雖遲但到！Facebook正在為機(jī)器學(xué)習(xí)和視頻轉(zhuǎn)碼開發(fā)自研芯片

近日，外媒The Information報道稱，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，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，依靠此前的半定制ASIC處理器可能無法滿足Facebook日益增長的推理和轉(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，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)計將會使用谷歌自研的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)?；渴鸪^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)，對于底層芯片計算能力的需求一直在飛速增長，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。而且對于互聯(lián)網(wǎng)巨頭們而言，自身對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)勢建立起自己的技術(shù)壁壘，同時減輕對外部芯片供應(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。