編者按：GPU主要擅長做類似圖像處理的并行計(jì)算，GPU中一個邏輯控制單元對應(yīng)多個計(jì)算單元，同時要想計(jì)算單元充分并行起來，邏輯控制必然不會太復(fù)雜，太復(fù)雜的邏輯控制無法發(fā)揮計(jì)算單元的并行度，ASIC是一種專用芯片，是為了某種特定的需求而專門定制的芯片。ASIC芯片的計(jì)算能力和計(jì)算效率都可以根據(jù)算法需要進(jìn)行定制，具有以下幾個方面的優(yōu)越性：體積小、功耗低、計(jì)算性能高、計(jì)算效率高、芯片出貨量越大成本越低。但是缺點(diǎn)也很明顯：算法是固定的，一旦算法變化就可能無法使用。像Facebook這樣體量的廠商，開發(fā)專用人工智能芯片，顯然是降低成本的需求，更重要的也是開發(fā)自身的定制芯片，以支持它的AI程序。

在認(rèn)識到需要大大加快計(jì)算速度以實(shí)現(xiàn)人工智能的下一個突破之后，F(xiàn)acebook緊跟亞馬遜和谷歌的腳步，正在加緊開發(fā)自己的人工智能芯片。

該公司的首席人工智能科學(xué)家，現(xiàn)代先驅(qū)之一Yann LeCun表示，該公司的目標(biāo)包括充滿“常識”（common sense）的數(shù)字助理，能與人進(jìn)行任何主題的交談，這將會是是當(dāng)今語音控制設(shè)備的重要一步。

他還希望使AI成為控制其社交網(wǎng)絡(luò)的一個更實(shí)用的工具，例如實(shí)時監(jiān)控視頻并幫助其人類主持人的軍隊(duì)決定，那些服務(wù)內(nèi)容是被允許的。

LeCun先生最近在接受英國“金融時報(bào)”采訪時表示，F(xiàn)acebook希望與多家芯片公司合作開發(fā)新設(shè)計(jì) ，他們最近也宣布與英特爾合作開展項(xiàng)目。但他也表示，F(xiàn)acebook也在開發(fā)自己的定制“ASIC”芯片，以支持它的AI程序。

“眾所周知，F(xiàn)acebook會在需要時構(gòu)建其硬件，包括構(gòu)建自己的ASIC。如果有任何不解之處，我們將繼續(xù)努力”，Lecun說，這也是Facebook官方第一次公開其在芯片領(lǐng)域的野心。

談到公司有可能在芯片哪些方面取得突破的時候，LeCun強(qiáng)調(diào)，在底層會有很大的空間。

Facebook決定打造自己的芯片，對Nvidia來說，又將是另一個長期挑戰(zhàn)。后者是目前用于數(shù)據(jù)中心AI的圖形處理器的主要生產(chǎn)商，在各大廠商進(jìn)入芯片領(lǐng)域之后，Nvidia面臨著大型數(shù)據(jù)中心客戶退出的短期擠壓。

隨著對以閃電般的速度和更低的功耗執(zhí)行單一任務(wù)需求的提升，過去的通用處理器的瓶頸凸顯，專用AI芯片開始爆發(fā)。這個趨勢不僅吸引了谷歌，亞馬遜和蘋果等公司的投身其中，還有幾十家初創(chuàng)企業(yè)大舉進(jìn)入。

對新芯片設(shè)計(jì)和硬件架構(gòu)的關(guān)注表明，我們需要在基本計(jì)算方面取得根本性突破，以防止今天的AI成為死胡同。

LeCun先生說，在人工智能的整個歷史中，在研究人員在該領(lǐng)域提出突破性見解之前，硬件方面通常已經(jīng)取得了很大的進(jìn)步。

“在相當(dāng)長的一段時間里，人們沒有太多想法”，他說。

以反向傳播（back propagation）為例，這是當(dāng)今深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的一項(xiàng)核心技術(shù)，它將算法在其計(jì)算之上進(jìn)行重新計(jì)算，以最大限度地減少錯誤。LeCun先生表示，這是早期研究的一個明顯延伸，但在計(jì)算硬件發(fā)展之后，才在20世紀(jì)90年代得到廣泛應(yīng)用。

本文來自金融時報(bào)，半導(dǎo)體行業(yè)觀察翻譯，本文作為轉(zhuǎn)載分享。