本，该 SoC 芯片预计将于明年率先部署在 Pixel 系列手机以及 Chromebook 中。

Google 的硬件生态系统目前面临的问题是缺少智能手机/手表芯片，截至目前，Google Pixel 系列手机的处理器依旧是高通制造的。自研智能手机芯片可以帮助 Google 更好地与同样也是自研芯片的苹果竞争，而且还能摆脱高通公司的垄断。在去年 2 月，就有媒体透露 Google 在准备开始研发自己的智能手机芯片了。

不仅仅是主芯片，Google 此前已经推出了定制的摄像头芯片“Pixel Visual Core”和“Pixel Neuro Core”，并搭载在了 Pixel 2、Pixel 3 和 Pixel 4上。该芯片是 Google 与 Intel合作研发的。

Google 的芯片矩阵不仅仅是智能手机芯片，还有 TPU（Tensor Processing Unit）芯片，以及专攻边缘计算市场的 Edge TPU 芯片。

Edge TPU 芯片系列硬件

Edge TPU 是 Google 专为在边缘运行 TensorFlow Lite ML 模型而设计的 ASIC 芯片。Edge TPU 可用于越来越多的工业使用场景，如预测性维护、异常检测、机器视觉、机器人学、语音识别等等。 它可以应用于制造、本地部署、医疗保健、零售、智能空间、交通运输等各个领域。它体型小、能耗低，但性能出色，可以在边缘部署高精度 AI。Edge TPU 是对 CPU、GPU、FPGA 以及其他在边缘运行 AI 的 ASIC 解决方案的补充。

Google 于 2019 年3 月份推出了基于 Edge TPU 芯片的等一系列开发硬件，以及本地化 AI 平台--Coral。自Coral系列产品发布以来，Google 也兴奋地表示，越来越多的开发者和企业已在 Coral 上构建了涵盖医疗保健、农业、智慧城市等诸多行业的各类应用。

Edge TPU芯片

市场分析师预测，到 2020 年，将售出 7.5 亿多块边缘AI芯片和计算机，到 2024 年将增长到 15 亿块。越来越多的行业开始认识到本地化 AI 的价值：运行 AI 本地推理可以显著节约带宽和云计算成本，并能将数据保存在本地，从而保护用户隐私。

AI 使机器能够执行过去仅属于人类领域的各种任务。例如：是否需要在工厂生产线上进行质量控制？设置AI驱动的摄像头以发现产品缺陷。如何分析医疗数据？机器学习可以从扫描中识别出潜在的肿瘤并将其标记给医生。但是，只有这样的应用程序既快速又安全，它们才有用。在工厂中使用AI摄像头花费几分钟来处理图像的设备并不多，而且如果将其发送到云端进行分析，没有患者愿意冒着暴露其医疗数据的风险。因此，边缘计算 AI 的重要性尤为凸显。从消费者应用到企业应用，到处可见 AI 的身影。随着联网设备数量的爆发式增长，加上对隐私/机密、低延迟时间的需求以及带宽限制等因素，云端训练的AI 模型需要在边缘运行的情况日趋普遍。

Edge TPU 芯片

当一流的高通，遇上超一流的英特尔，芯片公司到底哪家强？

#科技圈大小事# #科技数码那些事#芯片，被誉现代科技“皇冠上的明珠”。而芯片公司，我们熟悉的有华为海思，高通，联发科，展讯，英特尔等。实际上，目前的芯片公司，主要是分为两类，一类是研发电脑端芯片的公司，如英特尔，AMD，中国龙芯等，一类是研发移动

Google 发布的 Coral平台及基于Edge TPU 芯片的系列开发硬件，不仅仅是一种硬件解决方案，它将定制硬件、开源软件和最先进的 AI 算法结合在一起，为边缘提供优质、易部署的 AI 解决方案。Coral 平台上的 Edge TPU 硬件包括 Coral 开发板（Dev Board)，加速器（USB Accelerator），SoM 模块，PCIe 系列加速器（Mini PCIe Accelerator，M.2 Accelerator A+E/B+M key）以及环境感测板等。

Google Edge TPU 系列硬件

就在今年年初，Google 再度发力边缘计算市场，称将进一步拓展 Coral 硬件产品新功能，并将于 2020 年上半年推出新的 Edge TPU 开发硬件：Coral 加速器模块（Accelerator Module）和Coral 迷你开发板（Dev Board Mini）。新的加速器模块是一种易于集成的多芯片封装，封装了Edge TPU 芯片。该模块同时提供 PCIe 和 USB 接口，可以轻松集成到定制 PCB 设计中。Coral 迷你开发板可替代 Coral 原始开发板，它可提供更小的外形尺寸，更低的功耗和更低的成本。Mini 将新的 Coral Accelerator 模块与 MediaTek 8167s SoC 结合在一起，创建了一块在 720P 视频编码/解码和计算机视觉用例方面表现出色的板卡。而且 Google 还将发布更大内存的 SoM 模块（System-on-Module）：2GB 和 4GB LPDDR4 RAM。

Coral 加速器模块

Coral 迷你开发板

据悉，Google Coral Edge TPU 系列硬件设备已经投放市场，并和多家企业建立了合作代理关系，比如 Gravitylink（引力互联）等等。Gravitylink 与 Google 具有多年的合作关系，基于 Edge TPU 芯片，Gravitylink 不仅研发了旗下产品 AI 迷你电脑钛灵 AIX（ TiOrb AIX），更是推出了面向全球开发者的 AI模型市场--Model Play。AIX 是一款集计算机视觉与智能语音交互两大核心功能为一体的人工智能硬件，搭载了专业AI边缘计算芯片(如 Edge TPU)与多种传感器。Model Play 是首个基于 Google Edge TPU 芯片的 AI 模型平台。平台提供了丰富多样化的机器学习与深度学习模型，支持钛灵AIX等多类主流智能终端硬件，帮助用户快速创建和部署模型，显著提高模型开发和应用效率，降低人工智能开发及应用门槛。

钛灵 AIX

平台中的 AI 模型，兼容多类市场主流的边缘计算 AI 芯片，包括谷歌 Coral Edge TPU，英特尔 Movidius，英伟达 Jetson Nano。尤其是Google Coral Edge TPU，AI 模型下载后更能搭载 TiOrb AIX 直接进行运行，基于 Google 开源神经网络架构及算法，可构建自主迁移学习功能，无需写代码，通过选择图片、定义模型和类别名称即可完成AI模型训练。

AI 模型平台-Model Play

AI 模型平台-Model Play

近期，Gravitylink 基于 Edge TPU 软硬件以及国内 AI 行业生态，打造出全球化 AI 算法及解决方案交易市场——「钛灵 AI 市场」，致力于帮助来自全球的优秀 AI 服务商与需求方建立更加高效的直连对接，加速 AI 技术在各领域的落地、应用。这里不仅有基于企业需求对接的 AI 商业平台，更提供了 AI 产业所需的多维度机器学习模型、算法及硬件。基于同 Google 的合作关系，平台将会提供优质的企业采购及对接服务，构建一站式 AI 赋能平台。如果有团队拥有自主知识产权 AI 产品(软硬件均可)及解决方案，可申请入驻钛灵 AI 市场。