Gmaing(www.aLLbetgame.us):新闻称Facebook正自主研发新的机械学习芯片_新2足球信用平台出租(rent.22223388.com)

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新浪科技讯 北京时间9月10日早间新闻,据报道,谷歌、亚马逊和微软此前已睁开招聘和大规模投资,重新最先自主设计盘算机芯片,希望降低服务器成本并取得更好的性能。两名新闻人士透露,Facebook也在加入这个行列。该公司正在开发一种用于机械学习的芯片。

凭证新闻人士的说法,Facebook自主开发的另一款芯片希望通过视频转码,优化用户旁观录制视频和直播视频的质量。若是取得乐成,开发出成本更低、性能更强的芯片,那么也有助于Facebook在未来几年中降低数据中央的碳排放,并减小对传统芯片供应商,例如英特尔、高通和博通的依赖。

贝恩公司关注半导体行业的合资人维鲁・辛哈(Velu Sinha)示意,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,但外界此前并不领会Facebook开发完全订制化芯片的目的。Facebook的谈话人示意,“对于我们未来的设计,现在没有任何新新闻可以分享”。不外Facebook“一直在探索,若何通过内部起劲,与芯片行业相助同伴一起推动更高水平的盘算机性能和能效”。

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相助,优化当前的芯片设计。例如Facebook在2019年宣布,正与英特尔、高通和博通等公司相助,开发用于推理和视频转码的半订制ASIC芯片,确保在手艺上提前知足需求,并提升性能和能效。

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现在,Facebook正在开发推理和视频转码芯片,而这些事情没有任何外部公司的介入。新闻人士称,在Facebook的数据中央,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此前曾示意,仅仅依赖通用的处置器芯片无法知足其数据中央的需求,而推理和视频转码是“增进最快的服务”。2019年,Facebook披露的数据显示,其平台天天要处置200万亿次展望、60亿次语言翻译,服务7500万视频观众。

今年早些时刻,Facebook工程师在博客中透露,正在大肆投资半订制ASIC芯片。与通用芯片相比,这类芯片在执行某些人工智能义务时性能可以提升多达30倍,能效也可以获得大幅优化。Facebook示意,其半订制的视频转码芯片天天协助处置近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,但现在还不清晰Facebook能否开发出合适的配套软件并实现量产。新闻称,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,训练机械学习模子。用于训练的芯片现实上是神经网络的先生,处置海量数据(603138,股吧),例如数十亿张带标签的Facebook照片,以辅助神经网络学习若何识别人脸。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,用于现实完成义务,例如在新照片中自动符号出一张人脸。

只管英伟达等公司提供的通用芯片也可以执行这些义务,但专为神经网络训练和推理而开发的ASIC芯片速率更快、功耗更低、效率更高,可以显著降低数据中央的成本。不外ASIC的瑕玷在于,由于硬件限制无法应用至其他义务。

现实上,在开发数据中央订制芯片方面,Facebook现在还在追随其他大型科技公司的措施。谷歌于2013年就最先开发数据中央芯片Tensor。那时谷歌意识到,用户需求的增进要求其数据中央的处置能力提升一倍。从2015年最先,谷歌引入Tensor来肩负搜索、街景视频、照片和翻译服务的需求。现在,谷歌还基于通过该项目获得的履历,为智能手机和云盘算营业开发订制的芯片。

亚马逊于2018年宣布为云盘算客户开发Graviton芯片。今年早些时刻尚有报道显示,亚马逊正在开发一款网络芯片,用于卖力其网络中数据传输的交流机。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盘算机设计芯片。

领会Facebook项目的新闻人士透露,Facebook还在为小我私人盘算装备,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卖力人沙利亚尔・拉比(Shahriar Rabii),卖力在增强现实和虚拟现实领域的芯片开发。今年早些时刻,以色列媒体报道称,Facebook设计在以色列建设一个芯片设计中央。

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