Facebook prend le train des grands fournisseurs de services qui développent leurs puces pour alimenter les centres de données qui alimentent leurs services. Google, Amazon et Microsoft auraient dépensé des millions de dollars pour concevoir du silicium personnalisé hautement optimisé et adapté aux exigences de leurs applications particulières. Facebook aurait également rejoint la célébration et développé une puce qui alimente l'apprentissage automatique pour des tâches telles que la fourniture de contenu aux utilisateurs. L'information cite plusieurs personnes prétendument familières avec le projet. "Fb explore toujours des moyens d'améliorer les performances informatiques et l'efficacité énergétique avec nos partenaires silicium et grâce à nos efforts internes", a déclaré un porte-parole de Facebook à Engadget, sans dire directement si l'entreprise développe du silicium adapté.
Standard d'industrie
Des sources anonymes indiquent à The Information que Facebook n'en développe pas une, mais plutôt un ensemble de puces adaptées pour alimenter ses différents services. Par exemple, l’un des processeurs adaptés serait développé pour alimenter les tâches d’apprentissage automatique (ML), telles que l’algorithme qui gère les recommandations de contenu Facebook. Un autre est en cours de personnalisation pour prendre en charge le transcodage vidéo afin d’améliorer la qualité du contenu diffusé en direct. Faisant rapport sur le développement, Engadget affirme que ce n'est pas la première fois que la centrale des médias sociaux joue avec l'idée d'un silicium personnalisé, citant ses projets pour 2019 visant à développer un circuit intégré concret d'application (ASIC) pour le transcodage et également la vidéo. inférence. travaux. Avec la prolifération du contenu Ultra HD, il n'est pas surprenant que les plates-formes recherchent des puces personnalisées capables d'accélérer le processus de traitement et d'optimisation du contenu sans obstruer le pipeline. Google a également récemment intégré une puce personnalisée dans ses centres de données pour optimiser le traitement et la diffusion du contenu YouTube. Via Engadget