字節跳動:進軍芯片業,業內稱其為躲避傳統芯片公司“剝削”

        AI財經社牛耕2021-03-18 10:17 大公司
        近日,有媒體報道,字節跳動正在自研云端AI芯片和Arm服務器芯片。對此,字節跳動回復我們稱:是在組建相關團隊,在AI芯片領域做一些探索。

        近日,有媒體報道,字節跳動正在自研云端AI芯片和Arm服務器芯片。對此,字節跳動回復AI財經社稱:是在組建相關團隊,在AI芯片領域做一些探索。

        我們發現字節跳動官網發布的招聘信息中,在北京放出了多個芯片設計相關崗位,包括CAD工程師(負責EDA工具的安裝和使用)、STA工程師(負責SoC芯片的邏輯綜合和形式驗證)、DFT工程師(負責SoC芯片的DFT工作)等。

        我們觀察,字節跳動招聘的崗位還不多,仍處于早期。

        字節跳動為什么自研芯片?

        互聯網公司造芯已經不是什么新鮮事。字節跳動為什么自研服務器和人工智能芯片?2018年4月,字節跳動副總裁楊震原就表示,字節跳動擁有全球數量最大的用戶上傳視頻,這些需要分析理解處理,平臺推薦引擎也需要強大的機器學習算力,有非常大量的芯片采購和使用需求。

        另一家視頻平臺的人士告訴我們,視頻平臺對識別視頻內容有非常強的需求,包括審核違規內容、將視頻內容標注分類,用于主動搜索和被動推送,以及用戶自動制作封面等。

        此前,大家都在使用英特爾和英偉達的芯片。但這些芯片都是通用的,所謂通用,就是要滿足大家的共性需求,比如游戲、電商、視頻的計算要求,它不會針對某家企業的算法做優化,因此,針對某家企業而言,不會是性能最優、功耗最低的芯片。如果某家企業自己的需求龐大,開發自己的芯片,是比較劃算的。

        如此看來,作為一家視頻分發和視頻搜索巨頭,字節跳動擁有自己的專用芯片,已迫在眉睫。

        一位服務器技術專家告訴我們:“字節跳動自己研發芯片也是在人工智能領域,因為這家公司是建立在視頻上,視頻本身的識別、標注等需要大量人工,買英偉達的GPU又太貴。針對人工智能的推理部分,如果要求不高,計算量又多的話,可以自己定制一款芯片專門干這個,功耗低成本還可控?!?

        但互聯網公司造芯早已有之。字節跳動才現在開始做,晚嗎?一位服務器人士解釋說:“AI領域場景千差萬別,大家各干各的,沒有競爭關系。自己做主要是為了避免被傳統芯片公司‘刮’一層?!?

        自研芯片成大廠標配,讓成本降了75%

        在字節之前,國內百度的昆侖和阿里的含光,都是為了替代英偉達GPU。華為則有自己的鯤鵬CPU芯片和昇騰AI芯片。

        在國外,亞馬遜有自研AI芯片Inferentia,以及自研CPU芯片Graviton。谷歌也有自研AI芯片TPU。甚至締造Wintel聯盟的微軟也在去年年底打算自研Arm架構芯片,用于微軟的Azure服務器和Surface個人電腦。

        據我們了解,滴滴曾嘗試過國產的寒武紀芯片,但最終并不堪用,也曾有過自研芯片的想法。

        在過去,服務器芯片主要是X86架構的天下,而Arm芯片主要用于移動端。但由于Arm架構的開放授權模式,為更多新入局者提供了機會,互聯網大廠紛紛都參與到Arm架構芯片的開發中。

        對于Arm服務器的優勢,有互聯網企業系統工程師曾解釋說:“Arm處理高并發(同時處理很多需求)還是可以的,再就是它的成本確實相對比較低?!?

        采用自研Arm芯片的服務器能節省多少成本?一位Arm人士解釋說:“計算起來比較復雜,主要是TCO(總持有成本)和耗電量兩方面,節省的量可以參考亞馬遜的報價。”

        據公開信息,亞馬遜Arm架構服務器(采用自研CPU芯片Graviton)相比X86架構,計算實例的性價比提高了40%,自研云端AI芯片Inferentia則將AI推理的成本降低了75%。

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