Facebook首次披露自研AI芯片细节：为视频而生，LeCun挂帅

　　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*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*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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