云计算的浪潮让“上云”和“数字化转型”的概念被迅速普及，许多人也认识打到数字化转型需要找合适的云服务提供商购买云的算力、存储等。不过，这只是对数字化转型最为粗浅的理解。想要实现理想的数字化转型，不仅需要云服务提供商对细分产业的深入了解，更需要多方的深度协作，这也是腾讯云与英飞凌合作共同推动智能楼宇发展的一个重要原因。
那么，腾讯云与英飞凌的合作将如何推动智能楼宇的发展？
智能楼宇市场已经爆发
楼宇智能化的概念很早就被提出，被称为世界上第一座智能化楼宇的City Place于1984年在美国诞生，这座经过改造的大楼，所有空调、给排水、供配电设备、防火、保安设备由计算机进行控制。相比之下，我国的楼宇智能化发展相对较晚，真正形成规模的发展是在20世纪90年代。
如今，随着中国城镇化的发展，中国的智能楼宇迅速发展。未来，人口和 社会 结构的变化将进一步增加对智能楼宇的需求。据联合国预测，到2050年，全球城市人口将翻番，70%的人口将居住在城市。到那时，给超大城市提供能源并且降低气候变化的风险都将成为关键问题。另外， 社会 的老龄化问题也需要更加智能的城市提供更加便捷的服务。
显然，我们需要借助AI、云计算、IoT等相关技术来应对即将出现的问题，智慧城市将会成为这些技术应对未来挑战的载体，智能楼宇作为智慧城市中非常关键的组成部分，其智能化也将影响智慧城市的发展进程。
7月4日，在腾讯云与英飞凌的合作签约仪式上，英飞凌 科技 电源管理及多元化市场事业部总裁Andreas Urschitz先生指出，要让楼宇和城市变得更加智慧，有三个关键： 第一是要在楼宇中安装传感器，它们可以监控楼宇的温度、人流分布和其他情况；第二是这些传感器收集的所有数据要实时上传到云；第三是需要在数据收集和云计算之间有一个很好的接口或者连接点，这正是目前智能楼宇缺失的。
图 左：腾讯云副总裁万超，右：英飞凌 科技 电源管理及多元化市场事业部总裁Andreas Urschitz
Andreas进一步指出，智能楼宇收集的大量数据会上传到云端，然后结合AI技术在云上进行数据分析，生成一些洞察或者是结论。这样，可以大大提升楼宇的能效，同时大大减少楼宇的运行成本，还能提高楼宇的安全性和便捷性。
Andreas认为，智能楼宇市场马上要进入一个很好的发展期。腾讯云副总裁万超更加乐观，他认为智能楼宇市场现在已经到了爆发的时间，而且在相当长的时间内也会有一个持续的提升。
巨头携手推动智能楼宇发展
智能楼宇明确的市场需求自然会吸引众众多公司进入这一市场，腾讯云和英飞凌就是其中的两大巨头。雷锋网了解到，去年9月，腾讯云发布了智慧地产解决方案，包括腾讯微瓴、腾讯数字中台、腾讯海纳。发布智慧地产解决方案的同时，腾讯云还与多家房地产领域的企业达成战略合作。
7月4日，英飞凌与腾讯云共同宣布将在智能楼宇领域展开合作，合力打造更加环保、更加安全的未来楼宇。
据了解，在双方的合作中，英飞凌将会提供模拟人类感官的传感器，比如智能麦克风，它就像智能的耳朵；还有气体传感器，它就像智能的鼻子；压力传感器就像智能的触觉；还有雷达或者是3D传感器，就像人类的眼睛。腾讯云将采用包括英飞凌智能筒灯等解决方案，并将英飞凌的传感器（如XENSIV雷达技术）集成至腾讯智能楼宇系统中。智能筒灯系统集成多个传感器，可以对人流量进行监控，且无需改动基础设施或室内设计。它通过使用24GHz XENSIV雷达技术，可对灯头下方的人流量进行计数。
图：智能筒灯Demo
智能筒灯传感器采集到的数据将会通过Welink（微瓴，腾讯自主研发的物联网 *** 作系统）上传到云，再将数据分析的结果传回Welink，然后进一步控制相关的传感器，实现根据人流量调节照明强度，最终提升能效和便捷性，实现楼宇的智能化。
可以预见，腾讯云和英飞凌的合作将会成为智能楼宇的重要推动力。不过Andreas也表示：“未来在智能楼宇的 探索 中有两大挑战，一个是数据安全，这不仅需要英飞凌的端到端的数据安全解决方案，还需要在数据的收集过程中进行加密，云端也需要安全技术保护数据不受攻击。另一个是人机交互，希望未来能够通过语音或者手势进行人机交互，让生活变得更加方便，这也是我们大量投入语音识别和手势控制的研发的重要原因。”
腾讯云和英飞凌为何牵手？
图：智能楼宇指挥中心
万超接受采访时表示：“各行各业的数字化转型都需要不同的行业的解决方案，也需要不同的工具。腾讯云更多的是希望做好连接器，希望能更好地在互联网产业端做好我们的服务，在服务的过程中，我们需要跟大量的企业合作，能够更好地为各行各业服务。”
“作为云服务提供商，不是简单的让客户够买云的算力和存储。我们经常谈到云要深入到产业里面去，所谓的深入到产业里，就是要把云的能力跟各行各业结合。比如我们和英飞凌的合作中，筒灯里面的传感器采集数据，就是通过云的能力和技术深入到了建筑产业，而不是说产业买云就好了。所以我们一直反复讲，拥抱产业互联网，不是简单地让产业把数据交到腾讯云上，还是要更多地为产业做服务，要下沉，所以我们也需要与更多的像英飞凌这样的合作伙伴进行合作。” 万超同时表示。
英飞凌为什么选择直接和云服务提供商合作呢？ Andreas表示：“对于英飞凌来说，了解云分析整体能做什么非常重要，因为这样我们才能够生产更好的芯片，为云提供服务。通过我们与腾讯云的合作，以及在这个合作中获取的一些信息，我们可以生产更好的产品，也会有助于我们和系统集成商的合作。”
至于在与不同云服务提供商合作时主要考量的问题，Andreas指出，我们的产品和解决方案有不同的垂直细分领域，我们会仔细观察并且挑选在每一个垂直领域最优的合作伙伴，我们也相信腾讯云是智慧楼宇方面最优的合作伙伴。
雷锋网小结
随着人口和 社会 结构的变化，城市人口的增多让城市的能源提供成为一大挑战，老龄化也需要城市提供更加便捷的服务，因此，智慧城市的发展成为必然，市场需求巨大。楼宇作为城市的重要组成部分，其智能化程度影响着智慧城市建设的进程，我们看到众多的巨头都争相进入这一市场。腾讯云与英飞凌在智能楼宇领域的合作，既是腾讯云拥抱产业互联网，加深对细分市场了解的重要一步，也是英飞凌更好与系统集成商合作推出更好智能楼宇解决方案的基础。
事后想来，芯片验证工程师Lynda觉得进腾讯有点“草率”了。
作为一个在半导体行业工作过多年的资深工程师，Lynda第一次看到腾讯发布芯片岗位需求时，略感到一丝惊讶。2019年1月她带着好奇加入这家互联网大厂，准备撸起袖子，大干一场。
面试时，主导芯片设计工作的Henry给她打过一剂预防针：“我们是从零开始做芯片。”Lynda试图代入鹅厂一贯的低调来理解这句话，但随即便在第一天上班时被跟同事的对话震到了：
-“我们的仿真工具呢？” -“没有，还在谈。”
-“验证环境怎么说？” -“还……没有。”
-“那……验证流程呢？-“这个……也没有。“
对于一个芯片验证工程师来说，仿真工具、验证环境、验证流程就是必备的生产力工具。Lynda想全程参与芯片研发业务，倒不怕从头开始，只不过没想到连这些必备品都能 “三无”。
当一家互联网公司投身半导体时，工具的欠缺还不是最紧要的。“造芯”不仅是业务的简单延伸，它往往意味着更复杂的产业链、更耗时的人才沉淀、以及更迥异的生态文化和技术理念。
比如芯片研发不像软件开发尚可后期不断改bug，设计问题没被前期验证发现，一旦流片就只能沦为一块“砖头”。而Lynda所担任的验证工程师，就是防止前期努力打水漂的守门员。
这个岗位的重要性不言而喻，设计工程师与验证工程师的比例在很多芯片公司会达到1：3。但Lynda入职后环顾四周，发现不仅自己只有一个并肩作战的同事，连验证的代码也一行都没有。
这时候，Lynda才开始明白Henry口中的“从零开始”意味着什么，以及她面临着怎样一场艰难的战役。
01
雄关如铁，出师未捷
在腾讯云副总裁、云架构平台部总经理谢明看来，“从零开始”的背后还有更多的曲折故事。
谢明所在的云架构平台部，站在腾讯各类前端应用的身后，是腾讯海量业务数据冲刷的前线，有效支撑了QQ、邮箱、微信、微云、流媒体视频等一个又一个的国民级应用。
2013年，QQ相册已经发展成腾讯最大的一个存储类业务。让用户访问相册的速度更快、体验更顺滑，成了一个很急迫的需求。转化成相应的技术问题，就是图片能否更快地转码？能否在不损画质的情况下压缩？能否以更低的成本存储？
他们反复地追问。
团队深刻地明白底层技术创新对上层应用的放大价值。软件架构上固然要永远不停歇地进行自我超越，但他们敏锐地察觉到，只有在硬件上也作出创新，才能实现更深层次的突破。
问题是：一个做软件出身的团队，怎么去做硬件？
一圈研究之后，他们决定先拿FPGA（可编程阵列逻辑）试水。跟我们平时电脑和手机里的通用芯片相比，FPGA是一种专用集成电路（ASIC），能够实现灵活的“半定制”开发。
FPGA相比起芯片容错率高，但在吞吐率、延迟、功耗和灵活性等维度上都很平衡。尤其是在处理海量数据时，FPGA相比GPU具有超低延时的显著优势，很适合用在特定的业务场景。
事实验证了这种判断。2015年，团队集中力量研发的图片编码FPGA，取得了比CPU编码和软件编码更高的压缩率和更低的延时，也帮助QQ相册很大程度上降低了存储成本。他们看到了在FPGA方向 探索 和深入的可能性。
2016年前后，由Alpha Go引爆的AI热潮更把FPGA拉入了主流视野。团队通过FPGA对深度学习模型的CNN算法进行加速后，处理性能达到通用CPU的4倍，而单位成本仅为1/3。
FPGA效果虽好，但技术门槛比较高，“如果把FPGA云化，是不是一个能够扩大应用的解决路径？”
带着这样的期待，2017年1月20日，腾讯云推出了国内首款FPGA云服务器，希望以云计算的方式，将FPGA能力推广到更多企业。
从效果上来说，在FPGA云服务器上进行FPGA硬件编程的企业，确实能将性能提升至通用CPU服务器的30倍以上，而只需支付相当于通用CPU约40%的费用。以一家著名的基因检测公司为例，传统用CPU需要检测一周的基因序列，FPGA可以压缩到数小时完成。
然而云化后的FPGA，没能如预期般迅速席卷整个行业。
一方面，FPGA毕竟是一种“半定制”的电路，许多企业还是无法独立胜任FPGA开发，需要更加上层的服务；另一方面，通用芯片成本的迅速下降，也让FPGA的性价比优势逐渐丧失。
云端商业化的受挫泼来一盆冷水，把团队的热情从巅峰一下子打到了谷底，同时也把两个问题赤裸裸地抛到整个团队的眼前：FPGA对业务的价值究竟有多大？FPGA还能继续做吗？
受此打击，团队在2018年也近乎分崩离析，人员开始集中式地离开。腾讯在“造芯”上的第一次 探索 ，画上了一个遗憾的逗号。
02
柳暗花明，“蓬莱”问世
在FPGA云服务器受挫后，腾讯需要重新思考硬件之路要怎么走下去。
在团队几乎解散的2018年，中国芯片行业迎来暖春：中美贸易摩擦给全民普及了芯片的重要性，科创板的设立为半导体企业上市开启大门，而国家资金的进场更是让大江南北一片热火朝天。
但是，对于互联网公司来说，做芯片跟做云计算、数据库、存储系统等一样，需要有具体的业务场景支撑，不能“为了做而做”。在经历过一场不算成功的 探索 后，腾讯要等待下一个真实需求带来的机会。
时间进入2019年。那是人工智能规模化应用的元年，内外部业务都提出了对AI芯片的强烈诉求。AI芯片，要不要做？
这个问题被提出来的时候，腾讯的管理层有过反对的声音，担心技术人员只是头脑发热，只是为了追逐热点。但同时，管理层也给了足够的灰度，没有明令禁止小团队级别的 探索 。
以小规模、低成本、特定应用场景的方式先行试水，成了大家的共识。
云架构平台部将第一款芯片敲定AI推理方向，取名“蓬莱”，希望这款芯片能像中国古代神话里的海外仙山一样，稳固地立于汹涌波涛之上。
这支硬件突围小分队，也被正式命名为“蓬莱实验室”。
有了FPGA 探索 时积攒的经验，蓬莱实验室对硬件编程语言已经相当熟练，也在标准接口、总线等方面积累了一些平台化的设计。然而，两者的研发要求，不可同日而语。
如果说做FPGA是搭现成的积木，那么做芯片就是直接从伐木开始来着手来制造积木。FPGA出了问题可以重新编程，而芯片只有一次流片机会，一旦出错，所有的努力便付诸东流。
此外， FPGA的资源是现成固定的，芯片的资源却是由自己定义的。一个字，就是要“抠”：用最小的资源做最大的事。
芯片架构工程师Rick用“装修”改“重建”来形容整个蓬莱项目。一开始，团队以为能把之前FPGA的技术较为简单地转成芯片。做着做着发现，以为终归只是以为——FPGA架构在芯片中能直接复用的并不多，团队只能把原来的架构整个拆掉，重写的代码量高达85%。
像DDR存储器这样的重中之重，芯片厂商通常会有专门的验证人员负责，而刚起步的蓬莱实验室没这个条件，只能靠抢时间把功课补回来。Lynda后来回忆道：“我恨不得一天有48个小时”。
2020年1月，蓬莱芯片流片完成，被合作方快递到深圳。新冠疫情刚刚在全国范围内暴发，公司已经开启集体远程办公。
项目负责人Henry戴着手套取到快递，用酒精仔细消毒后，带到空空荡荡的办公楼，大开着窗户和风扇，在一片消毒水味中，他和几个同事一起开始了至关重要的点亮 *** 作。
所谓点亮，就是给芯片上电，首先看有没有短路冒烟，接着就是测试一些基本功能。是芯片还是“砖头”，成败在此一举。
结果，芯片的时钟频率一直没出来。要知道，时钟频率是芯片的“节拍器”，没有时钟频率，芯片的不同模块等于没对好表，就无法协同工作。
是不是这块芯片的问题？实验人员换了一块芯片，依然没有信号输出。
再换一块，还是没有。现场鸦雀无声。
实验人员已经不敢动手了。有人忍不住开玩笑，是不是该回家改简历了。
但除了沮丧，大家心里更多的是疑惑。因为项目虽然人少、资源少，近乎是白手起家，但蓬莱团队从设计人员到验证人员都有信心说：每一步都做好了。到底是哪里不对呢？
在无比凝重的气氛中，他们继续放板、上电、读取信号……
第四块芯片，亮了。剩下的所有芯片，也都没问题。
真相其实很简单。28纳米工艺的芯片不良率只有3%，但偏偏随机测试的前三片都是坏片，小概率事件就恰好让他们全赶上了。这让他们把“生一胎”的紧张情绪，体验到十足。
在虚惊一场后的拍手相庆中，腾讯第一款芯片，宣告问世。
03
更上一层，“紫霄”凌云
量产后的蓬莱芯片，实战表现也不负众望，助力腾讯推出中国第一台获准进入医院临床应用的智能显微镜，实现自动识别医学图像、统计细胞数目并直接显示在视野上，性能表现完全符合设计要求。
这一扫当年FPGA云服务器项目的阴霾，说明在制造造出直面应用、性能卓越的芯片，这条路，腾讯走得通。
终端芯片蓬莱的问世，只是完成了从0到1的任务。团队已经迫不及待向要从1到N，向着大规模云端芯片进军。蓬莱实验室负责人Alex将大芯片申请立项戏称为“A轮融资”。
初试锋芒之后，团队需要向公司说明，为什么需要用更大的投入去做大规模芯片？在短期和长期能否保持领先性？如何与内外部业务结合创造价值？
腾讯这次面临的决策，要容易做得多。
首先是蓬莱实验室的成熟。通过一边行军一边成长，蓬莱实验室完成了一次次蜕变，建立起完整、严谨、规范的芯片研发体系和流程。这已经是一支具备硬核气场的“正规军”。
更重要的是，团队证明了腾讯做芯片的优势和站位。
谢明解释说，从行业来看，做芯片除了要考虑技术和工艺，最大的难点在于对芯片的“定义”。传统芯片厂商的优势在于前者，但芯片做出来之后再去匹配需求，在很多场景下真实性能是损失的。Google、腾讯这类 科技 企业的优势在于自身就是需求方，对需求的理解和洞察最深刻、最透彻。
方向没有问题，技术和工艺也没问题，腾讯高级执行副总裁、TEG（技术工程事业部）总裁卢山给予了全面支持，并通过总办争取到了更多的headcount和资金。
有了公司战略的支持，团队志气满满奔赴更大的战场。蓬莱实验室副总监Austin决定兵分两路，在AI推理和视频编解码上并行推进。
AI小分队继续做蓬莱的2.0版“紫霄”。这是《封神演义》里鸿钧老祖所居宫殿的名字。在稳固的仙山上牢筑“紫霄”，代表了新的野心：
这次，他们将目标直接定为业界第一。
紫霄所有的架构都围绕着有效算力去做。团队优化片上缓存设计，并摒弃竞品常用的GDDR6内存，采用先进的2.5D封装技术，把HBM2e内存与AI芯片合封在一起，从而把内存带宽提升了近40%。
技术迭代一日千里。紫霄立项后，业内最高性能表现又被竞品刷新。虽然紫霄的设计性能相比这个最高表现还足够“安全”，但团队还打算继续加码。
经过研究，他们在芯片内部增加了计算机视觉CV加速以及视频编解码加速，可创新性地大幅减小AI芯片和x86 CPU之间的交互和等待。
即便因此而增加了两个复杂的自研模块，团队仍然在计划的6个月时间里完成了从架构确定到验证以及流片的全部流程。
2021年9月10日，紫霄顺利点亮。
在图片和视频处理、自然语言处理、搜索推荐等应用场景下，这款芯片打破了制约算力发挥的瓶颈点，最终在实际业务场景性能表现达到了业界标品的2倍。
04
独立自研，“沧海”一笑
AI小分队给自己芯片取名“紫霄”，而视频编解码则取名“沧海”，颇有海天相接之意。
不同于蓬莱和紫霄主打AI，沧海是一款视频转码芯片。如果说当年QQ相册图片的转码问题是蓬莱团队做硬件的最早契机，那视频编解码小分队在这个方向上的继续 探索 ，正是完成了一次对初心的呼应。
不同的是，“沧海”的应用场景已经远超当年的范畴。
当多媒体业务从图片时代进化到音视频直播时代，天量的4K/8K超高清的数字内容如潮水一般持续冲击着云计算基础设施。每增加一个比特的数据，都会带来相应的转码算力和CDN带宽成本。
这是一道直观而严峻的数学题，而沧海小分队的解题目标也非常清晰，那就是要做一款业界最强的视频转码芯片，把压缩率发挥到极致。
好在，腾讯丰富的多媒体应用场景，以及腾讯云覆盖的众多直播互动头部客户，为沧海的研发提供了得天独厚的分析和验证条件。
团队先是推出了沧海的核心自研模块——硬件视频编码器“瑶池”，并决定在沧海完成研发之前给瑶池一次大考。
这个大考就是2020年的MSU世界编解码大赛，该大赛由莫斯科国立大学（MSU）主办，十多年来一直是全球视频压缩领域最具影响力的顶级赛事，吸引了包括英特尔、英伟达、谷歌、华为、阿里和腾讯在内的国内外知名 科技 企业参与。
结果是，瑶池实现1080P@60Hz的视频实时编码，力压群雄获得了SSIM (结构相似性)、PSNR(峰值信噪比)和VMAF(视频多方法评估融合)等各项客观指标评测第一名，以及人眼主观评价第一的好成绩，相比第二名领先了一个身位。
经此硬仗，沧海在技术上得到了充分检阅。
2022年3月5日，Derick和他带领的视频编解码小分队收到流片回来的芯片“沧海”，又正逢深圳因疫情而全面远程办公。
他们申请特批进入空空荡荡的办公楼。这情景，和两年前点亮蓬莱时何其相似。
不曾想到，点亮蓬莱时的一波三折，同样重现。克服了一些调试中的意外，在一片欢呼中，腾讯的第三款芯片、同时也是完全自主研发的第一款芯片沧海成功点亮。
化沧海为一粟。沧海最终实现以更小的数据量、更小的带宽提供相同质量的视频，压缩率相比行业最佳表现还提高了30%以上。
从蓬莱到紫霄再到沧海，从28纳米工艺到12纳米工艺，从8个人发展到100多人，从仿真工具一无所有到“天箭验证平台”正式落成，从努力跟上合作伙伴的节奏到独立做完全SOC。
两只小分队胜利会师。蓬莱团队，完成了一场“芯”路进化。
05
“100G”时代，双木参天
躬身跳进造芯大潮的，不是只有云架构平台部。
在多媒体、AI处理积极求变的同时，底层的云服务器也面临着相似的问题：当软件优化带来的性能提升无法让产品拥有区别于竞品的明显竞争力时，如何让性能突破现有天花板？
2019年，腾讯迎来云计算业务上的里程碑——云服务器规模突破了100万。腾讯云副总裁、腾讯网络平台部总经理邹贤能敏锐地观察到，随着服务器接入带宽不断提升，服务器用于网络处理的CPU资源也越来越多。
能否以更低成本的方式来实现服务器网络处理，同时还提供更高的网络性能？腾讯的网络平台部也将目光投向了软硬协同与硬件加速。
面对这样“既要、又要”的挑战，邹贤能决定给服务器做个减法：“把网络数据处理的负担从CPU卸载出来”。
“智能网卡”的想法就这样诞生了。
所谓智能网卡，一方面像普通网卡一样肩负起服务器的对外网络访问，实现不同服务器和数据中心之间的网络互联。另一方面，它额外带有CPU/FPGA/内存等智能单元，能分担一部分服务器的虚拟化计算任务，实现服务器整体网络和存储性能的加速。
换句话说，网络平台部要做的事，是要在网卡里新装一个服务器。
一开始，团队希望找到一款现成的商用板卡降低工作量。
网卡硬件负责人Hayden牵头开展方案论证和调研，但商用芯片的加速引擎不支持私有协议成为当时直面的第一大挑战，也是最大的障碍。一些著名的网卡设备商听了腾讯的要求就摇头：
“现在网卡的功能很简单，你们这个要求太复杂了，很难实现的。”
还有些直白地质疑：“网卡数量这么多，可靠性要求高，你们自己搞得定吗？”
难道智能网卡项目刚起步就要流产？
邹贤能给团队指明了方向：“既然智能网卡是云数据中心追求极致性能与成本的关键部件，如果市面上没有满足腾讯需求的产品，那我们就自己造一个。”
方向明确之后，路线也很快清晰起来：先从基于FPGA自研智能网卡起步，再开展智能网卡芯片研发。
2020年9月，腾讯第一代基于FPGA的自研智能网卡正式上线，命名为“水杉”，寄寓着团队希望产品可以像这种珍稀乔木一样适应性强、快速生长。
疫情期间各种突发需求砸来，初生的水杉没有被挑战压弯。
Hayden回忆道，一个大客户本身采用了UDP音视频协议，在属性上是“不可靠”、允许丢包的，极大地依赖网络吞吐和稳定性，却要求高并发、高质量的音视频传输效果。
水杉智能网卡迎难而上，通过大幅提升服务器的网络性能，帮助该客户完成了24小时零丢包的极限压力测试，稳定上线运行，交出了一份漂亮的答卷。
水杉投入应用后，第二代智能网卡“银杉”的研发工作也紧锣密鼓地启动，并于2021年10月正式上线。这一代智能网卡的网络端口翻了一番，达到了2*100G。
在又一颗参天大树的支撑下，腾讯云对外推出了业界首款自研第六代100G云服务器。它的计算性能提升最大220%、存储性能最大提升100%。单节点接入网络带宽相比上一代最大提升4倍，延时下降50%。
“两棵树”在网络硬件卸载上取得的巨大收益，令团队兴奋不已。
当FPGA路线逐渐逼近性能和功耗的瓶颈，网络平台部决定再一次把主动权掌握在自己手里。腾讯的第四款芯片，也是首款智能网卡芯片应运而生，它也有一个 “仙气十足”的名字——“玄灵”。
06
“玄灵”乍现，芯事未完
按照计划，这款7纳米工艺的芯片将在2022年底流片。
Hayden受命快速组建起了玄灵芯片研发团队，不断挑战多个“mission impossible”。
从性能指标来看，玄灵支持设备数量将提升到10K以上，相对商业芯片提升6倍。同时，它的性能相对商业芯片也可提升4倍，通过将原来运行在主机CPU上的虚拟化、网络/存储IO等功能卸载到芯片，可实现主机CPU的0占用。
这颗短小精悍的芯片，充分诠释了面向未来极致性能的“玄”，与面向各类业务需求灵活加速的“灵”。
目前，玄灵项目正在紧锣密鼓地进行智能网卡流片前的验证和测试，打造腾讯云下一代高性能网络基础设施；
蓬莱实验室的AI推理芯片紫霄和视频转码芯片沧海则将量产，与腾讯业务深度融合应用；
还有一些新的芯片项目也在酝酿成长，继续 探索 有需要的技术方向，丰富这一本“山海经”。
腾讯海量业务面临的全新挑战，以及云计算高速发展的必然要求，“倒逼”腾讯走上了这条造芯之路。这些从业务需求出发的芯片，必定会深入现实应用来证明自身的价值。
“我们不是无中生有、拍脑袋要去做芯片。我们一开始就知道，腾讯的需求足够大，足够我们去做这件事。”卢山说道。
从2010年起，腾讯就开始以云服务的方式对外开放自身的数字技术与连接能力，奔赴这场产业数字化转型升级的时代大潮。躬身入局，腾讯看到深度的数实融合正在引领全真互联的技术趋势。
而在腾讯之外，中国的 科技 公司们正在向创新的深水区挺进，突破瓶颈的努力显得愈发重要。无论是数实融合还是上游创新，硬 科技 的海面上一片百舸争流，它们都在 历史 的浪潮奋楫中流。
在这场大潮中置身事内，腾讯的芯事必然在星辰大海中得到回响。
TencentOS tiny 提供业界最精简的RTOS内核，最少资源占用为RAM 0.6 KB，ROM 1.8 KB。对于复杂的任务管理、实时调度、时间管理、中断管理、内存管理、异常处理等功能，TencentOS tiny都可支持。
腾讯 科技 讯 9月18日消息，腾讯宣布将开源自主研发的轻量级物联网实时 *** 作系统TencentOS tiny。相比市场上其它系统，腾讯TencentOS tiny在资源占用、设备成本、功耗管理以及安全稳定等层面极具竞争力。该系统的开源可大幅降低物联网应用开发成本，提升开发效率，同时支持一键上云，对接云端海量资源。
据权威资料显示，全球物联网市场规模发展迅猛，2018年，仅国内物联网市场容量已经超过1万亿，预计2020年国内物联网市场容量可望超过1.5万亿。作为物联网整个产业链重要一环，终端侧物联网 *** 作系统由于直接对接底层物联网设备，已经成为构建整个物联网生态的关键。
腾讯物联网团队表示：“将腾讯自主研发的物联网 *** 作系统TencentOS Tiny开源，不仅可以将腾讯在物联网领域的技术和经验和全球开发者分享，还能够汲取全球物联网领域的优秀成果和创新理念，最终推动整体物联网生态的繁荣以及万物智联时代的到来。”
腾讯云构筑起全链条IoT云开发能力
在全面上云的背景下，物联网设备也不例外。借助TencentOS tiny提供的更简单的软件接口，亿级物联网设备上云的门槛降降进一步降低，从而帮助物联网开发者能够更便捷的使用云端海量的计算、存储资源，以及先进的AI和大数据算法模型，有效支撑众多前沿物联网技术在智慧城市、智能家居、智能穿戴、车联网等行业的加速落地。
同时，随着TencentOS tiny的开源，结合腾讯云物联网开发平台IoT Explorer，加上之前已经建设完成的国内最大规模LoRa网络，腾讯云物联网已经彻底打通从芯片通讯开发、网络支撑服务，物理设备定义管理，数据分析和多场景应用开发等一站式、全链条IoT云开发服务能力，物联网开发将变得更为简单、高效。
近年来，腾讯在开源上的步伐不断加快，截至9月，腾讯自主开源项目已达84个，Star数超过24万。在物联网领域，腾讯不仅通过开源和开放持续构建良性的物联网生态体系，在产品易用性和开发效率上，腾讯物联网团队也都做了许多针对性优化。
体积
最小仅1.8KB
、功耗
最低2微安
TencentOS tiny 提供业界最精简的RTOS内核，最少资源占用为RAM 0.6 KB，ROM 1.8 KB。在类似烟感和红外等实际场景下，TencentOS tiny 的资源占用仅为：RAM 2.69 KB、ROM 12.38 KB，极大地降低硬件资源占用。同时，看似“麻雀虽小”，却“五脏俱全”。对于复杂的任务管理、实时调度、时间管理、中断管理、内存管理、异常处理等功能，TencentOS tiny都可支持。
在功耗上，TencentOS tiny还应用了高效功耗管理框架，可以针对不同场景降低功耗。比如TencentOS tiny内部的定时机制在发现业务没有运行的时候，会自动启动休眠状态，有效降低功耗。根据实测的数据显示，TencentOS tiny最低的休眠功耗仅有2微安。开发者也可以根据业务场景选择可参考的低功耗方案，降低设备耗电，延长设备寿命。
独具创意的调试功能，助力开发者快速排障
由于很多物联网的终端设备在实际场景下，位于荒郊野外或者很远的地方，出现问题的时候非常难定位。为了能够减少这个问题，当终端出现问题的时候，TencentOS tiny会把一些故障信息记录下来，当它再重启的时候首先把错误数据上报云端，这个功能极大的方便了开发者查找故障原因。从而远在千里之外，就可以快速排除故障。
另外，TencentOS tiny的内核以及其上层的物联网组件框架，都做了高度解耦，保证和其它模块之间连接的适配。同时，TencentOS tiny 还提供多种编译器快速移植指南和移植工具，帮助开发者向新硬件开发板的一键移植，省时省力，有效提升开发效率。
目前，TencentOS tiny已支持意法半导体、恩智浦、华大半导体、瑞兴恒方、国民技术等主流厂商多种芯片和模组。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）