自研Arm CPU，谷歌全面突圍

4月9日，Google發(fā)布了Google Axion，這是其首款專為云計算和數據中心設計的基于Arm的處理器。Google在一篇博文中表示，Axion只是該公司設計自主芯片的最新成果，其歷史可以追溯到 2016 年的第一代 Tensor 處理單元，這些芯片也是為Google的數據中心制造的。

自 2021 年發(fā)布 Pixel 6 手機以來，Google的 Pixel 智能手機陣容一直在使用其定制的片上系統(tǒng)（SoC），它也被稱為 Tensor。Google聲稱，采用Arm公司Neoverse V2平臺的新型Axion芯片的性能將比以前為數據中心制造的基于Arm的CPU提高30%，比目前基于x86設計的芯片提高50%。

Axion以Titanium為基礎，Titanium是一個由專用定制硅微控制器和分層擴展卸載組成的系統(tǒng)。Titanium 卸載了網絡和安全等平臺操作，因此 Axion 處理器的容量更大，客戶工作負載的性能也得到了提高。Titanium還將存儲I/O處理卸載到Hyperdisk上，這是我們全新的塊存儲服務，性能與實例大小分離，可實時動態(tài)調配。

Google已經在其數據中心使用基于Arm的新一代服務器，為包括Google地球引擎和YouTube廣告平臺在內的許多服務提供動力。Google表示，"很快"將把這些服務以及其他服務轉移到基于Axion的服務器上?；贏xion的服務器將于2024年晚些時候面向Google云客戶推出。在此期間，企業(yè)可以在Google網站上注冊以深情試用使用Axion芯片的虛擬機。

人工智能是當今科技領域最熱門的話題之一，也是各大科技公司競相投入的領域。要訓練出高性能、高智能的AI模型，不僅需要大量的數據和算法，還需要強大的計算能力和硬件支持。

在這方面，谷歌一直走在前沿。比如Tensor處理單元（TPU），這些芯片經過優(yōu)化，可以運行其TensorFlow軟件和各種機器學習模型。對于 Google 來說，通過其在機器學習和TensorFlow軟件開發(fā)方面的專業(yè)知識和經驗、其大規(guī)模的數據中心和云基礎設施的經驗，可以有效的在芯片和服務器市場獲得相應的優(yōu)勢：

以獲得對其硬件和軟件堆棧的性能、效率和安全性的更多控制。

減少對英特爾和高通等第三方芯片供應商的依賴，避免潛在的供應鏈問題或價格波動。

通過根據其特定需求和用例定制芯片，實現(xiàn)其產品和服務的更快創(chuàng)新和迭代。

通過使用機器學習和開源工具來自動化和簡化流程，降低芯片設計和制造的成本和復雜性。

谷歌已經成功的自研芯片項目包括：

TPU：谷歌定制的人工智能加速器，可以高速低精度地執(zhí)行矩陣乘法和卷積運算。TPU用于訓練和推理大規(guī)模神經網絡，例如用于自然語言處理、計算機視覺和推薦系統(tǒng)的神經網絡。TPU可通過谷歌云TPU服務供第三方使用，也可作為較小版本出售。

Tensor：谷歌首款專為Pixel智能手機設計的芯片上移動系統(tǒng)（SoC）。Tensor在現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）上集成了一個軟神經處理單元（NPU），可以以低延遲和高吞吐量加速深度神經網絡推理。Tensor還具有一個專用的Transformer引擎，可以解決萬億參數的語言模型。

Hopper：谷歌基于新GPU架構的下一代人工智能加速器。Hopper具有第四代張量核心和FP8精度的Transformer引擎，可以將大型語言模型的速度比上一代提高30倍。Hopper還支持NVLink交換機系統(tǒng)，該系統(tǒng)最多可連接256個GPU，以加速擴展工作負載。

Skywater：谷歌的開源項目，為芯片設計者提供設計、驗證、測試和制造自己芯片的軟件工具。Skywater還提供免費使用Skywater Technology Foundry的130nm工藝節(jié)點進行原型設計和生產。Skywater旨在使芯片設計民主化，降低愛好者、學者和初創(chuàng)公司的進入門檻。

目前，谷歌90%以上的人工智能訓練工作都在使用這些芯片，TPU支撐了包括搜索、語音識別、自然語言處理、圖像識別等谷歌主要業(yè)務。推出新的芯片意味著，谷歌正在追趕亞馬遜和微軟這些云領域競爭對手的步伐。亞馬遜和微軟2021年就已經推出ARM架構的CPU，作為提供差異化計算服務的一種方式。