Google'ın kendi geliştirdiği terminal AI çipi, önemli ilerlemeyi ortaya koyuyor ve cep telefonu dizüstü bilgisayarları için Samsung ile birlikte çalışıyor.
Kaynak: Qubit
Bu makale hakkında 1381 kelime , Okumanız tavsiye edilir 4 dakika .
Bu makale, kendi geliştirdiği "Whitechaple" adlı işlemci çipinin önemli ilerleme kaydettiğini ve gelecek yıl Google cep telefonlarının ve dizüstü bilgisayarlarının gelecek nesillerine uygulanabileceğini tanıtmaktadır.
Google, terminal işlemci yongasını kişisel olarak sona erdirecek.
Google, kendi geliştirdiği "Whitechaple" adlı işlemci çipinin önemli ilerleme kaydettiğini ve gelecek yıl Google cep telefonlarının ve dizüstü bilgisayarlarının gelecek nesillerine uygulanabileceğini açıkladı.
Bu, şüphesiz Google'ın rekabet gücünü büyük ölçüde güçlendirecek ve terminal pazarı için savaşta önemli bir adım atacaktır.
Peki Google'ın amacı ve tutkusu burada mı bitiyor?
Google için kapalı bir ekosistem oluşturmak için Samsung ile güçlerinizi birleştirin
Google'ın kendi geliştirdiği çip projesine aşina olan kişilere göre, "Whitechapel" çip Google ve Samsung tarafından ortaklaşa geliştirildi.
Yonga, Samsung'un 5nm yarı iletken süreci kullanılarak üretilecek ve 8 ARM çekirdeği ile donatılacak. Bu teknoloji, Samsung tarafından bağımsız olarak tasarlanan Exynos çipinde de kullanılmaktadır.
Google'ın çipin donanım optimizasyonuna odaklandığını belirtmekte fayda var. Google'ın AI teknolojisini daha iyi destekleyebilmesi için, Google Asistan'ın etkileşimli deneyimini geliştirmek ve uzun süre aktif kalma becerisi gibi.
Birkaç hafta önce, Google ilk parti çip örneklerini almıştı. Ancak çipin mobil terminallere olgunlaşması için hala yaklaşık bir yıl var. Google'ın Chromebook'unda olduğu gibi, bekleme süresi daha uzun olacak.
Her halükarda, Google'ın ilerlemesi, Apple ile yüz yüze geldiğinde kendinden emin olmasını sağlıyor.
Google, kendi geliştirdiği çipler temelinde kendi kapalı ekosistemini kurarsa, yalnızca Qualcomm işlemcilere olan bağımlılığını azaltmakla kalmaz, yönetim ve üretim maliyetlerinden tasarruf edemez, aynı zamanda terminal ürünlerinin ve işlemcilerin adaptasyonunu daha iyi planlayabilir. Kapalı bir ekoloji, kullanıcının yapışkanlığını da artırabilir.
En önemli nokta, gelecekteki AI pazarı için rekabet edebilmek için, yüksek performanslı yapay zeka çiplerinin vazgeçilmez olması ve kendi geliştirdiği teknolojinin büyük teknoloji devleri için kaçınılmaz bir seçenek haline gelmesi.
Codenamed Whitechapel: Gelecekteki yapay zeka pazarında gerçek niyetler
Whitechapel, Londra'nın Doğu Yakasında bir sınırdır. Üç dine sahiptir, bir balık ve ejderha karışımıdır ve tehlikeli kaos ile tanınır. Karındeşen Jack burada aktiftir.
Google'ın proje kodu, kendi geliştirdiği çipleri piyasaya sürme amacının farklı bir anlamı olduğunu ima ediyor gibi görünüyor.
Google, 2017 yılında Apple'ın A serisi işlemci geliştirmesinin ana liderlerinden biri olan Manu Gulati'yi cep telefonu işlemcisi yongaları için bir donanım tasarım ekibi oluşturduğunu ima etmek için işe aldı.
Yüzeyde, Google kesinlikle Qualcomm çiplerine olan bağımlılığından kurtulmak, patent ve ürün satın alma bütçesinden tasarruf etmek ve kullanıcıları çekmek için kendi ekosistemini kurmak istiyor.
Aslında, özellikle çiplerin bağımsız araştırma ve geliştirme Derin öğrenme performansına sahip çip , Google'ın AI pazarı için rekabet etmesini sağlamaktır.
Son yıllarda, Apple, Microsoft, Facebook, Amazon ve diğer devler, yonga seti çözümlerinin bağımsız araştırma ve geliştirmesine girmiş ve önemli bir kısmı kullanılan yoğun yatırımlar yapmışlardır. Özel yapay zeka çipleri tasarlayın Yukarıda.
Mart 2018 işe alım sezonunda, Microsoft sessizce yapay zeka işlemci yeteneklerine olan talebi listeledi.
Bu, Microsoft'un mevcut AI çip patlamasına tepkisi olabilir.
Ve Google'ın AI çiplerinin düzeni daha erken olabilir. 2015 yılında Google, TPU bilgi işlem sinir ağı adanmış çipini piyasaya sürdü. TPU, Go oyununda öne çıktı. O zamandan beri, Google'ın TPU'su hızlı ilerleme kaydederek GPU'nun sinir ağı muhakeme ve eğitim pazarına hakim olduğu durumu bozdu.
Soldaki birinci nesil TPU, sağdaki ise Google'ın veri merkezinde dağıtılan TPU'dur
TPU, cep telefonlarında ve derin öğrenme görevlerinde kullanılan bir AI çipi olmasa da, CPU, GPU, FPGA ile karşılaştırıldığında görev esnekliği düşüktür. Ancak her durumda, Google'ın AI alanına girme tutkusu zaten açık.
Kişisel mobil terminallerdeki AI uygulamaları (ses tanıma, görüntü işleme vb.), Google'ın doğal olarak görmezden gelemeyeceği kadar geniş bir geliştirme beklentisine ve pazar potansiyeline sahiptir.
Halihazırda piyasaya sürülen Pixel telefonlarda Google, görüntü işleme için, HDR + görüntüleri derlemek için uygulama işlemcisinden 5 kat daha hızlı olan ve güç tüketiminin yalnızca 1 / 10'unu tüketen özel bir AI çipi Görsel Çekirdeği ile donatılmıştır. Visual Core, sahne tabanlı otomatik görüntü ayarlamaları ve diğer kullanımlar dahil olmak üzere kameralarla ilgili karmaşık görüntüleme ve makine öğrenimi görevlerini de yerine getirir.
Teknik olarak konuşursak, Google, çipin "eğitimini" kolaylaştırmak için yapay zeka işlemcileri üzerinde bağımsız araştırma ve geliştirmeyi desteklemek için öncelikle yeterli sayıda makineye sahiptir. Intel ve Apple gibi üst düzey teknik ekiplerden çok sayıda çip yeteneği kazanıyor.
Ancak, çipli bilgi işlem ve depolama yetenekleri, GPU, iletişim modülleri vb. Dahil olmak üzere genel amaçlı bir cep telefonu işlemcisi basit değildir. Google'ın herhangi bir şubede eksiklikleri varsa, diğer üreticilerle işbirliği yapmak zorunda kalacaktır ve nihai ürün kalitesi etkilenebilir.
Google sonunda tamamen kendi ürettiği bir işlemciye ulaşabilir mi? AI çip hedeflerinin gerçekleştirilip gerçekleştirilemeyeceğini bekleyip görelim.
Referans bağlantısı: https://www.axios.com/scoop-google-readies-its-own-chip-for-future-pixels-chromebooks-e5f8479e-4a38-485c-a264-9ef9cf68908c.html
-Bitiş-
Tsinghua-Qingdao Veri Bilimi Enstitüsü'nün resmi WeChat kamu platformunu takip edin " AI Veri Pastası "Ve kız kardeş numarası" Veri Pastası THU "Daha fazla ders avantajı ve kaliteli içerik elde edin.
