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智東西（公眾號：zhidxcom）文 | Lina

故事要從1992年開始說起。

1992年，在美國新澤西州霍姆德爾市，一處離海岸只有24公里的寧靜小鎮(zhèn)上，屹立著大半個世紀(jì)以來全球最著名的科學(xué)實驗室之一——AT&T貝爾實驗室。

▲AT&T貝爾實驗室

在這個傳奇的實驗室里，不僅誕生了7位諾貝爾獎獲得者，還是誕生了世界上第一個晶體管、蜂窩式電話系統(tǒng)、通訊衛(wèi)星、有聲電影、太陽能電池、C/C++語言、UNIX系統(tǒng)……

不僅如此，世界上第一塊人工智能芯片也同樣誕生于此。

1992年，馬克·扎克伯格只有8歲，離他后來創(chuàng)辦世界第一大社交網(wǎng)絡(luò)Facebook還有12年時間，離“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父”Yann LeCun加入Facebook人工智能研究院還有21年。

就在這一年，世界上第一塊——同時也被當(dāng)時研究頻頻受挫的Yann LeCun稱為“可能是世界上最后一塊”——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片ANNA，就誕生AT&T貝爾實驗室里。

▲1992年的AT&T貝爾實驗室一景

ANNA之興與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之衰

眾所周知，無論是“人工智能”、“深度學(xué)習(xí)”還是“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，這些近年來大火的概念其實都可以追溯到幾十年前。但由于這些算法對于數(shù)據(jù)與計算量都有著極大的要求，當(dāng)時的軟硬件條件都無法滿足，因而這類研究一直到近些年才大火起來。

不過，即便在眾人并不看好深度學(xué)習(xí)的年月里，依然有一小群在“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)寒冬”里也堅持信念的科學(xué)家們，Yann LeCun就是其中一個。

1988年10月，在學(xué)習(xí)完神經(jīng)科學(xué)、芯片設(shè)計，并師從多倫多大學(xué)深度學(xué)習(xí)鼻祖Geoffrey Hinton后，年僅27歲的年輕博士后Yann LeCun來到美國新澤西州，正式成為傳奇的AT&T貝爾實驗室的一員。

在當(dāng)時的貝爾實驗室里，已經(jīng)有一組研究員在進行英文字母識別的研究，并且積累下了一個擁有5000個訓(xùn)練樣本的USPS數(shù)據(jù)集——這在當(dāng)時已經(jīng)是一個非常龐大的數(shù)據(jù)集。

在這個數(shù)據(jù)集的幫助下，Yann LeCun在三個月內(nèi)便打造并訓(xùn)練了第一個版本的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet one，在字母識別上取得了有史以來最高的準(zhǔn)確率，也正式標(biāo)志著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誕生。

不過，Yann LeCun的研究并沒有止步在軟件層面。1989年，Yann LeCun與實驗室的其他實驗員Bernhard Boser、Edi Sackinger等人共同撰寫了一篇新論文，介紹了他們所研制的一款名為“ANNA”的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片。

▲“ANNA”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片

ANNA中包括64個計算單元，專門針對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了優(yōu)化，其峰值吞吐量為每秒40億次加法。

雖然在此之前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一個新興的研究方向已然小有名氣，有不少研究人員也嘗試打造過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，但它們都無法放在板級（Board-Level）測試環(huán)境中，也就無法在真實世界中應(yīng)用。

除了ANNA之外，貝爾實驗室還曾在1991年打造過一款Net32K芯片。在Yann LeCun等人隨后發(fā)布了一系列論文中，他們不僅介紹了ANNA在板級測試中的優(yōu)秀表現(xiàn)，還展示了ANNA在利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本傾斜檢測、手寫數(shù)字識別等應(yīng)用上的優(yōu)異表現(xiàn)（比單獨的DSP快10到100倍），讓ANNA當(dāng)之無愧地成為了世界上第一塊“能用的”人工智能芯片。

▲搭載ANNA的測試板原理示意圖

不過，天有不測風(fēng)云。1996年，AT&T公司進行了一輪拆分，通信運營業(yè)務(wù)保留在新AT&T中，一部分貝爾實驗室和AT&T的設(shè)備制造部門被剝離出來形成了朗訊科技，另一部分負責(zé)計算機業(yè)務(wù)的部門則組建了NCR公司。

▲Yann LeCun（后排中間）與新AT&T實驗室成員，攝于2002年

Yann LeCun留在了新AT&T的實驗室里，擔(dān)任AT&T實驗室圖像處理研究部門負責(zé)人，然而極其不幸的是，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專利卻被律師團隊最終決定分給了NCR公司（這一專利在2007年過期）。

用Yann LeCun的話來說，“當(dāng)時NCR手握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專利，卻完全沒有人知道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到底是什么”，而自己卻因為身處另一家公司而無法繼續(xù)進行相關(guān)研究。

然而，在1996年后的時間里，科學(xué)界對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興趣逐漸走向衰微，越來越少人進行相關(guān)研究，一直到2010年以后才重新興起。

AI芯片浪潮襲來

讓我們把時間調(diào)回現(xiàn)在。

在過去的這十年間，AI領(lǐng)域迎來了一場新浪潮。

人工智能這一項新興技術(shù)，在經(jīng)歷了技術(shù)積累、升級、發(fā)酵之后，正在以AI芯片作為載體而全面崛起。據(jù)智東西報道了解得知，目前全球至少有50家初創(chuàng)公司正在研發(fā)語音交互和自動駕駛芯片，并且至少有5家企業(yè)已經(jīng)獲得超過1億美元的融資，這一數(shù)目還在不斷增加當(dāng)中。（深度 | AI芯片終極之戰(zhàn)）

除了創(chuàng)業(yè)市場一片興盛外，各大科技巨頭也毫不示弱。除了谷歌、蘋果、華為、百度、英特爾、賽靈思等巨頭陸續(xù)重拳入局AI芯片外，亞馬遜也被曝出擁有449人的芯片團隊，設(shè)計定制AI芯片的消息基本坐實。

作為目前全球市值最高的第五大科技企業(yè)，日活躍用戶達14.5億、月活躍用戶達22億的全球第一大社交網(wǎng)站Facebook自然也不會缺席這場戰(zhàn)役。

2013年，時任紐約大學(xué)教授的Yann LeCun宣布加入Facebook，幫助建立Facebook人工智能研究院（FAIR）。

▲部分Facebook人工智能研究院成員

在成立五年以來，F(xiàn)acebook人工智能研究院已經(jīng)在美國加州門洛帕克（Facebook總部）、美國紐約、法國巴黎、以及加拿大蒙特利爾等地建有六所人工智能研究所，擁有超過115位科學(xué)家，各自專攻機器視覺、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理等領(lǐng)域，包括何凱明、田淵棟等國內(nèi)熟悉的人工智能學(xué)者。

在Yann LeCun的帶領(lǐng)下，F(xiàn)acebook人工智能研究院中不僅誕生了著名的Caffe、Caffe2深度學(xué)習(xí)開源框架，也讓Facebook在這人工智能浪潮當(dāng)中能夠與谷歌等巨頭一爭高下。

早在2017年底，F(xiàn)acebook就已經(jīng)作為英特爾的首位合作伙伴，內(nèi)部測試了英特爾AI云端芯片Spring Crest，并與英特爾合作進行了AI芯片的研發(fā)與優(yōu)化，一時間有關(guān)“Facebook要打造自己的云服務(wù)器AI芯片”的傳言塵囂甚起。

不過我們綜合各方線索來看，F(xiàn)acebook最先打造的應(yīng)該并不會是一款能夠支持多種AI應(yīng)用的通用云端AI芯片，而是一款主攻視頻的AI芯片，不過目測這款芯片不會在近期與眾人見面。

挖角谷歌，大規(guī)模擴建AI芯片團隊

從2018年年中開始，F(xiàn)acebook就在AI芯片方面頻頻發(fā)聲。

5月，在巴黎Viva科技峰會上，Yann LeCun首次直接披露了Facebook在AI芯片方面的具體方向：視頻實時監(jiān)測。

由于這兩年來視頻直播的盛行，越來越多用戶選擇使用這種方式分享自己的生活，這位Facebook的視頻實時分析、實時審核過濾帶來了極大的壓力。

2017年的復(fù)活節(jié)時，一名男子在Facebook上直播開槍殺人，該視頻在Facebook上停留了超過2個小時后才被刪除，引起了社會的極大恐慌。

傳統(tǒng)軟硬件不僅分析過濾不及時，對于越來越大量的視頻壓縮、審核、監(jiān)管等應(yīng)用，傳統(tǒng)軟硬件在計算資源和功耗控制上都達不到要求。

Yann LeCun說，“Facebook之所以要自己做芯片，是因為傳統(tǒng)資源無法滿足新時代需求，傳統(tǒng)方法已經(jīng)失效，我們需要一款A(yù)I芯片，實時分析和過濾視頻內(nèi)容?！?/p>

順便一提的是，今年1月，Yann LeCun宣布將不再擔(dān)任FAIR負責(zé)人，將由前IBM大數(shù)據(jù)集團CTO Jér?me Pesenti接任。LeCun表示他將改任Facebook的首席AI科學(xué)家，專注于AI學(xué)術(shù)研究以及對FAIR進行方向性指導(dǎo)。

▲Shahriar Rabii的LinkedIn界面

目前。Facebook的AI芯片團隊還處在早期的起步組建階段。就在上周，F(xiàn)acebook才剛剛從谷歌挖來一員大將——谷歌前芯片產(chǎn)品開發(fā)部門負責(zé)人Shahriar Rabii跳槽，擔(dān)任Facebook副總監(jiān)及芯片部分負責(zé)人一職。

Shahriar Rabii曾在谷歌工作7年，離職前職位為高級工程師主管、芯片產(chǎn)品開發(fā)部門負責(zé)人。他負責(zé)帶隊進行了大量針對消費者用戶的芯片研發(fā)工作，其中最值得一提的是為“谷歌親兒子”Pixel智能手機打造的Visual Core定制化AI視覺芯片，這枚芯片能夠為智能手機攝像頭帶來機器學(xué)習(xí)AI功能。

更早之前的4月19日，F(xiàn)acebook的第一條AI芯片招聘信息開始在線上流傳。在招聘信息當(dāng)中，F(xiàn)acebook宣布即將為招聘一名管理者（Manger）來組建“端對端SoC/ASIC固件和驅(qū)動開發(fā)組織”，該管理者需要“針對多個垂直領(lǐng)域開發(fā)定制解決方案，包括人工智能和機器學(xué)習(xí)”。

在同日的另一則招聘啟事中，F(xiàn)acebook則表示正在招聘“ASIC&FPGA設(shè)計工程師”，該工程是需要擁“架構(gòu)和設(shè)計半定制和全定制ASIC的專業(yè)知識、能夠與軟件和系統(tǒng)工程師合作，了解當(dāng)前硬件的局限性，并利用他們的專業(yè)知識打造針對多種應(yīng)用（包括人工智能/機器學(xué)習(xí)，壓縮，視頻解碼等）的定制解決方案。

時至今日，F(xiàn)acebook依然有不少AI芯片相關(guān)的崗位招聘掛在LinkedIn頁面上，并且在持續(xù)更新中：比如五天前跟新的一條“內(nèi)存&芯片產(chǎn)品總監(jiān)”招聘信息、以及三天前更新的兩條“ASIC&FPGA工程師”、“ASIC/FPGA技術(shù)項目主管”招聘信息。

從高調(diào)挖人到大規(guī)模招聘，可見Facebook在AI芯片的決心與投入。不過如果按照芯片18個月的設(shè)計制造周期來說，如果Facebook現(xiàn)在才開始招募團隊，那么離芯片真正量產(chǎn)就還有至少一年時間。

結(jié)語：AI芯片的巨大想象空間

隨著AI算法的進一步發(fā)展，人工智能在不同應(yīng)用領(lǐng)域的分化也越來越明顯。對于任何一個業(yè)務(wù)體量巨大的科技公司而言，專為自己業(yè)務(wù)線所打造的定制化AI芯片能夠帶來的成本縮減與效率提升有著巨大的想象力，任何一個科技巨頭都不會輕易放過這一機會。

雖然硬件研發(fā)一直都不是Facebook的強項，但是如果瞄準(zhǔn)的只是視頻壓縮與審查這一領(lǐng)域，那么AI芯片打造的難度將會大大小于通用云端AI芯片（君不見英特爾的AI芯片一再推遲面世），可能會比預(yù)期更早與世人見面。