iPhone-Chipentwickler wechselt zu Google

Der Chipexperte Manu Gulati arbeitet jetzt bei Google als „leitender SoC-Architekt“, wie aus seinem LinkedIn-Profil hervorgeht. Er war seit 2009 bei Apple maßgeblich an der Entwicklung eigener maßgeschneiderter Chips für iPhone, iPad und Apple TV beteiligt. Vor seinen Jahren beim iPhone-Hersteller war er außerdem bereits 15 Jahre für die Chiphersteller AMD und Broadcom tätig.

Laut Variety will Google mit seiner Hilfe die Entwicklung eigener SoCs (System-on-a-Chip) für künftige Versionen seiner Pixel-Smartphones vorantreiben. Für solche Pläne sprechen außerdem weitere Stellenausschreibungen des Internetkonzerns. Positionen sind unter anderem offen für einen „Mobile SoC CPU Architect“ und einen „Mobile SoC Architect“. Diese sollen helfen, die „Architektur von künftigen Chip-Generationen für Mobiltelefone und Tablets zu gestalten“.

Wie die meisten Hersteller von Android-Smartphones verlässt sich auch Google bislang auf Chips der ARM-Architektur, die von Qualcomm entwickelt und hergestellt werden. Insbesondere High-End-Geräte warten praktisch immer mit Qualcomm-Prozessoren und damit weitgehend ähnlichen Leistungsdaten auf. Das erschwert es den Herstellern, sich vom Mitbewerb abzuheben. Apple hingegen konnte mit für seine jeweiligen Geräte maßgeschneiderten Chips Leistung und Energieeffizienz optimieren.

Mit Gulati könnte Google sich einen Vorsprung bei der Chipentwicklung verschaffen, während sein Weggang ein Verlust für Apple ist. Nicht weniger als 15 Patentanmeldungen des iPhone-Herstellers führen Gulati als einen der Erfinder auf. Ihre Patentansprüche beziehen sich auf die grundlegende Chiparchitektur sowie auf bestimmte Anwendungen. Eines der Schutzrechte gilt hardwarebasierter Sicherheit für den Bezahldienst Apple Pay, wofür Fingerabdrücke lokal in einem als „Secure Enclave“ bezeichneten Bereich abgelegt werden, abgeschirmt von anderen Bereichen des Chips.

Bei der eigenen Entwicklung mobiler Chips geht es Apple und Google nicht zuletzt darum, auch komplexe Aufgaben auf dem Gerät selbst abarbeiten zu können, statt sie in die Cloud auszulagern und damit eine merkliche Latenz in Kauf zu nehmen. Apple argumentierte beispielsweise schon mit einer um den Faktor 6 schnelleren Bilderkennung im Vergleich zu Google Pixel. Google wiederum kündigte für die nächste Version von Android Echtzeit-Features an, die eine Verarbeitung auf dem Gerät statt auf seinen Servern erfordern.

Für Google liegt außerdem eine Optimierung seiner Mobilchips für maschinelles Lernen nahe, zu denen der von Apple abgeworbene Chip-Experte beitragen könnte. Zur Beschleunigung von maschinellem Lernen kommen in seinen Rechenzentren bereits seit 2015 für künstliche Intelligenz optimierte Spezial-Chips zum Einsatz, die bis zu 30-mal schneller als GPU und CPU sind.

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