Facebook、ビデオトランスコーディングや「おすすめ」用のAIチップを自社開発 ~Googleのように、シリコンの野望を拡大

Facebookはソーシャルメディアプラットフォームに一般的な作業負荷を処理するために、独自の機械学習チップ群を開発しています。

The Informationの報道によると、あるチップはユーザーにコンテンツをおすすめするといったタスクのために機械学習を処理し、別のチップはビデオトランスコーディングを処理することに焦点を当てるとのことです。

機械学習チップのプロジェクトには、100人以上が従事していると考えられています。

この動きは大きなサプライズではありません。2018年にFacebookは、Googleのハードウェア技術エンジニアリングチームとコンシューマーシリコンチームの創設者Shahriar Rabiiを採用し、新たにシリコン部門の責任者に任命しました。

この取り組みは大規模ビジネスの強味と自社のワークロードに対する理解を活かして、より効率的な特定のチップを開発し、インテル、AMD、Nvidiaといった企業への依存度を下げるという、他のハイパースケーラーによる同様の取り組みに呼応しています。

今年初めGoogleは、独自のビデオトランスコーディングチップ 「Argos 」を開発し、従来のサーバーに比べて演算効率を最大20~33倍に向上させたことを明らかにしました。

Googleはまた独自のAIプロセッサー「TPU」ファミリーやセキュリティチップライン「Titan」を開発し、今年はインテルからUri Frankを採用して「System on Chip」を構築しました。

一方、アマゾン ウェブ サービス(AWS)は、独自のArm CPUライン「Graviton」のほか、AIトレーニング(Trainium)推論(Inferentia)チップを持っています。また、マイクロソフトも独自のArmチップを開発していると考えられています。

この記事は海外Data Centre Dynamics発の記事をData Center Cafeが日本向けに抄訳したものです。

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