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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AI芯片，中國BAT三巨頭也紛紛開始投資芯片產業和宣布自行研發芯片的計劃。近日，社交媒體巨頭臉書在自行研發芯片也展開了動作。根據臉書一位高層主管證實，臉書目前正積極招聘芯片工程師，成立芯片部門并展開ASIC設計。臉書日前在美國加州舉辦的Facebook @Scale 2018大會上，宣布將有5家芯片公司支援臉書自家研發的Glow深度學習編譯器。

　　臉書基礎架構副總裁Jason Taylor表示，我們確實成立了一支專門與芯片供應商合作的芯片團隊，同時我們也在打造屬于自己的芯片米樂m6網址。

　　臉書新芯片部門的工作重點之一是與大約50家設計人工智能加速器的公司合作。Taylor指出，目前市場上出現許多加速器芯片，但最大的問題在于他們針對的工作負載是否為當前最重要的。

　　在本次Scale 2018大會的主題演講上，Taylor將Glow描述為一種通用的編譯器，讓開發人員能夠針對云端或網絡邊緣中任何新興深度學習加速器進行的推論任務。同時，它針對的不僅是智能手機等客戶端系統。

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

　　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，希望能進一步的擴展支援名單，這將是Glow作為開放來源的優點之一。

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

　　在快速發展的深度學習領域，Glow可說是致力于填補軟件和硬件之間差距的最新例證。例如，英偉達的Tensor RT雖然在一年多前才首次發布，至今卻已進展到第五個版本了。不過有些加速器新創公司對于支持各種軟件架構的變化多要求的工作程度也無能為力。

　　臉書、微軟和其他公司則都支援ONNX，ONNX是一種以權重表現圖形的標準方法。去年12月，Khronos Group還發布了用于深度學習加速器的硬件抽象層NNEF。

　　Glow是Pytorch 1.0的一個組成部分。Pytorch 1.0是一個開放來源的計劃組合，包括合并的Caffee2和Pytorch架構，Pytorch 1.0的首次開發者大會將于今年10月在美國舊金山舉行。

　　臉書工程經理Kim Hazelwood在另一場活動中展示自家使用的十幾種不同深度學習工作負載，其中至少使用了4種不同類型的神經網絡。每天，這款AI應用程序產生超過200兆個推論、翻譯超過50億個文本，同時也自動刪除至少100萬個假帳戶。他表示，臉書的一些推論任務需要的運算量是其他任務的100倍。

　　根據一位資深觀察家的推測，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載的加速器。同時，臉書的芯片團隊還能協助挑選芯片或提出客制化芯片的建議。

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