Empfehlungen & Transcoding: Facebook entwickelt eigene Server-Chips
Nach Google und Microsoft arbeitete auch Facebook an selbst entwickelten Server-ASICs(öffnet im neuen Fenster) . Das berichtet The Informationen mit Berufung auf in das Projekt involvierte Personen, die auch Details nennen: Konkret werden zwei Designs entworfen, beide sind für maschinelles Lernen in Rechenzentren ausgelegt.
Geplant sind zwei anwendungsspezifische Schaltungen, sogenannte Application-specific Integrated Circuit (ASICs), mit Fokus auf für Facebook wichtige Segmente. Eines der beiden soll sich für die Empfehlungen genannten Bewertungen im sozialen Netzwerk einsetzen lassen, das andere ist zum Transcodieren von dort ausgespielten Videos ausgelegt.
Facebook hatte schon 2019 angekündigt, gemeinsam mit Partnern an ASICs zu arbeiten(öffnet im neuen Fenster) . Das Design für künstliche Intelligenz – konkret Inferencing – wird als Kings Canyon bezeichnet, das für Video-Transcoding heißt Mount Shasta. Beide Chips werden in den Yosemite-v2-Micro-Servern des Open Compute Projects (OCP) eingesetzt, also jeweils sechs M.2-Kärtchen auf vier Glacier-Point-v2-Trägern.
Eigene Designs bei immer mehr Anbietern
Ziel der eigenen ASICs ist es, weniger Hardware von beispielsweise Intel zu verwenden – ganz ohne kommt Facebook aber nicht aus, da Host-CPUs weiterhin notwendig sind. "Facebook ist stets bestrebt, die Leistung und die Effizienz zu erhöhen – entweder mit unseren Partner oder durch eigene Entwicklungen" , sagte ein Sprecher. Zum jetzigen Zeitpunkt wollte sich der Hersteller nicht zu den neuen Designs äußern.
Facebook ist nicht der einzige Betreiber großer Rechenzentren, der Custom-Chips entwirft und einsetzt. Google verwendet seit vielen Jahren schon TPUs (Tensor Processing Units) zum Trainieren künstlicher Intelligenz, hinzu kommen die Argos-VCU (Video Coding Unit) für die eigene Youtube-Sparte. Microsoft wiederum arbeitet an eignen ARM-basierten CPUs, hat aber bisher keine öffentliche Ankündigung gemacht.
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