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　　隨著西方科技巨頭蘋果、谷歌及亞馬遜先后投入到自行研發(fā)AI芯片，中國(guó)BAT三巨頭也紛紛開始投資芯片產(chǎn)業(yè)和宣布自行研發(fā)芯片的計(jì)劃。近日，社交媒體巨頭臉書在自行研發(fā)芯片也展開了動(dòng)作。根據(jù)臉書一位高層主管證實(shí)，臉書目前正積極招聘芯片工程師，成立芯片部門并展開ASIC設(shè)計(jì)。臉書日前在美國(guó)加州舉辦的Facebook @Scale 2018大會(huì)上，宣布將有5家芯片公司支援臉書自家研發(fā)的Glow深度學(xué)習(xí)編譯器。

　　臉書基礎(chǔ)架構(gòu)副總裁Jason Taylor表示，我們確實(shí)成立了一支專門與芯片供應(yīng)商合作的芯片團(tuán)隊(duì)，同時(shí)我們也在打造屬于自己的芯片。

　　臉書新芯片部門的工作重點(diǎn)之一是與大約50家設(shè)計(jì)人工智能加速器的公司合作。Taylor指出，目前市場(chǎng)上出現(xiàn)許多加速器芯片，但最大的問題在于他們針對(duì)的工作負(fù)載是否為當(dāng)前最重要的。

　　在本次Scale 2018大會(huì)的主題演講上，Taylor將Glow描述為一種通用的編譯器，讓開發(fā)人員能夠針對(duì)云端或網(wǎng)絡(luò)邊緣中任何新興深度學(xué)習(xí)加速器進(jìn)行的推論任務(wù)。同時(shí)，它針對(duì)的不僅是智能手機(jī)等客戶端系統(tǒng)。

　　Glow采用由TensorFlow或Caffe2等架構(gòu)產(chǎn)生的AI圖形，并將其渲染為硬件加速器的位元程序碼。根據(jù)臉書的一篇文章表示，該編譯器內(nèi)含幾種工具，包括為芯片特定記憶體配置所產(chǎn)生有效程式碼的指令排程器、線性代數(shù)最佳化器與記憶體分配器，以及用于測(cè)試硬件精準(zhǔn)度的CPU參考建置米樂m6網(wǎng)址。

　　鏗騰科技（Cadence）、Esperanto Technology、英特爾（Intel）、Marvell和高通（Qualcomm）等公司都表示未來的芯片將支援Glow。Taylor表示，希望能進(jìn)一步的擴(kuò)展支援名單，這將是Glow作為開放來源的優(yōu)點(diǎn)之一。

　　一位資深的芯片專家將Glow描述為在生產(chǎn)系統(tǒng)中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)，其輸入是在TensorFlow或Caffe2等架構(gòu)中創(chuàng)建的圖形。目前市面上有幾家芯片芯片制造商也已經(jīng)提供了類似的軟件，例如英偉達(dá)（Nvidia）的Tensor RT自架構(gòu)中提取圖形，并為GPU輸出Cuda程序碼。

　　在快速發(fā)展的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，Glow可說是致力于填補(bǔ)軟件和硬件之間差距的最新例證。例如，英偉達(dá)的Tensor RT雖然在一年多前才首次發(fā)布，至今卻已進(jìn)展到第五個(gè)版本了。不過有些加速器新創(chuàng)公司對(duì)于支持各種軟件架構(gòu)的變化多要求的工作程度也無能為力。米樂M6

　　臉書、微軟和其他公司則都支援ONNX，ONNX是一種以權(quán)重表現(xiàn)圖形的標(biāo)準(zhǔn)方法。去年12月，Khronos Group還發(fā)布了用于深度學(xué)習(xí)加速器的硬件抽象層NNEF。

　　Glow是Pytorch 1.0的一個(gè)組成部分。Pytorch 1.0是一個(gè)開放來源的計(jì)劃組合，包括合并的Caffee2和Pytorch架構(gòu)，Pytorch 1.0的首次開發(fā)者大會(huì)將于今年10月在美國(guó)舊金山舉行。

　　臉書工程經(jīng)理Kim Hazelwood在另一場(chǎng)活動(dòng)中展示自家使用的十幾種不同深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載，其中至少使用了4種不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。每天，這款A(yù)I應(yīng)用程序產(chǎn)生超過200兆個(gè)推論、翻譯超過50億個(gè)文本，同時(shí)也自動(dòng)刪除至少100萬個(gè)假帳戶。他表示，臉書的一些推論任務(wù)需要的運(yùn)算量是其他任務(wù)的100倍。

　　根據(jù)一位資深觀察家的推測(cè)，Glow可說是一種理想的工具，它有助于讓公司采用適合其工作負(fù)載的加速器。同時(shí)，臉書的芯片團(tuán)隊(duì)還能協(xié)助挑選芯片或提出客制化芯片的建議。

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