科技大廠強化ASIC開發AI與機器學習晶片
科技產業資訊室 (iKnow) - Kyle 發表於 2021年9月13日
圖、科技大廠強化ASIC開發AI與機器學習晶片
臉書開發AI與機器學習晶片及視訊轉碼晶片
其實，早在2018年，臉書就已經聘請了谷歌硬體技術工程團隊和消費性晶片團隊的創始人Shahriar Rabii，並任命他成為新的晶片主管。
主要目的，就是呼應其他大型高科技企業正在採取的類似戰略，利用他們的規模市場優勢，以及對自身工作負載的理解，能夠開發出更高效率的客製化晶片，以減少對英特爾、超微、高通、博通和輝達等晶片公司的依賴。
在制定這一戰略之前，臉書曾經想透過聘請工程師從事晶片工作，但主要是專注於與外部半導體公司一起合作且修改現有設計，目標是設計出半客製化ASIC，而不是單獨開發晶片。但是臉書逐步了解，市場對於推理和轉碼等需求成為其成長最快的服務之一，僅僅依賴通用處理器根本無法滿足其數據中心需求。
谷歌開發TPU、Titan及Argos視訊轉碼晶片
在2021年早些時候，谷歌透露，它正開發了一種客製化的Argos視訊轉碼晶片，與之前的傳統伺服器所採用的相比，這一晶片的運算效率提高了20至33倍之多。 谷歌還開發了自己的TPU之人工智慧處理器家族、Titan安全晶片系列，並在2021年聘請了英特爾的Uri Frank來建構系統單晶片解決方案。如今也將在兩年後，推出Chromebook與平板電腦的晶片。
亞馬遜開發Trainium及和推理晶片Inferentia
與此同時，亞馬遜網路服務也擁有自己的Arm處理器系列Graviton，以及人工智慧訓練晶片Trainium以及和推理晶片Inferentia。
微軟也在開發屬於自己的Arm晶片，以用於伺服器。
研究機構Forrester認為，在COVID-19大流行期間，全球持續性的晶片短缺是驅動大型科技公司加速開發他們自己設計與製造晶片的催化劑。因為許多大型科技發現，如果受限於其他晶片製造商的推出新晶片的時間表，那麼在這一個極需要創新步伐的時代中，將會受到限制。
唯有加入客製化晶片的布局，從長期戰略上面來看，除了能夠完全掌握自己發展的命運之外，還能省去許多成本。這是趨勢，也是英特爾想強化晶圓代工布局的關鍵之一。（788字）
參考資料：
Facebook is developing in-house AI chips for video transcoding, recommendations. Data Center Dynamics, 2021/9/10
Tech giants are rushing to develop their own chips — here’s why. CNBC, 2021/9/6
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