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2019年03月12日 来源:

Facebook加入AI芯战局 芯片救国可能要靠BAT

Facebook加入AI芯战局,芯片救国可能要靠BAT

BAT除了创新商业模式,在AI芯片领域能否有所作为是我们应该关注的趋势。

国内正在热议缺芯的时候,Facebook传出正在招人,计划自己研发AI芯片。至此,美国的四巨头谷歌、苹果、Facebook、亚马逊都与AI芯片产生了交集。

同时,高通举步维艰,到了被群雄分食的地步,禁售也可能是压垮它的一根稻草。这恰恰证明芯片公司本身也面临非常大的挑战,未来主导AI芯片的或许并非芯片公司,而是谷歌、亚马逊这样的AI巨头,它们重整生态,用云服务来挤压底层硬件供应商的战略布局已经很明显。

整个产业生态系统在升级,新智元认为,目前已经不能从芯片看芯片,必须要升级到AI云的维度。反观之下,BAT有无造芯可能?

芯片救国的重任交给BAT了?

彭博(Bloomberg)报道,Facebook正在招聘负责打造端到端SoC/ASIC、固件和驱动程序开发组织的经理,其目的是降低对高通、英特尔等芯片巨头们的依赖。

亚马逊2个月前也被曝出在开发AI芯片,如果亚马逊和Facebook真把造芯片的事儿办成了,美国的四大互联巨头谷歌、苹果、Facebook、亚马逊就都有了自主研发芯片的能力。

这边国内舆论正为缺芯痛心疾首,甚至责怪自己人只会靠所谓的商业模式创新圈钱,并没有掌握核心技术。但当那边传来Facebook的消息时候,才突然意识到:

不然BAT也造块芯片试试?

Facebook也缺芯,

LeCun自曝做过芯片

Facebook官方公告称,公司总部目前在招聘ASIC FPGA设计工程师,候选人要求具有架构和设计半定制和全定制ASIC的专业知识,需要与软件和系统工程师合作,了解当前硬件的局限性,并利用他们的专业知识打造针对多种应用(包括AI/ML,压缩,视频解码等)的定制解决方案。

Facebook招聘信息的岗位要求

不久前,刚卸任Facebook人工智能研究部门(FAIR)负责人、转为Facebook首席AI科学家的LeCun也转发这篇招聘启事。

有趣的是,LeCun还自曝自己很久很久以前是一名芯片设计师,他还有电气工程师文凭,果然博学。

不过,Facebook拒招聘信息发表评论。

高通进入多事之秋,Facebook也想自力更生

至于为什么要做芯片,彭博认为,Facebook在试图降低对英特尔和高通等芯片制造商的依赖。

首先,Facebook自己研发的芯片可以用在其数据中心来为硬件设备、人工智能软件和服务器服务。

Facebook的招聘的岗位属于基础建设(infrastructure)的范畴,所以很有可能芯片团队会把精力投入到该公司的人工智能服务器上。现在,对Facebook的人工智能系统进行训练的服务器Big Basin是英伟达提供的。

Big Basin由英伟达的GPU驱动,组合成大型的人工智能软件训练络,让Facebook产品能够进行对象和面部识别和实时文本翻译,并描述和理解照片和视频的内容。

英伟达的GPU

其次,Facebook拥有大量的智能硬件设备,下个月它将推出Oculus Go,这款售价200美元的独立虚拟现实头戴式耳机将使用在高通处理器。Facebook即将推出的智能音箱也需要配置高通或英特尔的芯片。

Oculus Go

未来,这些设备可以通过定制的芯片来进行迭代,而通过使用自己的处理器,公司可以更好地控制产品开发,并能够更好地协调软件和硬件。

另外,不要问别人想不想你?爱不爱你?若是要想你或者爱你自然会对你说靠人不如靠自己,Facebook依赖的高通在今年诸事不顺。

高通先是与博通陷入了近半年之久的收购拉锯战,特朗普亲自下令,才躲过被收购的命运;紧接着,高通创始人的儿子Paul Jacobs被董事会免去董事长职务,经历了较大的人事变动;而高通收购恩智浦又遇到了中美贸易战的尴尬时间点;近为了对投资者做出的降低10亿美元成本承诺,又传开始裁员的

有这么一个不谁是谁靠谱的队友,Facebook能放心吗?

AI芯片竞争中国入局,FPGA和ASIC是未来趋势

Facebook着力打造的ASIC和FPGA,一个是专用集成电路,一个是半定制的现场可编程门阵列,这两者是除GPU之外的、人工智能的重要硬件解决方案。此举也可看出,Facebook在人工智能领域的部署已经超出软件研发,开始涉足底层硬件。

由于初始成本高,研发周期长,处理器和芯片开发可能是中国争夺人工智能领域的国际主导地位困难的部分。目前,AI硬件可以分为两类:

(1)用于训练 AI 算法的CPU、GPU等,其中CPU的优势为处理各类数据及强逻辑判断能力,GPU在浮点运算、并行计算等方面性能优异;

(2)FPGA及以谷歌TPU为代表的专用集成电路ASIC。其中FPGA称为现场可编程门阵列,用户可以根据自身的需求进行重复编程,具有灵活性高的优点。如果说 CPU 和 GPU 是在架构级别做到 通用 的话,FPGA 就是在更低一级的电路级做到了通用。通过硬件描述语言对 FPGA 编程后,它可以模拟任何一种芯片的架构,包括 CPU 和 GPU 的架构,通俗地说,FPGA 是一种可编程的 万能芯片。它非常适合探索性的、小批量的产品。

而ASIC是为专门目的而设计的集成电路,由于完美适用于神经络相关算法,ASIC在性能和功耗上都要优于GPU和FPGA,例如谷歌TPU性能比GPU快30倍。

根据腾讯研究院的报告,从基础层的芯片企业数量来看,中国拥有 14 家,美国 33 家,中国仅为美国的 42%。美国厂商遍布AI芯片的各个流派,IC 设计环节的产业结构非常均衡,并且在 GPU 和 FPGA 两个领域,美国企业是完全垄断的,中国企业只在 FPGA 编译、ASIC 和类脑芯片方面略有作为。

美国四大AI巨头都造芯片,BAT离造芯之路还有多远?

今年2月,TheInformation称,亚马逊正在为其Echo音箱设计AI芯片,目的在于让运算进程加快,像听歌、报时这些简单的指令可以直接在本地完成。

目前,苹果与谷歌已经研发并应用了自己的AI芯片。

本月初,当媒体曝出苹果计划早从2020年开始在Mac上使用自家的芯片而非英特尔的处理器时,英特尔股价一度暴跌9.2%。之前有统计称,英特尔5%的收入来自苹果公司。

苹果A系列芯片强大到连谷歌都坐不住。去年底,谷歌挖来前苹果公司工程师John Bruno搞芯片。Bruno是ASIC设计专家,曾在显卡厂商ATI工作,后来担任AMD总工程师,也领导了苹果芯片相关的技术分析团队。

John Bruno

谷歌的TPU不仅在为搜索、翻译、相册等应用加速,它今年初开放的机器学习利器Cloud TPU进一步让AI云出现大变局。因此,亚马逊研发AI芯片,很有可能用在亚马逊AWS上,以此来应对谷歌的挑战。

如果Facebook和亚马逊研发出了AI芯片,这意味着谷歌、苹果、Facebook和亚马逊四家AI巨头,都拥有了AI芯片研发能力,英特尔、高通、英伟达们可能会瑟瑟发抖。

目光回到国内。

国内舆论正为缺芯痛心疾首,但当Facebook这家社交媒体公司也要造芯片时,国内的社交巨头、电商巨头、搜索巨头是否也有研发AI芯片的可能?

目前,BAT三家都没有(直接)造芯片,但具备一些相关的技术。

去年3月,腾讯云宣布已经形成FPGA、GPU和25G卡云服务器的全矩阵AI基础设施计算平台,同时公布一系列技术和生态部署,包括推出1机4卡的FPGA云服务器、1机8卡的GPU云服务器,以及将把25G卡部署在FPGA和GPU的云服务器上,为后续的GPU集群和FPGA集群提供络基础设施等举措。

新智元曾发表过腾讯云FPGA云化的设计初衷、应用场景和价值的文章。

去年8月,百度在美国Hot Chips大会上与赛灵思合作发布XPU,它是一款256核、基于FPGA的云计算加速芯片。

不过,它的核心很小,没有缓存或操作系统,开发者只能用汇编语言,根据百度研究院欧阳简当时的说法,其效率与CPU相当。百度还在一个月后推出FPGA/GPU云服务器。

此外,百度去年还发布DuerOS智慧芯片,不过,这款芯片由紫光展锐RDA5981集成,采用了ARM公司mbed OS内核及其安全络协议栈。

除了技术之外,BAT对AI芯片公司主要以投资为主,其中,阿里投资5家芯片公司,数量多。

新智元认为,目前已经不能单纯从造芯片来看芯片,必须要升级到AI云的维度来看。腾讯FPGA云化、百度FPGA/GPU云服务器都代表了这一方向。

与此同时,高通举步维艰,到了被群雄分食的地步,对中兴禁售也可能是压垮它的一根稻草。这也恰恰证明芯片公司本身面临非常大的挑战,未来主导AI芯片的或许并非芯片公司,而是谷歌、亚马逊这样的AI巨头,它们重整生态,用云服务来挤压底层硬件供应商的战略布局已经很明显。

整个产业生态系统在升级。BAT除了创新商业模式,在AI芯片领域能否有所作为是我们应该关注的趋势。

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