近日，Google釋出了其下一代Pixel2手機，該手機的賣點是強大的Google Assistant人工智能助手，以及驚豔的拍照能力。最初，人們津津樂道的是Pixel2使用單攝像頭結合強大的機器視覺算法就能完成傳統雙攝像頭才能實作的動态模糊功能。近日在Google的官方部落格上，又公開了Pixel2中使用的一顆專用圖像處理協處理器，即ImageProcessing Unit （IPU）。這是Google在用于伺服器的TPU之後，推出的第二顆晶片，隻是這次針對的是移動端。我們認為，IPU的釋出一方面彰顯了在摩爾定律遇到瓶頸的今天，異構計算正在漸漸成為主流；另一方面，則彰顯了網際網路廠商為了營造自身的生态而制造相應的硬體作為入口的決心，為此不惜花大代價制造專用晶片。
IPU初探：真的僅僅是加速拍照嗎？
根據Google官方部落格的爆料，這塊IPU擁有八塊定制的專用IPU核心，最高運算速度可達3TOPS。除此之外，IPU還可以使用LPDDR4接口以及PCIe接口與主處理器或記憶體交換資料。另外，它還搭配了一塊ARM A53核作為控制單元。
Google為這塊晶片的定位首先是加速HDR+。HDR即高動态範圍攝影。大家知道，一般RGB圖像為多個顔色通道進行了數字編碼，而數字編碼的動态範圍是有限的。一旦超出了這個動态範圍（即光照的對比度過強），就會出現失真（如下圖上半部分所示）。當代計算機視覺解決這個問題的辦法就是HDR，通過減少全局對比度（動态範圍）但是保留局部對比度的方法，可以在保留細節的同時避免動态範圍過大的問題（下圖右下角）。HDR是目前手機和數位相機的标準功能，但是需要大量計算，是以在拍攝選擇HDR模式之後，會需要一定時間的處理才能完成HDR運算。而Google的IPU正能加速HDR運算，是以可以減少HDR處理時間。
夜景拍攝不使用（上）和使用HDR（下）效果對比
在現有的手機中，HDR是圖像處理的重要部分，不過加速HDR真的需要一塊專用晶片嗎？ Pixel2為了加速HDR專門開了一塊晶片，其野心顯然不止于優化日常拍照留念。 其真正的目的在于人工智能應用。Pixel2中的人工智能機器視覺應用，幾乎一定會使用攝像頭拍攝的畫面作為輸入，來執行從圖像中提取資訊的任務。例如，GoogleLens可以識别圖像中的物體，并且從網上搜尋相應資訊。然而，如果這樣的特性隻能使用在靜态圖像中，那麼其用途就被大大限制了。為了能把類似的功能使用在動态視訊中實作實時識别，則需要視訊在送進人工智能算法之前需要進行包括HDR在内的一系列預處理才行，否則會大大影響人工智能算法的準确率：如上左圖，圖像未經過HDR處理前一片漆黑，根本無法識别其中有什麼。于是，為了實作實時視訊人工智能識别（以及其他圖像相關應用如直播中的美膚），必須配有高速HDR處理能力，這或許也是Google開發IPU以加速HDR處理速度背後的野心。
Google Lens配合IPU可實作實時物體識别
除此之外，根據Google部落格，IPU還有能夠加速機器學習應用。可見，目前IPU對于HDR加速隻是Google“以AI為中心”智能裝置藍圖中的冰山一角，未來還有更大的目标等着慢慢浮出水面。
異構計算已成趨勢
從技術角度看，Google在Pixel2中內建IPU是異構計算成為趨勢的又一個力證。異構計算出現的主要原因是半導體摩爾定律在特征尺寸到達納米數量級後因為實體（量子效應）和經濟（研發新制程太貴）原因遇到瓶頸。在過去，絕大多數應用都會執行在支援通用程式設計語言的處理器上，如果處理器目前無法流暢執行也沒關系，等一年工藝制程更新了新出的處理器就能帶動了。然而，在摩爾定律接近瓶頸的今天，不能再期待下一代通用處理器能實作很大的性能進步。是以，為了能高效執行特定應用，為了應用（以及專用領域程式設計語言）特别優化的異構協處理器就變得越來越流行。當執行特定應用時，主處理器把相關運算配置設定給專用協處理器執行，進而實作高效執行。
Google是異構計算的積極踐行者，之前釋出的兩代TPU就堪稱使用異構計算加速機器學習應用的經典之作。這次公布的IPU也是異構計算的典型例子，IPU支援加速的程式設計語言包括Halide和TensorFlow，其中Halide是為了機器視覺硬體執行效率進行過仔細優化的程式設計語言，可以輕松寫出各種并行執行結構，在高性能機器視覺領域得到了大量應用。TensroFlow則是目前最著名的深度學習架構之一。是以，IPU異構計算主要加速的就是機器視覺以及機器學習領域的計算。
除了Google之外，其他公司也在異構計算的路上探索。例如，Microsoft在HoloLens上也設計了兩代加速AR計算的協處理器HPU。其他半導體廠商，如華為海思和蘋果則選擇了內建度較高的路線，并沒有在手機系統中加一塊新的晶片而是在原有的SoC中內建加速人工智能運算的IP子產品執行異構計算。然而，毋庸置疑的是，标準化SoC一統天下的時代即将過去，系統越來越多樣化的異構計算則成為新潮流。
網際網路巨頭為營造生态進軍晶片行業
從商業角度看，我們觀察到一個有趣的現象就是網際網路／軟體行業巨頭紛紛進入硬體甚至晶片行業。在GoogleIPU之前，Microsoft就已經推出了用與HoloLens的HPU，而在未來或許會有更多網際網路巨頭進入晶片這個領域。這些公司的根本目的是為了營造自己的生态，包括硬體入口，運作在硬體上的軟體應用，以及在軟體應用中的增值服務。在這三部分中，最終幫助公司盈利的是服務，是以硬體上可以不惜成本，但是務必要做到能流暢運作應用。這也是為什麼Google願意花錢養一支團隊做晶片，并且敢于在手機系統中生生加入一塊新的協處理器——在傳統邏輯中，手機成本非常關鍵，要是想靠手機賺錢根本不會有空間給你加入一塊新的晶片；然而Google根本沒指望靠Pixel系列手機賺錢，它想做的隻是讓大家能流暢體驗自己的AI服務，成為自己AI生态的重要入口。
在未來，會有更多的網際網路巨頭入局晶片。這從另一方面也給目前被幾大傳統巨頭壟斷的晶片行業帶來了一股新風，也會給行業帶來更多價值。讓我們拭目以待！
原文釋出時間為：2017-10-23
本文來自雲栖社群合作夥伴新智元，了解相關資訊可以關注“AI_era”微信公衆号
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