在贯穿AI、软硬件三位一体上，谷歌可以说稳中有进。

    谷歌造芯的能力有些强。

    据报道，谷歌自研的SoC芯片，代号为“Whitechapel”，已经于最近流片了。而两年前，业界才传出谷歌陆续挖相关人才的消息；一年前，谷歌才正式成立针对消费类SoC的芯片测试团队。

    谷歌的硬件设计能力，由此可见一斑。

           关于Whitechapel

    据悉，Whitechapel是一款应用在终端设备中的SoC芯片，由谷歌和三星联合开发，并将采用三星5nm工艺来制造。

    Axios的一份报告证实，Whitechapel将基于ARM指令集，采用8核CPU设计，其硅片层面将集成谷歌的人工智能、语音唤醒等技术。

    值得一提的是，谷歌所造芯片的最大特点就是，它一直致力于针对应用来优化芯片，使其能够更好地支持谷歌的AI算法，比如通过芯片设计来提升谷歌助手的交互体验和长时间保持激活的能力。

    有消息透露，目前谷歌已经拿到了第一批芯片样品。

    而何时应用？谷歌表示，该处理器技术已经取得了重大进展，明年就可能应用在下一代谷歌手机上，未来也将应用在Chromebook笔记本上。

     谷歌芯的几大“亮点”

    这不是谷歌的第一颗芯片，但这一次的Whitechapel依然延续了谷歌设计芯片的精神。

    首先，将自身强大的算法处理能力集成到硅层面，Whitechapel不是谷歌的第一次尝试。

    此前在推出Pixel 2和Pixel 2 XL时，谷歌在主处理器旁边增加的Pixel Visual Core就是它这一设计思路的典型实践。

    当时，谷歌是这样解释的。为了提升图像处理能力，它认为通过二级芯片设计，不仅可以获得比应用处理器快上5倍的HDR＋图像的编译速度，还能收获比原有设计更低的功耗（约1／10）。

    不难发现，谷歌选择这样的设计，其中最关键的原因就是，要将自家关键的图像处理算法能力（如基于场景的自动图像调整能力等）与芯片设计结合在一起，并给出一个最优的软硬件方案。

    其实将AI算法与专用芯片有效结合，以更高效执行任务的设计，并不是智能手机领域的新概念。高通就是这一理念的最高推崇者，尤其是专用图像信号处理器（ISP）和数字信号处理器（DSP）组件，它已经在这个方向上研究和推动了好几代，并已经利用AI实现了更高效的芯片级图像和数字处理。尤其是在未来5G手机SoC设计上，高通提出的1亿像素点设计，大致就是源于此。

    但是不得不指出，因高通不直接做C端应用算法，其与谷歌在践行这一理念上还是有差别的。简单来说，谷歌希望做的，相对高通，会更为彻底。

    仍以Pixel Visual Core的设计来看，它由8个IPU核心组成，其中每一个核心包括512个算术逻辑单元（ALU），这样的设计就明显适用于执行大规模数学运算的应用，而若非谷歌有与之匹配的编译器、Halide乃至TensorFlow等强大的软件开发和应用算法，这一设计其实是没有太大用处的。

    由此可以看出，谷歌的芯片设计与软件应用的联系更为紧密，也比高通的设计更为彻底。

    其次，谷歌设计芯片还讲究创新。

    作为一家软件算法公司，谷歌的硬件能力第一次被大众熟知，是其TPU的发布。

    在整个行业内，可以说无人不认可TPU芯片设计对于神经网络芯片，尤其是推理芯片设计领域的划时代意义。谷歌在硬件设计上的创新能力也在那一刻显露。

    这一次，由透露出的消息——Whitechapel可以应用在手机和电脑端，我们也不难感受出谷歌的创新想法。

    简单来说，一直以来在消费电子领域，PC和手机因市场定位不同，采用的核心处理器芯片是不同的。另外，功耗和性能不可调和的矛盾，使统一两者核心处理器成为一项不可能完成的任务。

    这一次，谷歌想要通过一款芯片来贯穿其旗下的两款硬件产品，其在架构或者其他层面的创新是难免的，也确实还是蛮让人期待的。

    谷歌的造芯速度

    最后，不得不提的是，谷歌的造芯速度确实大有甩开亚马逊、Facebook几条街的节奏。

    其实，基于软件生态需求造芯，不仅仅是谷歌一家，亚马逊、Facebook都有做过这样的尝试，但是目前看来，也只有谷歌的芯片有着持续的消息和影响力。

    一直以来，谷歌的SoC项目是一个公开的秘密，但谷歌未曾透露过该项目。直到去年2月份，我们才看到谷歌正式发布大规模招聘消息，在印度的班加罗尔搭建名为“gChips”的SoC芯片团队，它在消费类SoC的设计计划也可以说正式实锤。

    当时路透社分析，谷歌招募的团队可能是测试团队。最近其SoC芯片流片的消息传了出来，路透社的猜测也得到了证实。

    其实为了进军消费级市场，此前的谷歌就一直在人才招聘上动作不断。从2017年末开始，谷歌已经陆续从苹果等公司的芯片部门挖角了数位“大牛”，其中包括来自苹果的John Bruno、Manu Gulati、Wonjae Choi和Tayo Fadelu，以及来自高通的Mainak Biswas、Vinod Chamarty和Shamik Ganguly等人。值得一提的是，John Bruno曾是苹果A系列处理器著名的研发工程师。

    作为一家软件公司，在两三年内就不声不响就打造出全新领域的芯片，谷歌的芯片设计能力还是很让人惊艳的。

    不难猜测，谷歌自己做芯片，它是想打造自己的生态，通过硬件充分释放软件的效能。

    在此前的发布会上，皮猜就强调谷歌还需深入得硬下去：“谷歌从来不是为硬件而硬件，背后的逻辑在于AI、软硬件三位一体，真正解决问题要靠人工智能＋软件＋硬件（AI＋Software＋Hardware）。”

    现在看来，谷歌确实在稳中有进地践行这一点。