NVIDIA GPU 已成为蓬勃发展的 AI 业务的基石，但该公司正在努力满足行业需求。 为硬件加速的特定计算工作负载提供定制芯片设计的ASIC芯片可能很快就会成为该领域的下一件大事。
根据最近发布的在线招聘信息，Meta 正在寻求聘请技术娴熟的硬件工程师来开发下一代专用集成电路 （ASIC） 设计。 ASIC芯片是在硬件层面为特定计算目的定制的，这意味着它们不像传统CPU那样用于通用用途。 但ASIC在设计目的上也非常有效，例如处理AI工作负载和聊天机器人服务的机器学习算法。
The Register 发现，Meta 的最新招聘信息是印度班加罗尔和加利福尼亚州桑尼维尔的工作机会。 在印度，Facebook的母公司正在寻找一名ASIC工程师，为其数据中心构建硬件加速器。 招聘启事称，这名新员工将成为ASIC团队不可或缺的一部分，致力于开发最先进的芯片架构，以加速AI机器学习算法。
虽然人工智能应用对能源的渴望是众所周知的，但 Meta 希望创建一个“绿色”数据中心加速器。 新的ASIC工程师将需要研究新的先进硬件架构和算法，以驱动和测试这些新芯片。 该角色的职责包括开发性能和功能模型以验证新架构，创建机器学习内核以分析 ASIC 芯片，以及优化 ML 工作负载的架构。
这家 Facebook 公司正在寻找至少拥有计算机科学或工程学士学位的人，在处理器、内存系统和片上互连网络等计算机体系结构概念方面拥有超过 10 年的经验和知识。 考生还需要在C++（和C）等低级面向对象编程语言方面具有丰富的经验。
The Register 表示，Meta 的一些与 ASIC 架构相关的职位空缺于 2023 年 12 月首次发布，但在两周前重新发布。 该公司此前曾表示，希望开发自己的“推理加速器”，该加速器将于2024年上线。
英伟达首席执行官黄仁勋表示，GPU在改善Meta的“推荐引擎”和公司的整体收入方面发挥了关键作用。 但英伟达也表示，在不久的将来，它可能无法为人工智能业务的任何人提供足够的GPU加速器。 Meta 似乎也在研究难以捉摸的通用人工智能 （AGI） 概念，这对于最新的 GPU 技术来说是一项极其艰巨的任务，但可以从专用的 ASIC 芯片设计中受益匪浅。
中国科技年