Facebook独立自主研发AI芯片的音讯，不是新音讯。

但为什么一定要本人做？又计划用来做什么？自主芯片会带来哪些不同？

之前不断没有答案。

　　昨天（5月26日），Facebook首席AI迷信家Yann LeCun，在故土巴黎举行的Viva科技峰会上， 初次披露了Facebook在AI芯片方面的详细方向 。

LeCun说，Facebook之所以本人搞芯片，是由于传统资源无法满足新时代需求，传统办法曾经生效，我们需求一款AI芯片，实时剖析和过滤视频内容。

详细是怎样一回事？

　　 为视频需求自主造芯

LeCun说，如今Facebook的视频审核义务越来越重，而且直播带来的实时剖析、过滤的压力也越来越大。

比方有些用户在Facebook Live上直播的事情，能够有点不忍直视，还危害大众平安，这时分就需求疾速发现并马上拿掉。

但假如经过现行的普通办法，需求消耗少量的计算资源，而且功耗宏大。

“传统方式曾经生效”，LeCun说。

而且看失掉的趋向是，视频正在成为信息传递的主流方式，不论是实时直播，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，出于监管的思索，也需求更高效的硬件处置器。

所以Facebook首席AI迷信家以为，不光Facebook，以后大家都有强动力、强需求去设计AI芯片，专芯公用。

LeCun还举例解释，就像越来越多的智能手机装备了功用弱小的芯片，可以让用户直接在手机终端就可以完成语音辨认、图像解析、视频处置和AR等功用一样，将来，越来越多原本以软件为中心的公司，也会思索、涉足硬件。

总而言之，就是目前没有最好的方案供给，所以Facebook这样软件公司，也不得不趟一趟硬件的浑水。而且值得留意的是，Facebook自主造芯，不是想抢英伟达、高通的饭碗，只是希望更好支撑效劳本人的业务。

值得留意的是，这也是Facebook初次披露自主造芯的详细方向，之前曝出AI芯片风闻时，外界剖析和猜想都集中在Oculus、智能音箱等终端设备需求上，而疏忽了Facebook的业务中心需求。

此外，LeCun还表示，虽然AI芯片对Facebook是全新的任务，但硬件上我们早就有过试水。在Facebook外部，效劳器、主板、数据中心通讯芯片等硬件制造相关的事情，之前都以尝试过。

弦外之音，即Facebook对自主研发AI芯片很有决心。

不过在这次会上，LeCun没有泄漏这款AI芯片详细停顿到什么水平，何时可以流片或下马使用，目的效能又是啥样的……

当然，LeCun没引见这些能够随着流量往智能终端设备迁移，新的机遇“物联网商业社交时代”也将迎来，通过人的第六器官（智能手机）和智能设备终端的联网互动，从而改变了人的行为习惯和消费方式。线下流量通过LBS定位重新分配，又通过物联网终端智能推荐引擎引导到网上任意有价值的地方，至此互联网下半场拉开帷幕。也是有缘由的——上个月他才开端地下招人。

　　 新组建的AI芯片团队

　　上个月，LeCun在本人主页收回 求贤令 ，召唤ASIC和FPGA相关的芯片工程师加盟Facebook。

在招聘需求引见中，Facebook称AI芯片项目从属于根底设备团队，芯片工程师会和软件、零碎工程师联手开发，最初目的是推出针对AI、ML、视频紧缩和解码等在内的一体化处理方案。

　　 △  Facebook AI芯片招聘需求

不过招聘引见中没有指明团队担任人信息，但从LeCun“自曝”履历来看，这个全新的AI芯片团队，能够会由他自己亲身带队。

这位卷积神经网络的创始者能够担忧芯片人才“不识货”，还在Facebook推文中强调本人拥有芯片设计的经历，而且我当年学的还是电子电气工程……

求才之急切，可见一斑。

　　 昔日头条 AI已经渗透到了生活中的方方面面。在智能交通领域，人工智能技术也正在发挥作用。 的AI芯片方向？

　　无独有偶，Facebook的AI芯片思绪，能够也会是 字节跳动 （昔日头条母公司）的方向。

也还是在上个月，中兴芯片事情沸沸扬扬之时，字节跳动的技术副总裁杨震原地下表示，将会在芯片范畴有所举动。

事先杨震原的说法是：“字节跳动拥有全球数量最大的用户上传视频需求剖析处置，有少量的芯片推销和使用。目前也在芯片相关范畴积极寻求打破。”

所以这么一比照，大洋两岸同此凉热，可以算得上“one world，one dream”了。

量子位也听说，头条最近也在不时寻觅芯片相关的人才，但与这家公司一向的行事作风一样，目前还没有地下音讯，也没有直接的招聘页面——能够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，之前还用专业工夫打造了一个围棋AI舞者(P)，事先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。

事先令人震惊的不止是舞者(P)仅为杨震原的专业工夫作品，更重要的是他只用了一台机器停止神经网络的训练——关于计算资源的优化才能，从这里也能管窥一二。

　　 专芯公用趋向

　　最初，需求留意的能够还有 专芯公用 的趋向。

Facebook自主造芯之所以引发关注，一方面是由于软件公司“跨界”硬件的景象，另一方面也在反映——即使优秀如GPU，也难以满足详细场景需求了。

之前在自动驾驶范畴、AI语音范畴，都有AI芯片新人入局、跨界入场的案例。

　　比方自动驾驶范畴的特斯拉，以及智能驾驶方向的 地平线 征程处置器，又比方语音范畴的 云知声 、 出门问问 和Rokid。

但英伟达GPU最富战役力的图像、视频范畴，还鲜有跨界造芯的事情发作。

Facebook的AI芯片能够只是这个趋向的末尾，趋向曾经开端，趋向还在持续……

你看好这样的趋向吗？

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