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赢咖4娱乐消息称脸书正自主研发全新机器学习芯片
作者:管理员    发布于:2021-09-12 01:22    文字:【】【】【

  新浪科技讯 北京时间 9 月 10 日早间消息,据报道,谷歌、亚马逊和微软此前已展开招聘和大规模投资,从头开始自主设计计算机芯片,希望降低服务器成本并取得更好的性能。两名消息人士透露,Facebook 也在加入这个行列。该公司正在开发一种用于机器学习的芯片。

  贝恩公司关注半导体行业的合伙人维鲁 · 辛哈(Velu Sinha)表示,由于开发成本变低,大型科技公司正转向自主开发订制化芯片,而不是向英特尔和英伟达等公司采购通用芯片。他指出: 这方面的投资只要数百万美元,而不是数亿美元。

  Facebook 以往也曾为芯片设计师岗位刊登招聘广告,希望开发专用集成电路(ASIC)这种半订制和全订制芯片,但外界此前并不了解 Facebook 开发完全订制化芯片的目的。Facebook 的发言人表示, 对于我们未来的计划,目前没有任何新消息可以分享 。不过 Facebook 一直在探索,如何通过内部努力,与芯片行业合作伙伴一起推动更高水平的计算机性能和能效 。

  一名知情人士透露,加入 Facebook 从事芯片开发的工程师最初专注于与外部芯片公司合作,优化当前的芯片设计。例如 Facebook 在 2019 年宣布,正与英特尔、高通和博通等公司合作,开发用于推理和视频转码的半订制 ASIC 芯片,确保在技术上提前满足需求,并提升性能和能效。

  目前,Facebook 正在开发推理和视频转码芯片,而这些工作没有任何外部公司的参与。消息人士称,在 Facebook 的数据中心,新开发的芯片将与外部采购的半订制芯片一起使用,而不是彻底替换后者。

  Facebook 此前曾表示,仅仅依靠通用的处理器芯片无法满足其数据中心的需求,而推理和视频转码是 增长最快的服务 。2019 年,Facebook 披露的赢咖4数据显示,其平台每天要处理 200 万亿次预测、60 亿次语言翻译,服务 7500 万视频观众。

  今年早些时候,Facebook 工程师在博客中透露,正在大举投资半订制 ASIC 芯片。与通用芯片相比,这类芯片在执行某些人工智能任务时性能可以提升多达 30 倍,能效也可以得到大幅优化。Facebook 表示,其半订制的视频转码芯片每天协助处理近 2.5 亿个上传至平台的视频。完全订制化的 ASIC 芯片甚至可以做得更好,但目前还不清楚 Facebook 能否开发出合适的配套软件并实现量产。消息称,Facebook 内部至少有 100 人正致力于开发这种完全订制化的 ASIC 芯片。

  Facebook 以及亚马逊和谷歌等公司通常会使用 ASIC 而不是通用芯片来执行推理,训练机器学习模型。用于训练的芯片实际上是神经网络的老师,处理海量数据,例如数十亿张带标签的 Facebook 照片,以帮助神经网络学习如何识别人脸。在神经网络完成训练后,推理芯片就会将其应用至新的数据集,用于实际完成任务,例如在新照片中自动标记出一张人脸。

  尽管英伟达等公司提供的通用芯片也可以执行这些任务,但专为神经网络训练和推理而开发的 ASIC 芯片速度更快、功耗更低、效率更高,可以显著降低数据中心的成本。不过 ASIC 的缺点在于,由于硬件限制无法应用至其他任务。

  实际上,在开发数据中心订制芯片方面,Facebook 目前还在追随其他大型科技公司的步伐。谷歌于 2013 年就开始开发数据中心芯片 Tensor。当时谷歌意识到,用户需求的增长要求其数据中心的处理能力提升一倍。从 2015 年开始,谷歌引入 Tensor 来承担搜索、街景视频、照片和翻译服务的需求。目前,谷歌还基于通过该项目获得的经验,为智能手机和云计算业务开发订制的芯片。

  亚马逊于 2018 年宣布为云计算客户开发 Graviton 芯片。今年早些时候还有报道显示,亚马逊正在开发一款网络芯片,用于负责其网络中数据传输的交换机。这个项目可能有助于降低亚马逊对博通等供应商的依赖。去年 12 月,彭博社报道称,微软正在为服务器和 Surface 计算机设计芯片。

  了解 Facebook 项目的消息人士透露,Facebook 还在为个人计算设备,例如 Oculus 虚拟现实头显设计芯片。有报道称,Facebook 已经挖来谷歌芯片设计团队的前负责人沙利亚尔 · 拉比(Shahriar Rabii),负责在增强现实和虚拟现实领域的芯片开发。今年早些时候,以色列媒体报道称,Facebook 计划在以色列建设一个芯片设计中心。

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