Source: qubits
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Cet article décrit le nom de code « Whitechapel » (Whitechaple) de la recherche sur puce du processeur a fait des progrès significatifs, l'année prochaine pourrait s'appliquer à la prochaine génération de téléphones Google et les ordinateurs portables.
puce du processeur final, Google pour mettre fin personnellement.
Google a déclaré que le nom de code « Whitechapel » (Whitechaple) de la recherche sur puce du processeur a fait des progrès significatifs, l'année prochaine pourrait demander à la prochaine génération de téléphones Google et les ordinateurs portables.
Ce sera sans aucun doute renforcer la compétitivité de Google, mais aussi de rivaliser sur le marché final du concours a franchi une étape importante.
Mais les objectifs de Google et ses ambitions s'y arrêtent encore?
Samsung a fait équipe pour créer un Google écologique fermé
Il est entendu que Google projet de puce auto-développé qui a dit puce « Whitechapel » développé par Google et Samsung.
puces 5nm utilisera la technologie des semi-conducteurs de Samsung à construire, équipé de huit curs ARM. Cette technologie est également utilisée dans la puce auto-conçu Samsung Exynos.
Il convient de noter que les efforts de Google pour l'optimisation matérielle de la puce, Alors qu'il peut mieux soutenir la technologie AI de Google, Par exemple, la capacité d'améliorer l'expérience interactive sur les assistants Google et rester actif pendant longtemps.
Il y a quelques semaines, Google avait déjà obtenu les premiers échantillons de puces. Mais l'application maturité de la puce à avoir sur le temps d'une année sur le combiné, comme Google portable Chromebook, le temps d'attente sera plus longue.
Dans tous les cas, ces progrès Google est de rendre plus de poids dans le visage d'Apple.
Si Google a construit sa propre base écologique fermé peut être puces auto-développés sur, non seulement de réduire la dépendance du processeur Qualcomm, économiser le coût de la production et de la gestion, mais aussi de mieux planifier pour adapter le produit final au processeur. écosystème fermé peut améliorer l'utilisateur adhésivité.
Le plus important, afin de soutenir la concurrence sur le marché de l'avenir de l'intelligence artificielle, l'intelligence artificielle, puce haute performance est essentielle, inévitable et les options d'auto-apprentissage devenir un des géants technologiques majeurs.
Code Whitechapel: intention réelle dans le futur marché AI
Whitechapel est une des limites est de Londres, tous les jours, tout un sac mélangé, avec le risque de confusion est célèbre Jack l'éventreur actif dans ce domaine.
Nom de code du projet de Google semble impliquer que l'introduction de puces auto-développés but autre sens.
2017, Google a engagé une série très médiatisée d'Apple de processeurs A développé l'un des principaux dirigeants du Manu Gulati, de laisser entendre que l'industrie met en place une équipe de conception matérielle de la puce de processeur mobile.
Sur la surface est bien sûr Google veut se débarrasser de la dépendance sur les puces Qualcomm, des économies de budget pour acheter des brevets et des produits, afin d'établir son propre écosystème pour attirer les utilisateurs.
En fait, la recherche et le développement indépendant de la puce, en particulier Avec des puces de performance d'apprentissage en profondeur , Pour ouvrir la voie à Google pour concurrencer le marché AI.
Ces dernières années, Apple, Microsoft, Facebook, Amazon et d'autres géants doivent entrer dans des solutions de jeux de puces programmes de recherche et de développement indépendants, et a beaucoup investi, dans lequel une partie importante est utilisée AI puces personnalisées de conception Au-dessus.
Mars de 2018 saison de recrutement, Microsoft indique tranquillement la demande de processeur AI pour le talent.
Cela peut être la réponse de Microsoft à la vague actuelle de la puce AI.
Le Google pour la mise en page de puce AI peut plus tôt. 2015 Google a publié informatique TPU réseau de neurones puce dédiée. Go TPU dans la bataille à l'avant, après quoi Google TPU Sturm und Drang était le moyen de briser le GPU et le raisonnement dominent la situation du marché de la formation du réseau de neurones.
Laissé pour TPU de première génération, et à droite pour le centre de données déploiements Google TPU
Bien que le TPU n'est pas utilisé sur le téléphone puce AI, et dans la tâche d'apprentissage profondeur par rapport à la CPU, GPU, FPGA, flexibilité faible tâche. Dans tous les cas, l'ambition de Google pour entrer dans le domaine de l'IA a été trop claire.
AI (applications de reconnaissance vocale, traitement d'image, etc.) sur un terminal mobile personnel a un tel potentiel de larges perspectives de développement et du marché, Google se met naturellement pas un oeil aveugle.
Pixel a été lancé sur le téléphone, Google a été équipé d'une puce spéciale Le traitement visuel d'image de base AI pour la compilation d'images HDR + vitesse cinq fois plus rapide que le processeur d'application, la consommation d'énergie est seulement 1/10. Visuel de base gère également des tâches d'imagerie complexes et d'apprentissage de la machine associée à la caméra, y compris réglage de l'image automatique en fonction de la scène ainsi que d'autres utilisations.
Techniquement parlant, Google a un nombre suffisant de machines pour soutenir son processeur AI auto-développé, puce facile « formation ». Et loué une puce de talent public d'Intel et Apple et d'autres équipe de technologie supérieure.
Cependant, un processeur à usage général, le téléphone est simple, y compris le calcul de la capacité de stockage à puce, GPU, modules de communication, etc., si Google à une succursale de la présence d'une carte courte, il devrait coopérer avec d'autres fabricants, la finesse du produit final peut être affecté.
Google peut éventuellement atteindre la pleine production pour les processeurs? Que c'est des ambitions de puce AI peuvent être réalisées, laissez-nous attendre et voir.
Les liens de référence: https://www.axios.com/scoop-google-readies-its-own-chip-for-future-pixels-chromebooks-e5f8479e-4a38-485c-a264-9ef9cf68908c.html
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