Szerző: Hlács Ferenc

2018. május 29. 09:30

Élő videók elemzéséhez fejleszt célchipet a Facebook

A cég AI célhardverrel tenné hatékonyabbá a nemkívánatos, élőben közvetített tartalmak szűrését.

Saját, kifejezetten az élő videóstreaming tartalmak elemzésére szánt processzorok fejlesztésén dolgozik a Facebook, jelentette be a cég a Párizsban megrendezett Viva Technology iparági konferencián. A rendezvényen a vállalat AI projektekért felelős vezetője, Yann LeCun nyilatkozott, aki hangsúlyozta, az élőben közvetített videóknál is nagyon fontos, hogy a kifogásolható tartalmakat időben törölni tudják, a hasonló műveletek automatizálása viszont hagyományos számítógépekkel rendkívül teljesítmény- és energiaigényes feladat.

A vállalat jelenleg az AI szolgáltatások mögé, mint amilyen az élő videók tartalmának felismerése is, jellemzően Intel CPU-kat állít, ezeknél azonban egy specializált célchip jóval hatékonyabban és nem utolsó sorban kisebb energiafelhasználással hajthatná végre a gépi tanulásra építő feladatokat. Hasonló lapkákért egyébként nem is kell feltétlenül az adatközpontokig menni, többek között már az Apple és a Huawei új mobilprocesszoraihoz is tartozik az AI műveletekhez szánt alegység.

fbml

Néhány hete röppentek fel a pletykák, hogy a közösségi óriás egy kifejezetten a félvezetőgyártásra és -tervezésre szakosodott csapatot verbuvál, ezzel pedig igyekszik egyrészt energiahatékonyabb célhardvereket kifejleszteni, másrészt függetlenedni az olyan piaci szereplőktől mint az Intel vagy a Qualcomm. A hardvertervezés egyébként nem áll messze a Facebooktól, a vállalat tervezi több adatközpontokba szánt kommunikációs chipjét és alaplapjait is. Az új csapatba néhány áprilisban felbukkant, a Bloomberg által kiszúrt álláshirdetés szerint a cég többek között menedzsert keres, aki végigkíséri a különböző munkafolyamatokat a SoC és ASIC termékek, illetve a hozzájuk kapcsolódó firmware-ek és driverek fejlesztésekor - noha ekkor még nem volt világos, hogy a vállalat saját AI célhardver létrehozásába vágja a fejszéjét.

Murphy és a biztonságos programozás: néhány tanulságos történet (x)

Klasszikus security fail mesék kíváncsi fejlesztőknek.

Murphy és a biztonságos programozás: néhány tanulságos történet (x) Klasszikus security fail mesék kíváncsi fejlesztőknek.

A kezdeményezéssel a vállalat mindenesetre nem lóg ki a tech-óriások sorából, azok egyre gyakrabban fejlesztenek saját hardvereket egyes specializált feladatokra. A fenti mobilos megoldásokon túl például a Google kifejezetten a TensorFlow gépi tanulásos algoritmusainak gyorsításához fejlesztette TPU (Tensor Processing Unit) egységét, amely a CPU-s és GPU-s rendszerek hatékonyságának többszörösét hoza. De hasonló terveket az Amazon is dédelget, az online óriáshoz közel álló források szerint a cég már dolgozik a jövőbeni Echo okoshangszórókba szánt AI chipen.

Az erősebb gépi tanulási háttér a cég tartalommoderációs feladatait is megkönnyíthetné, az élő videók mellett az egyéb videós tartalmak elemzésével. A nemkívánatos tartalmak ugyanis gombamód szaporodnak a közösségi oldalon, a cég csak az idei első negyedévben több mint félmilliárd álprofilt törölt felületéről. A szűrőalgoritmusok mellett jelenleg emberi moderátorokra is erősen épít, belőlük idén év végéig 20 ezret tervez alkalmazni - az új AI chipek a jövőben őket is tehermentesíthetnék az erőszakos, terrorista propagandát tartalmazó vagy egyéb kényes tartalmak kiszűrésekor.

4 alkalmas, 12 órás biztonságos szoftverfejlesztés alapjai és Scrum otthonról képzésekkel köszönünk el 2020-tól.

a címlapról