Facebook rejoint les autres géants technologiques en produisant en interne sa propre puce de machine learning.
Les grandes entreprises tendent de plus en plus à concevoir leurs propres puces pour une réduction des coûts et une amélioration des performances. Facebook rejoint également la course en développant une puce d’apprentissage automatique pour l’inférence et le transcodage.
Facebook développement sa propre puce de machine learning
Le géant des réseaux sociaux est actuellement en train de développer son propre semi-conducteur. Cette puce d’IA devrait alimenter le système de machine learning que Facebook utilise pour ses algorithmes de recommandation. Par ailleurs, l’entreprise travaillerait également sur une puce pour le transcodage vidéo. Entre autres, celle-ci vise à améliorer l’expérience de visionnage de vidéos enregistrées ainsi que les diffusions en direct.
Selon un rapport récent, plus de 100 personnes travaillent sur ce projet de Facebook. L’objectif de est de produire des puces plus performantes en calcul avec une meilleure efficacité énergétique. De plus, le coût de développement des nouvelles puces est relativement faible, ce qui permet aux entreprises de réaliser des économies à long terme.
Plus d’indépendance
Auparavant, Facebook a déjà fait appel à des ingénieurs pour travailler sur des puces d’IA. Cependant, leur travail consistait principalement à modifier des conceptions existantes avec des sociétés de semi-conducteurs tierces. Effectivement, la société collabore avec d’autres acteurs tels que Qualcomm Inc, Intel Corp et Broadcom pour créer des puces personnalisées. Selon Facebook, les processeurs à usage général ne suffisent pas à gérer les volumes de travail nécessaires pour ses systèmes.
La décision du leader des réseaux sociaux permet néanmoins de réduire la dépendance à l’égard de ses fournisseurs. La société rejoint ainsi les grandes entreprises technologiques qui sont de plus en plus nombreuses à développer des puces en interne. Notamment Apple, Amazon et Google ont tous conçu leur silicium personnalisé afin de réduire les coûts et améliorer les performances informatiques.
Par ailleurs, en termes d’innovation liée à l’intelligence artificielle et le machine learning, Facebook entre dans un domaine très concurrentiel. En effet, le développement des semi-conducteurs en interne est une course aux armements de haut niveau. Par exemple, Google construit actuellement des puces pour les Chromebooks et les appareils Chrome avec des plans qui visent à utiliser des siliciums personnalisés sur les appareils mobiles.
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