近日,外媒The Information報(bào)道稱,有兩位消息人士透露,F(xiàn)acebook正在開發(fā)一種機(jī)器學(xué)習(xí)芯片,以處理向用戶推薦的內(nèi)容等任務(wù)。除此之外,據(jù)透露,F(xiàn)acebook還正在開發(fā)另一種視頻轉(zhuǎn)碼芯片,用于提高用戶在應(yīng)用程序中觀看視頻和直播的體驗(yàn)。
其實(shí)在2019年,F(xiàn)acebook就曾經(jīng)引進(jìn)一批工程師從事芯片設(shè)計(jì),并與高通、英特爾、博通等芯片公司合作,共同開發(fā)用于AI推理和視頻轉(zhuǎn)碼的半定制ASIC芯片。但與外部芯片公司合作修改芯片設(shè)計(jì)不同,這次Facebook準(zhǔn)備完全單獨(dú)開發(fā)自研ASIC芯片,用于特定的用途,不會(huì)取代數(shù)據(jù)中心中現(xiàn)有的芯片。
隨著視頻和廣告等業(yè)務(wù)的需求增長(zhǎng),依靠此前的半定制ASIC處理器可能無法滿足Facebook日益增長(zhǎng)的推理和轉(zhuǎn)碼服務(wù)數(shù)據(jù)中心需求。據(jù)公開信息,F(xiàn)acebook數(shù)據(jù)中心中的半定制ASIC芯片每天要處理近2.5億個(gè)視頻,如果可以通過自研全定制ASIC,必然能更好地匹配公司相關(guān)算法,能效也會(huì)更高。
在數(shù)據(jù)中心芯片自研上,F(xiàn)acebook其實(shí)相比其他互聯(lián)網(wǎng)巨頭更加保守。谷歌早在2013年開始意識(shí)到數(shù)據(jù)中心處理能力瓶頸,開始開發(fā)數(shù)據(jù)中心使用的TPU芯片,并在2015年開始使用TPU為其搜索、街景、翻譯等服務(wù)提供支持。于此同時(shí),在數(shù)據(jù)中心芯片上取得成功后,在手機(jī)上谷歌也開始發(fā)力,其即將發(fā)布的Pixel 6系列手機(jī)就預(yù)計(jì)將會(huì)使用谷歌自研的Tensor SoC。
亞馬遜作為全球領(lǐng)先的云服務(wù)提供商,在2018年就為其客戶設(shè)計(jì)了Graviton服務(wù)器處理器,而到了2021年,有消息顯示亞馬遜正在研發(fā)網(wǎng)通芯片,以降低對(duì)博通等芯片廠商的依賴。
國內(nèi)方面,阿里旗下平頭哥半導(dǎo)體在2019年就推出了第一顆自研AI推理芯片含光800;百度在2018年推出了AI芯片昆侖系列,并在2020年初量產(chǎn),目前已經(jīng)規(guī)模化部署超過兩萬片。
2020年在科創(chuàng)板上市的AI芯片公司寒武紀(jì)在年報(bào)中介紹:隨著當(dāng)前以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)普遍應(yīng)用于日常生活和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),對(duì)于底層芯片計(jì)算能力的需求一直在飛速增長(zhǎng),其增速已經(jīng)大幅超過了摩爾定律的速度。人工智能運(yùn)算常常具有大運(yùn)算量、高并發(fā)度、訪存頻繁的特點(diǎn),且不同子領(lǐng)域(如視覺、語音與自然語言處理)所涉及的運(yùn)算模式具有高度多樣性,對(duì)于芯片的微架構(gòu)、指令集、制造工藝甚至配套系統(tǒng)軟件都提出了巨大的挑戰(zhàn)。
此外,相比與通用處理器,定制ASIC芯片其實(shí)在開發(fā)成本上要低得多。而且對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)巨頭們而言,自身對(duì)于芯片的需求本身就足夠大,自研芯片不僅能夠更好地匹配自家算法、滿足自身需求、降低總體成本,而且還能利用軟硬一體的優(yōu)勢(shì)建立起自己的技術(shù)壁壘,同時(shí)減輕對(duì)外部芯片供應(yīng)商的依賴,特別在近年來行業(yè)普遍存在的缺芯狀況下顯得尤為重要。
其實(shí)在2019年,F(xiàn)acebook就曾經(jīng)引進(jìn)一批工程師從事芯片設(shè)計(jì),并與高通、英特爾、博通等芯片公司合作,共同開發(fā)用于AI推理和視頻轉(zhuǎn)碼的半定制ASIC芯片。但與外部芯片公司合作修改芯片設(shè)計(jì)不同,這次Facebook準(zhǔn)備完全單獨(dú)開發(fā)自研ASIC芯片,用于特定的用途,不會(huì)取代數(shù)據(jù)中心中現(xiàn)有的芯片。
隨著視頻和廣告等業(yè)務(wù)的需求增長(zhǎng),依靠此前的半定制ASIC處理器可能無法滿足Facebook日益增長(zhǎng)的推理和轉(zhuǎn)碼服務(wù)數(shù)據(jù)中心需求。據(jù)公開信息,F(xiàn)acebook數(shù)據(jù)中心中的半定制ASIC芯片每天要處理近2.5億個(gè)視頻,如果可以通過自研全定制ASIC,必然能更好地匹配公司相關(guān)算法,能效也會(huì)更高。
在數(shù)據(jù)中心芯片自研上,F(xiàn)acebook其實(shí)相比其他互聯(lián)網(wǎng)巨頭更加保守。谷歌早在2013年開始意識(shí)到數(shù)據(jù)中心處理能力瓶頸,開始開發(fā)數(shù)據(jù)中心使用的TPU芯片,并在2015年開始使用TPU為其搜索、街景、翻譯等服務(wù)提供支持。于此同時(shí),在數(shù)據(jù)中心芯片上取得成功后,在手機(jī)上谷歌也開始發(fā)力,其即將發(fā)布的Pixel 6系列手機(jī)就預(yù)計(jì)將會(huì)使用谷歌自研的Tensor SoC。
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國內(nèi)方面,阿里旗下平頭哥半導(dǎo)體在2019年就推出了第一顆自研AI推理芯片含光800;百度在2018年推出了AI芯片昆侖系列,并在2020年初量產(chǎn),目前已經(jīng)規(guī)模化部署超過兩萬片。
2020年在科創(chuàng)板上市的AI芯片公司寒武紀(jì)在年報(bào)中介紹:隨著當(dāng)前以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)普遍應(yīng)用于日常生活和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),對(duì)于底層芯片計(jì)算能力的需求一直在飛速增長(zhǎng),其增速已經(jīng)大幅超過了摩爾定律的速度。人工智能運(yùn)算常常具有大運(yùn)算量、高并發(fā)度、訪存頻繁的特點(diǎn),且不同子領(lǐng)域(如視覺、語音與自然語言處理)所涉及的運(yùn)算模式具有高度多樣性,對(duì)于芯片的微架構(gòu)、指令集、制造工藝甚至配套系統(tǒng)軟件都提出了巨大的挑戰(zhàn)。
此外,相比與通用處理器,定制ASIC芯片其實(shí)在開發(fā)成本上要低得多。而且對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)巨頭們而言,自身對(duì)于芯片的需求本身就足夠大,自研芯片不僅能夠更好地匹配自家算法、滿足自身需求、降低總體成本,而且還能利用軟硬一體的優(yōu)勢(shì)建立起自己的技術(shù)壁壘,同時(shí)減輕對(duì)外部芯片供應(yīng)商的依賴,特別在近年來行業(yè)普遍存在的缺芯狀況下顯得尤為重要。
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