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        Meta 拒絕使用高通芯片,并質疑其配套軟件不夠成熟

          北京時間 4 月 1 日早間消息,據報道,高通是全球最大的智能手機處理器供應商,在芯片的計算能力和能效方面都非常完善。2019 年高通宣布,基于在智能手機芯片領域的技術和經驗,將進軍數據中心人工智能芯片這個快速增長的市場。

        Meta 拒絕使用高通芯片,并質疑其配套軟件不夠成熟

          兩名知情人士透露,高通曾向 Facebook 的母公司 Meta Platforms 示好,希望 Meta 能成為高通首款數據中心 AI 芯片 AI 100 的標桿客戶。

          在高通 2020 年秋季發布這款芯片之后,Meta 將這款芯片與一系列其他選擇,包括該公司此前一直使用的芯片,以及 Meta 自主開發的用于處理 AI 計算的專用芯片,進行了對比測試。

          根據知情人士的說法,高通的芯片在測試中表現良好,單位能耗性能最優異。對于 Meta 這樣的公司來說,由于其數據中心服務數十億用戶,因此能效的提升可以給運營成本帶來巨大的優化。

          然而知情人士表示,到 2021 年春季,Meta 表示拒絕使用高通的芯片。具體原因在于,Meta 質疑高通芯片的配套軟件不夠成熟,無法在未來的具體計算任務中發揮出芯片的最佳性能。一名知情人士透露,在評估各種選擇之后,Meta 決定繼續使用現有芯片。

          這一事件此前從未被媒體報道過,但也表明,軟件已成為 AI 芯片爭取客戶的核心因素之一。IDC 分析師肖恩?拉烏(Shane Rau)表示,AI 芯片的銷售額預計今年將達到 135 億美元,到 2026 年還將增長至 413 億美元。他說:“至少在未來 15 到 20 年內,市場對 AI 芯片的需求幾乎是無限的。”

          高通芯片是全球數十億部智能手機的核心,同時也支撐了智能手機拍照優化等 AI 功能,但 AI 100 是該公司在與英偉達競爭中的第一次嘗試。在數據中心 AI 芯片領域,英偉達目前占據了壓倒性的優勢。該公司的主導地位不僅來自于芯片,也來自于配套軟件。英偉達的軟件是人工智能行業目前的黃金標準。

          風險投資公司 Playround Global 的一般合伙人皮特?巴雷特(Peter Barrett)表示:“不僅僅是高通,每個人都在與英偉達 CEO 黃仁勛進行軍備競賽。他關注深度學習領域的發展,并注意到技術的發展速度。他在軟件方面的努力有助于維持公司的領先地位。”Playground 也投資了 MosaicML 等公司,這些公司幫助人工智能客戶將他們的模型匹配至合適的硬件。

          可以肯定,Meta 的拒絕很可能只是高通在 AI 芯片領域暫時遇到的挫折。就在 2021 年 9 月,在 Meta 的測試之后,AI 100 芯片在 MLPerf 基礎測試中取得了多項第一。MLPerf 基準測試是一套用于衡量 AI 芯片性能的行業標準。行業觀察人士預計,在今年春季再次進行的測試中,高通的芯片也將表現良好。高通已經宣布了 AI 100 的首家客戶:富士康工業互聯網。該公司正在一臺用于分析安防和交通攝像頭視頻的服務器中使用這款芯片。

          與此同時,高通也在繼續爭取微軟等其他潛在客戶。微軟發言人拒絕對這方面的動態置評。

          高通計劃將 AI 100 芯片用于推理計算,推理計算使用基于海量數據訓練的 AI 模型來做出實時決策。在 Meta 的場景中,這通常意味著基于推薦模型,在毫秒時間段內決定向用戶展示哪些內容。

          為了取得更好的性能,經過訓練的模型還必須針對運行模型的硬件進行優化。如果優化效果不佳,那么模型很可能只能用到硬件的一小部分可用性能,導致浪費電力。然而,模型的優化會耗費開發者的大量時間。

          通常情況下,如果一種軟件能優化用各種語言編寫的代碼,并自動匹配底層的硬件,那么就更容易得到開發者的青睞。英偉達的軟件在這方面表現突出。創業公司 Ceremorphic 開發 AI 處理,該公司首席執行官文卡特?馬特拉(Venkat Mattela)表示,如果直接將芯片提供給開發者,而不附帶優化軟件,那么就像是給用戶一輛 100 個檔位的自行車,然后指望他自己探索如何在未知的地形上,具體用哪個檔位騎行。

          他說:“你不可能給開發者提供 100 個檔位,而是必須讓配置看起來就是 3 個檔位。但目前,大部分芯片公司都沒有做到這點。”

          有能力編寫芯片配套軟件的工程師非常稀缺。對于高通這樣的大公司,以及其他數十家瞄準同個市場的創業公司而言,這都是個挑戰。這類軟件的開發需要開發者在編譯器方面有專門的經驗。編譯器將開發者編寫的代碼翻譯成芯片使用的機器語言。

          Lux Capital 合伙人沙辛?法西奇(Shahin Farshichi)表示:“這類人才受到追捧,并且非常欠缺。這已經成為主要的瓶頸。”Lux Capital 投資了 AI 芯片創業公司 Mythic 和 Flex Logix。

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