近年來，帆布袋訂做15838231350不少科技公司開始自主研發(fā)計(jì)算機(jī)芯片，旨在節(jié)省服務(wù)器成本，并提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的處理和訓(xùn)練效率。據(jù)悉，F(xiàn)acebook 也加入了這一行列，并正在為其數(shù)據(jù)中心自主開發(fā)一套定制芯片。
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其中， 一個(gè)芯片處理器用于優(yōu)化視頻轉(zhuǎn)碼，或進(jìn)一步提升其用戶觀看視頻的體驗(yàn)；而另一個(gè)芯片處理器將用于內(nèi)容推薦等機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。
這樣一來，F(xiàn)acebook 將逐漸減少對(duì)外部芯片制造商的依賴，比如英特爾、高通和博通等；另一方面，由于Facebook 數(shù)據(jù)中心的碳足跡處于不斷增長(zhǎng)的趨勢(shì)，轉(zhuǎn)向定制芯片可以有效幫助其減少碳足跡。
此外，F(xiàn)acebook 并不打算讓自研芯片完全取代原本的芯片處理器 ，新芯片將與其目前正在使用的第三方處理器一起運(yùn)行。
定制芯片并不是一個(gè)新命題，比如，自 2016 年以來，谷歌一直擁有用于機(jī)器學(xué)習(xí)的 TPU （Tensor Processing Unit）定制芯片。該芯片正在為 Google 的許多應(yīng)用程序提供支持，帆布袋訂做15838231350包括用于提高搜索結(jié)果和街景相關(guān)性的人工智能系統(tǒng) RankBrain ，進(jìn)一步提高了谷歌地圖導(dǎo)航的準(zhǔn)確性和質(zhì)量。
值得一提的是，在與圍棋世界冠軍李世石的對(duì)弈中，由 TPU 提供支持的谷歌 DeepMind AI 程序以 4-1 的總比分獲勝。
（來源：YouTube 視頻截圖）2020 年 12 月，據(jù)外媒報(bào)道，微軟也在為其 Surface 設(shè)備和云基礎(chǔ)設(shè)施開發(fā)內(nèi)部的 ARM 芯片處理器，并開始自研用于數(shù)據(jù)中心的芯片。
一直以來，微軟的 Azure 云服務(wù)都是使用英特爾的處理器來驅(qū)動(dòng)。雖然 Surface 設(shè)備在 PC 市場(chǎng)中所占的份額相對(duì)較小，但微軟開始自研芯片的這一舉動(dòng)仍對(duì)英特爾造成一定打擊，致使其股價(jià)在該日收盤前下跌約 6.3%。
Facebook 表示，他們一直在與芯片合作伙伴共同探索提高計(jì)算性能和能效水平的方法。關(guān)于未來的計(jì)劃，目前尚未有更多可公布的新訊息。
事實(shí)上，對(duì) Facebook 來說，涉足定制芯片并不是一件容易的事，不過此前該公司已經(jīng)進(jìn)入半定制芯片領(lǐng)域。
（來源：Pixabay）
2019 年， Facebook 帆布袋訂做15838231350宣布正在開發(fā)一種用于視頻轉(zhuǎn)碼和推理工作的專用集成電路（ASIC）。
據(jù)了解，F(xiàn)acebook 每月需為超過 27 億用戶提供應(yīng)用和服務(wù)。為支持如此龐大的用戶量，該公司設(shè)計(jì)并構(gòu)建了先進(jìn)且高效的系統(tǒng)來擴(kuò)展其基礎(chǔ)設(shè)施。
然而，隨著工作負(fù)載的增長(zhǎng)，僅由傳統(tǒng)的通用處理器為用戶提供服務(wù)已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。在 Facebook 看來，或許只有開發(fā)新的專用加速器和整體系統(tǒng)級(jí)解決方案，才能進(jìn)一步提高系統(tǒng)的性能、功率和效率。
因此，F(xiàn)acebook 與其他公司合作開發(fā)了分別面向 AI 推理優(yōu)化、AI 模型培訓(xùn)和視頻轉(zhuǎn)碼的解決方案。
2019 年 3 月 14 日，F(xiàn)acebook 宣布推出用于AI 模型培訓(xùn)的 “Zion” 平臺(tái)、用于 AI 推理優(yōu)化的專用集成電路 “Kings Canyon” 以及用于視頻轉(zhuǎn)碼的 “Mount Shasta”。
其中，作為 Facebook 的下一代訓(xùn)練硬件平臺(tái)，“Zion” 平臺(tái)具有強(qiáng)大的計(jì)算能力。在進(jìn)行 AI 模型培訓(xùn)的過程中，不僅能夠有效處理 CNN、LSTM 和 SparseNN 等一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而且可提供高內(nèi)存容量、高帆布袋訂做15838231350帶寬以及靈活的高速互連，以支持 Facebook 的關(guān)鍵工作負(fù)載。
需要注意的是，在 Facebook 訓(xùn)練工作負(fù)載增加的同時(shí)，其推理工作負(fù)載也在不斷增加。而 Facebook 當(dāng)前使用的標(biāo)準(zhǔn) CPU 服務(wù)器由于很難繼續(xù)擴(kuò)展，因此并不能跟上AI 推理優(yōu)化的進(jìn)程。基于此，F(xiàn)acebook 與多個(gè)合作伙伴合作開發(fā)了可在其基礎(chǔ)設(shè)施中部署和擴(kuò)展的推理 ASIC。
據(jù)了解，該推理 ASIC 擁有四個(gè)主要組成部分，分別為國(guó)王峽谷推理 M.2 模塊、雙湖單路服務(wù)器、Glacier Point v2 載卡、優(yōu)勝美地 v2 機(jī)箱。這些組成部分利用已經(jīng)發(fā)布到 OCP（Open Compute Project，開放計(jì)算項(xiàng)目） 的現(xiàn)有構(gòu)建塊，加快了開發(fā)時(shí)間且依靠其通用性降低了風(fēng)險(xiǎn)。
圖 | Facebook 用于AI 推理解決方案的構(gòu)建塊（來源：Facebook）據(jù)統(tǒng)計(jì)，F(xiàn)acebook 的平均直播數(shù)量每年都在翻倍增長(zhǎng)。尤其自 2018 年 8 月在全球推出以來，F(xiàn)acebook Watch 服務(wù)的月觀眾人數(shù)已超過 4 億，每天約有 7500 萬(wàn)人使用。
針對(duì)觀眾不同的可用互聯(lián)網(wǎng)連接，F(xiàn)acebook 生成了多種輸出質(zhì)量和分辨率（或比特率）來優(yōu)化視頻觀看，這一過程稱為轉(zhuǎn)碼。要完成此轉(zhuǎn)碼過程需要大量密集型的計(jì)算，而通用 CPU 的效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及 Facebook 視頻擴(kuò)展基礎(chǔ)設(shè)施的增長(zhǎng)速率。
因此，F(xiàn)acebook 與其芯片供應(yīng)商 Broadcom 和 Verisilicon 合作設(shè)計(jì)了針對(duì)轉(zhuǎn)碼工作負(fù)載進(jìn)行優(yōu)化的定制 ASIC。這其中包含用于轉(zhuǎn)碼工作流程每個(gè)階段的專用芯片，能夠支持分布在不同數(shù)據(jù)中心位置的異構(gòu)硬件設(shè)備，平衡視頻轉(zhuǎn)碼的工作負(fù)載。
自研芯片的勢(shì)頭正逐漸擴(kuò)大，整個(gè)科技行業(yè)的芯片布局是否會(huì)因此發(fā)生變化？目前仍需繼續(xù)觀望。