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Facebook芯片计划,受挫!

作者:匿名    来源:未知   
浏览:819    发布:2022-04-12 12:12:48

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国外媒体 The Information 报导指出,Facebook 母公司 Meta 希望复制其他公司的成功模式,藉由打造自制芯片以作为下一代 AR、VR 装置的运算核心,然而这样的计划被延迟了。


据悉 Meta 第二代的 Ray-Ban Stories 智慧眼镜起先采用被称为「Brasilia」的新款客制化芯片,然而在 Meta 的 AR 副总裁 Alex Himel 坚决选择使用更为熟悉的高通芯片,以使这项产品项目能如期进行。


目前 Meta Quest 2 搭载高通的 XR2 芯片,高通的芯片也是大多数 VR 装置的首选。而 The Information 报导说道,Meta 内部有一团队 Facebook Agile Silicon Team(FAST),致力于打造自制芯片,最初 Brasilia 芯片就是为了摆脱产品对于高通芯片的依赖。如能采用 Brasilia,预期可为 Quest 装置提供更多产品优势,例如定向音讯、以及拍摄出比 Ray-Ban Stories 所捕捉的更高质量影像。


The Information 报导写道,苹果与 Google 分别为旗下硬件与软件设计出专属的自制芯片,于是在 M1 芯片与 Tensor 芯片上获得成功。由此可见,Meta 也想复制这样的成功模式。


不过,Meta 在为未来的 AR 眼镜开发自家系统的 XROS 项目上卡关。另一国外媒体 The Verge 就曾报导,Meta 已经解散了负责开发 AR 与 VR 装置系统的团队,并将一些工程师调往开发 AR 眼镜与 Meta Quest 的 VR 装置,原本这个内部团队的规模多达 300 人左右。


此外,已经设计的 Brasilia 芯片不会白白浪费,即使消费者还不会马上看到搭载它的产品,但据 The Information 的消息来源透露,这款芯片的某些功能可能会延续到未来的新芯片上,包括传闻中的智慧手表可能采用被称为「Carson」的芯片。


延伸阅读:消息称 Facebook 正自主研发全新机器学习芯片


据去年九月的报道,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。


根据消息人士的说法,Facebook 自主开发的另一款芯片希望通过视频转码,优化用户观看录制视频和直播视频的质量。如果取得成功,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心的碳排放,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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