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继谷歌、亚马逊之后,Facebook正在加入AI芯片竞赛

2020-06-29

编者按:主要擅长做类似图像处理的并行计算,GPU中一个逻辑控制单元对应多个计算单元,同时要想计算单元充分并行起来,逻辑控制必然不会太复杂,太复杂的逻辑控制无法发挥计算单元的并行度,是一种专用芯片,是为了某种特定的需求而专门定制的芯片。ASIC芯片的计算能力和计算效率都可以根据算法需要进行定制,具有以下几个方面的优越性:体积小、功耗低、计算性能高、计算效率高、芯片出货量越大成本越低。但是缺点也很明显:算法是固定的,一旦算法变化就可能无法使用。像Facebook这样体量的厂商,开发专用人工智能芯片,显然是降低成本的需求,更重要的也是开发自身的定制芯片,以支持它的程序。

在认识到需要大大加快计算速度以实现人工智能的下一个突破之后,Facebook紧跟和谷歌的脚步,正在加紧开发自己的人工智能芯片。

该公司的首席人工智能科学家,现代先驱之一Yann LeCun表示,该公司的目标包括充满“常识”(common sense)的数字助理,能与人进行任何主题的交谈,这将会是是当今语音控制设备的重要一步。

他还希望使AI成为控制其社交网络的一个更实用的工具,例如实时监控视频并帮助其人类主持人的军队决定,那些服务内容是被允许的。

LeCun先生最近在接受英国“金融时报”采访时表示,Facebook希望与多家芯片公司合作开发新设计 ,他们最近也宣布与合作开展项目。但他也表示,Facebook也在开发自己的定制“ASIC”芯片,以支持它的AI程序。

“众所周知,Facebook会在需要时构建其硬件,包括构建自己的ASIC。如果有任何不解之处,我们将继续努力”,Lecun说,这也是Facebook官方第一次公开其在芯片领域的野心。

谈到公司有可能在芯片哪些方面取得突破的时候,LeCun强调,在底层会有很大的空间。

Facebook决定打造自己的芯片,对Nvidia来说,又将是另一个长期挑战。后者是目前用于数据中心AI的图形处理器的主要生产商,在各大厂商进入芯片领域之后,Nvidia面临着大型数据中心客户退出的短期挤压。

随着对以闪电般的速度和更低的功耗执行单一任务需求的提升,过去的通用处理器的瓶颈凸显,专用AI芯片开始爆发。这个趋势不仅吸引了谷歌,亚马逊和苹果等公司的投身其中,还有几十家初创企业大举进入。

对新芯片设计和硬件架构的关注表明,我们需要在基本计算方面取得根本性突破,以防止今天的AI成为死胡同。

LeCun先生说,在人工智能的整个历史中,在研究人员在该领域提出突破性见解之前,硬件方面通常已经取得了很大的进步。

“在相当长的一段时间里,人们没有太多想法”,他说。

以反向传播(back propagaon)为例,这是当今系统中的一项核心技术,它将算法在其计算之上进行重新计算,以最大限度地减少错误。LeCun先生表示,这是早期研究的一个明显延伸,但在计算硬件发展之后,才在20世纪90年代得到广泛应用。

本文来自金融时报,半导体行业观察翻译,本文作为转载分享。

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