2021-08-02 09:29:20 雷锋网 编辑:乐乐 浏览数:21乐享网
近日,腾讯招聘官网出现了多个与芯片有关的岗位,引发外界关注。腾讯招聘披露的芯片研发岗位包括:芯片架构师、芯片验证工程师、芯片设计工程师等多个职位,工作地点可选择北京、上海、深圳等。以芯片架构师为例,职责包括:负责 AI ...“”
近日,腾讯招聘官网出现了多个与芯片有关的岗位,引发外界关注。
腾讯招聘披露的芯片研发岗位包括:芯片架构师、芯片验证工程师、芯片设计工程师等多个职位,工作地点可选择北京、上海、深圳等。
以芯片架构师为例,职责包括:负责 AI 芯片和通用处理器或者细分领域的需求分析,主导 AI,处理器芯片架构设计,竞争分析和规格定义;负责芯片领域的技术演进路标、关键技术,主导关键技术和架构的研究;负责大型芯片的架构设计,关键模块的把控和设计等。
而芯片设计工程师则要求精通数字电路设计流程,精通 RTL 代码书写,具有电路优化的经验;4 年以上数字前端设计经验,有大规模 SoC 芯片设计成功量产经历以及 CPU/NPU 等设计经验者优先等。
该招聘消息一经爆出,业界开始纷纷猜测:腾讯真的要进军“卡脖子”芯片领域?
对此疑问,7 月 16 日腾讯相关人士回应称,这是基于一些业务需要腾讯在特定领域有一些芯片研发的尝试,主要是 AI 加速和视频编解码等,但这并非外界所认为的通用芯片。
实际上,腾讯几年前就已经开始了芯片领域的布局。
2016 年 11 月,腾讯就与阿里一起领投了可编程芯片公司 Barefoot Networks 的 2300 万美元 C 轮融资。
随后在 2018 年,AI 芯片公司 —— 上海燧原科技有限公司获得了腾讯领投的 Pre-A 轮 3.4 亿元人民币投资。
2019 年 6 月,腾讯跟投燧原科技的新一轮融资,在今年,腾讯又继续跟投了燧原科技的 C 轮融资。
2020 年 3 月 19 日深圳宝安湾腾讯云计算有限公司成立。该公司经营范围就包含了集成电路设计、研发等。
然而对于造芯这件事,腾讯并非是以 BAT 为代表的大型互联网公司中的唯一一家。
早在 2018 年 7 月,Baidu 发布云端全功能 AI 芯片“昆仑”,其中包含训练芯片昆仑 818-300,推理芯片昆仑 818-100。
目前,第一代昆仑芯片已于 2020 年初量产,目前已经规模化部署超过 2 万片,第二代昆仑芯片已经流片成功,将于 2021 年下半年量产。
而阿里巴巴在 2018 年 9 月的云栖大会上宣布成立平头哥半导体有限公司,主要任务是从事芯片的自研开发与战略布局。2019 年 9 月阿里巴巴第一颗自研芯片 ——AI 推理芯片含光 800 正式问世,阿里巴巴表示该芯片已经量产,服务于阿里巴巴内部。
2020 Techo Park 开发者大会上腾讯云服务器与供应链管理部总经理刘裕勋就曾表示:
“随着云计算承载的业务规模越来越大,传统服务器难以完全满足云计算数据中心场景下对超大规模、需求多样、高性价比、安全可靠以及软硬件一体化等方面的要求。”
随着云计算产业的发展,从技术的角度说,云计算已经超过 IT 基础设施的范畴,正向上定义软件应用服务,向下定义芯片、服务器等 IT 硬件。
从技术角度来看,20 年前,虚拟化技术实现了硬件细节的抽象,让基础设施成为由软件管理的单一实体。过去 10 年,云计算进一步推动了这一进程,使硬件成为一种抽象资源,而且对于客户来说,这个资源越来越多地由别人来管理。
然而,云计算技术虽然使硬件变得抽象,但实际上,云服务商却在硬件层面在做这大量的创新工作,开始从最基础的芯片来构建云。
同样,在刘裕勋看来,随着云原生理念的不断推进,云基础架构的演进过程中会呈现出三个特点:高复杂度、高性价比、安全性。
当海量业务承载在云基础架构设施的时候,业务的多样性,对于软硬件一体化的系统实际上提出了更高的要求。面临这样的复杂度,云厂商根据自身的情况,必然要开始自己进行研究相关芯片,或者是与其他芯片厂商联合起来进行深度定制,以此来解决各种复杂场景下的兼容性问题。
自研芯片的背后,则是对于 BAT 这般体量的云服务商而言,则是性价比最高的一条道路。
而在技术上,以英特尔的 CPU 为例,CPU 的另外一个名字叫通用计算。而这也就代表着,搭载通用 CPU 的服务器具有很高的通用性,但是实际的应用中,势必会造成性能的浪费。
对于普通用户来说,可能十几上百台服务器就是应用的极限了,但是互联网大厂的服务器动辄就是上万甚至几十万台,因此每台性能的略微降低累积起来都是一个不得了的数字。
更重要的是,由于互联网应用的特殊性,相当一部分新采购的服务器都要进行针对性的优化,或者需要进行部分配件的调整与革新,也就需要投入大量的人力、精力和财力,造成资源的浪费。
因此对于以腾讯云为代表的云厂商来说,势必要从整机的设计上面,去精简不需要的功能;优化整机的散热能力,降低能耗。配备一个非常强的供应链的管控。去降低计算力的单位成本,并进而将这种成本红利释放给数百万的云上用户。
而在安全方面,从芯片层面就进行自研、定制化,势必能更好的保证整机系统的安全可靠。
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