Facebook首次披露自研AI芯片细节:为视频而生,LeCun挂帅

2018-05-27 16:44· 微信公众号:量子位  李根 
   
昨天(5月26日),Facebook首席AI科学家Yann LeCun,在故乡巴黎举行的Viva科技峰会上,首次披露了Facebook在AI芯片方面的具体方向。

  Facebook独立自主研发AI芯片的消息,不是新消息。

  但为什么一定要自己做?又打算用来做什么?自主芯片会带来哪些不同?

  之前一直没有答案。

  昨天(5月26日),Facebook首席AI科学家Yann LeCun,在故乡巴黎举行的Viva科技峰会上,首次披露了Facebook在AI芯片方面的具体方向

  LeCun说,Facebook之所以自己搞芯片,是因为传统资源无法满足新时代需求,传统方法已经失效,我们需要一款AI芯片,实时分析和过滤视频内容。

  具体是怎样一回事?

  为视频需求自主造芯

  LeCun说,现在Facebook的视频审核任务越来越重,而且直播带来的实时分析、过滤的压力也越来越大。

  比如有些用户在Facebook Live上直播的事情,可能有点不忍直视,还危害公众安全,这时候就需要快速发现并马上拿掉。

  但如果通过现行的一般方法,需要耗费大量的计算资源,而且功耗巨大。

  “传统方式已经失效”,LeCun说。

  而且看得到的趋势是,视频正在成为信息传递的主流方式,不管是实时直播,还是短视频、长视频内容,都对计算资源和功耗提出了更高要求。此外,出于监管的考虑,也需要更高效的硬件处理器。

  所以Facebook首席AI科学家认为,不光Facebook,当前大家都有强动力、强需求去设计AI芯片,专芯专用。

  LeCun还举例解释,就像越来越多的智能手机配备了功能强大的芯片,可以让用户直接在手机终端就可以完成语音识别、图像解析、视频处理和AR等功能一样,未来,越来越多本来以软件为核心的公司,也会考虑、涉足硬件。

  总而言之,就是目前没有最好的方案供应,所以Facebook这样软件公司,也不得不趟一趟硬件的浑水。而且值得注意的是,Facebook自主造芯,不是想抢英伟达、高通的饭碗,只是希望更好支撑服务自己的业务。

  值得注意的是,这也是Facebook首次披露自主造芯的具体方向,之前曝出AI芯片传闻时,外界分析和猜测都集中在Oculus、智能音箱等终端设备需求上,而忽略了Facebook的业务核心需求。

  此外,LeCun还表示,虽然AI芯片对Facebook是全新的工作,但硬件上我们早就有过试水。在Facebook内部,服务器、主板、数据中心通信芯片等硬件制造相关的事情,之前都以尝试过。

  言外之意,即Facebook对自主研发AI芯片很有信心。

  不过在这次会上,LeCun没有透露这款AI芯片具体进展到什么程度,何时能够流片或上马应用,目标效能又是啥样的……

  当然,LeCun没介绍这些可能也是有原因的——上个月他才开始公开招人。

  新组建的AI芯片团队

  上个月,LeCun在自己主页发出求贤令,号召ASIC和FPGA相关的芯片工程师加盟Facebook。

  在招聘需求介绍中,Facebook称AI芯片项目隶属于基础设施团队,芯片工程师会和软件、系统工程师联手开发,最后目标是推出针对AI、ML、视频压缩和解码等在内的一体化解决方案。

   Facebook AI芯片招聘需求

  不过招聘介绍中没有指明团队负责人信息,但从LeCun“自曝”履历来看,这个全新的AI芯片团队,可能会由他本人亲自带队。

  这位卷积神经网络的开创者可能担心芯片人才“不识货”,还在Facebook推文中强调自己拥有芯片设计的经验,而且我当年学的还是电子电气工程……

  求才之急迫,可见一斑。

  今日头条的AI芯片方向?

  无独有偶,Facebook的AI芯片思路,可能也会是字节跳动(今日头条母公司)的方向。

  也还是在上个月,中兴芯片事件沸沸扬扬之时,字节跳动的技术副总裁杨震原公开表示,将会在芯片领域有所行动。

  当时杨震原的说法是:“字节跳动拥有全球数量最大的用户上传视频需要分析处理,有大量的芯片采购和应用。目前也在芯片相关领域积极寻求突破。”

  所以这么一对比,大洋两岸同此凉热,可以算得上“one world,one dream”了。

  量子位也听说,头条最近也在不断寻觅芯片相关的人才,但与这家公司一贯的行事风格一样,目前还没有公开消息,也没有直接的招聘页面——可能还处于组织架构搭建阶段。

  顺路值得一提的是,头条AI芯片的对外发言人杨震原,之前还用业余时间打造了一个围棋AI舞者(P),当时在弈城围棋对战平台上大杀四方,跟那时的国产最强围棋AI腾讯绝艺不分伯仲。

  当时令人震惊的不止是舞者(P)仅为杨震原的业余时间作品,更重要的是他只用了一台机器进行神经网络的训练——对于计算资源的优化能力,从这里也能管窥一二。

  专芯专用趋势

  最后,需要注意的可能还有专芯专用的趋势。

  Facebook自主造芯之所以引发关注,一方面是因为软件公司“跨界”硬件的现象,另一方面也在反映——即便优秀如GPU,也难以满足具体场景需求了。

  之前在自动驾驶领域、AI语音领域,都有AI芯片新人入局、跨界入场的案例。

  比如自动驾驶领域的特斯拉,以及智能驾驶方向的地平线征程处理器,又比如语音领域的云知声出门问问和Rokid。

  但英伟达GPU最富战斗力的图像、视频领域,还鲜有跨界造芯的事情发生。

  Facebook的AI芯片可能只是这个趋势的开端,趋势已经开始,趋势还在继续……

  你看好这样的趋势吗?

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