因為開發(fā)費用降低，大型的科技公司正轉(zhuǎn)為獨立研發(fā)定制化芯片，而不是向intel和NVIDIA等企業(yè)購置通用性芯片。這方面的投入只要數(shù)百萬美元，采購芯片的花費往往是數(shù)億美元。
臉書正在嘗試獨立研發(fā)一款芯片，用于視頻轉(zhuǎn)碼，提升視頻錄制和直播錄像的品質(zhì)。要是獲得成功，研發(fā)出費用更低、功能更強的芯片，那樣也有利于臉書在未來數(shù)年中減少數(shù)據(jù)中心的碳排放量，并降低對過去芯片供貨商，比如intel、QCOM和BRCM的依存度。
在專用集成電路這類半定制芯片和全定制芯片方面，臉書也曾經(jīng)嘗試過研發(fā)，但外界并未過分關(guān)注這一舉動。為了實現(xiàn)更高層次的計算機性能和更低的能耗，臉書一直在探究將自身的研發(fā)與芯片廠商的合作進行融合。
最開始，臉書的芯片研發(fā)技術(shù)工程師主要是與外界芯片公司協(xié)作，提升現(xiàn)在的ic設(shè)計水平。早在2019年，臉書就已與intel、QCOM和BRCM等企業(yè)協(xié)作，研發(fā)用來邏輯推理和視頻轉(zhuǎn)碼的半定制ASIC芯片，保證從技術(shù)上提早滿足需求，并提升功能和降低能耗。
現(xiàn)在，臉書已經(jīng)啟動了視頻轉(zhuǎn)碼和邏輯推理芯片的研發(fā)，而這類研發(fā)不存在其他外界企業(yè)的配合。新研發(fā)的芯片將與外界購置的半定制芯片一同使用在臉書的數(shù)據(jù)中心，而不是完全停止外購芯片的使用。
邏輯推理和視頻轉(zhuǎn)碼才是增漲最快的業(yè)務(wù)，只借助通用性的處理器芯片，并不能滿足臉書數(shù)據(jù)中心的要求。早在兩年前，臉書平臺日常要處置的預(yù)測分析就已高達兩百萬億次，語音翻譯達六十億次，服務(wù)七千五百萬視頻用戶。
在半定制ASIC芯片方面，臉書已經(jīng)開始巨資投入了。與通用性芯片對比，這類芯片在運行一些人工智能進程時性能能夠增漲高達三十倍，能效也能夠獲得急劇優(yōu)化。在處理提交至平臺的視頻量級上，F(xiàn)acebook依靠其半定制的視頻轉(zhuǎn)碼芯片，在視頻處理能力上，已經(jīng)能夠達到2.5億次/日。完全定制化的ASIC芯片顯然能夠做得更佳，但現(xiàn)在還不清楚臉書能不能研發(fā)出適合的搭配系統(tǒng)并完成批量生產(chǎn)。
用作練習(xí)的芯片事實上是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)師，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過處理海量數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)怎樣識別人臉。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)束練習(xí)后，推理芯片便會將其運用至新的數(shù)據(jù)庫，用作具體處理任務(wù)，比如在新相片中自行標(biāo)注出1張臉部。
雖然NVIDIA等企業(yè)供應(yīng)的通用芯片也能夠處理這類任務(wù)，但ASIC芯片是專門為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)練習(xí)和推理而研發(fā)的，它的速率更快、能耗更低、效率更高，能夠明顯減少數(shù)據(jù)中心的費用。但是ASIC的缺陷是，因為硬件限制不能運用至別的任務(wù)。
但是，臉書在數(shù)據(jù)中心的定制芯片開發(fā)上，跟大型科技公司相比，仍處在追趕的階段。Google的數(shù)據(jù)中心芯片Tensor，在2013年就已經(jīng)著手研發(fā)。那時候Google意識到，用戶需求的增漲迫使其數(shù)據(jù)中心的處理技能提升1倍。從2015年著手，Google引進Tensor來擔(dān)負檢索、街景視頻、相片和翻譯服務(wù)的需求?，F(xiàn)階段，Google還根據(jù)利用該項目得到的經(jīng)驗，為智能機和云技術(shù)業(yè)務(wù)研發(fā)訂制的芯片。
2021年稍早，amazon已經(jīng)在研發(fā)一款互聯(lián)網(wǎng)芯片，用作承擔(dān)其互聯(lián)網(wǎng)中傳輸數(shù)據(jù)的交換機。這個項目可能有助于減少amazon對博通等供應(yīng)商的依賴。
OculusVR技術(shù)頭顯定制芯片也是臉書的業(yè)務(wù)。今年年初，臉書在以色列的ic設(shè)計中心就已經(jīng)著手開建了。為了研發(fā)VR技術(shù)和增強現(xiàn)實領(lǐng)域的芯片，臉書已經(jīng)挖來業(yè)界頂尖設(shè)計者來負責(zé)。
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