Vue d’ensemble : Facebook s’ajoute à une liste croissante d’entreprises qui se précipitent pour développer leurs propres puces. Apple, Microsoft, Google, Amazon, Tesla et Baidu cherchent tous à réduire leur dépendance aux géants du silicium comme Intel, AMD, Nvidia et Qualcomm. La raison principale est que le silicium personnalisé conçu pour des charges de travail spécifiques nécessite moins d’énergie pour fonctionner et peut être plus évolutif que le matériel à usage général. Ce dernier est devenu un produit que tous les concurrents peuvent utiliser et ne permet pas une intégration étroite avec le logiciel.
Facebook est l’une des nombreuses entreprises à sauter sur le train de silicium personnalisé basé sur Arm et à devenir plus autonome. Selon un rapport de The Information, le géant social a développé une famille de chipsets spéciaux pour accélérer les tâches d’apprentissage automatique. L’un d’eux sera utilisé pour former l’IA qui gère les recommandations de contenu.
Cet effort remonte à 2018, lorsqu’il s’est avéré que Facebook cherchait à embaucher des ingénieurs expérimentés dans la conception de FPGA et d’ASIC. Un an plus tard, la société a révélé son intention de créer un pipeline d’IA pour ses centres de données avec l’aide de partenaires comme Intel, Qualcomm, Marvell, Esperanto et Habana, qui appartient désormais à Intel.
Cependant, le nouveau rapport suggère que le géant social a changé d’avis et développe les nouvelles puces entièrement en interne. Un porte-parole de la société nous a précisé que « Facebook explore toujours des moyens d’améliorer les performances de calcul et l’efficacité énergétique avec nos partenaires silicium et grâce à nos propres efforts internes. Cela suggère que la société prévoit de faire la transition par petites étapes au cours des prochaines années, car les nouvelles puces ne sont pas encore destinées à remplacer complètement les solutions tierces.
La société développe également une puce pour le transcodage vidéo afin d’améliorer l’infrastructure qui diffuse des vidéos et des diffusions en direct dans ses applications. Ceci est similaire à ce que Google a fait avec ses unités de codage vidéo (VCU) « Argos » pour accélérer le transcodage des vidéos téléchargées sur YouTube.