繼利用人工智能（AI）提升廣告效果后，Meta又在芯片上發(fā)力。

美東時(shí)間5月18日Meta披露了旗下數據中心項目支持AI工作的細節，提到已經(jīng)打造一款定制芯片，簡(jiǎn)稱(chēng)MTIA，用于加快生成式AI模型的訓練。這是Meta首次推出AI定制芯片。Meta稱(chēng)，MTIA是加快AI訓練和推理工作負載的芯片“家族”的一分子。

(資料圖)

MTIA全稱(chēng)為Meta訓練和推理加速器。所謂推理是指運行經(jīng)過(guò)訓練的模型。MTIA是一種ASIC，也就是將不同電路集成在一塊板上的芯片，可以將它進(jìn)行編程，執行一項或多項任務(wù)。

Meta介紹，MTIA采用開(kāi)源芯片架構RISC-V，它的功耗僅有25瓦，遠低于英偉達等主流芯片廠(chǎng)商的產(chǎn)品功耗。

Meta稱(chēng)，2020年設計了第一代MTIA芯片，采用7納米工藝，那是同名MTIA項目的部分工作。打造第一代芯片的目的是提高推薦模型的效率，那些模型服務(wù)于廣告和其他新聞推送內容。一代MTIA可以將內部128MB的內存擴展到高達128GB。在Meta設計的基準測試中，它處理了低等和中等復雜度的AI模型，效率比GPU高。

Meta的軟件工程師Joel Cohurn介紹新芯片時(shí)稱(chēng)，Meta最初用圖形處理單元（GPU）執行推理任務(wù)，發(fā)現GPU不太適合這種工作。用GPU固然可以大幅優(yōu)化軟件，但對真實(shí)模型的效率很低，現實(shí)配置時(shí)難度大、成本高。所以Meta需要MTIA。

Meta承認，MTIA芯片在處理高復雜度AI模型時(shí)遇到了問(wèn)題，但指出，它比競品芯片能更有效地處理中低復雜度的模型。

Meta表示，芯片在內存和網(wǎng)絡(luò )領(lǐng)域的工作還未完成，隨著(zhù)AI模型發(fā)展，這些工作會(huì )出現瓶頸。目前，MTIA 的重點(diǎn)放在Meta應用家族的推理，而不是訓練。不過(guò)Meta 強調，MTIA“大大”提高了單位瓦特的推薦負載運行效率，讓公司能運行加強版的、更尖端的AI工作負載。

Meta本周四并未披露配置新芯片的時(shí)間表，也未說(shuō)明具體有什么計劃開(kāi)發(fā)可能訓練模型的芯片。

Meta同時(shí)介紹，計劃針對以AI為核心的網(wǎng)絡(luò )和冷卻系統，重新設計其數據中心，今年內，首個(gè)相關(guān)數據中心的設施將破土動(dòng)工。Meta的員工演示時(shí)稱(chēng)，新設計的成本將降低31%，而且建造速度是公司目前數據中心的兩倍。

Meta還介紹了旗下的一種AI驅動(dòng)系統，它可幫助Meta的工程師編寫(xiě)電腦代碼。Meta的AI助力代碼工具名為CodeCompose，目前沒(méi)有對外公開(kāi)。公司團隊內部用它獲取Python 和其他語(yǔ)言的代碼建議。

今年ChatGPT掀起AI的熱潮后，Meta正在努力追趕其他硅谷巨頭加速開(kāi)發(fā)AI功能的腳步。

2月Meta推出針對研究社區的大型語(yǔ)言模型LLaMA ，不同于ChatGPT和必應這類(lèi)聊天機器人，它是開(kāi)源的“研究工具”，可以在非商業(yè)許可下提供給政府、社區和學(xué)術(shù)界的研究人員和實(shí)體工作者。當月有報道稱(chēng)，Meta將AI率先用于廣告功能，推出名為Advantage+的廣告產(chǎn)品，針對不同的用戶(hù)，讓AI根據算法自動(dòng)生成廣告。

上月初傳出Meta年底前推出AI廣告工具的消息。Meta首席技術(shù)官Andrew Bosworth當時(shí)說(shuō)，Meta將推出生成廣告圖像的AI工具，幫助公司針對不同的受眾制作不同的圖像。

上月末Meta公布了優(yōu)于預期的一季度業(yè)績(jì)，并承諾要對火爆的AI領(lǐng)域加大押注。Meta的CEO扎克伯格評價(jià)一季度業(yè)績(jì)時(shí)稱(chēng)，AI推動(dòng)App和業(yè)務(wù)取得良好成果，還在業(yè)績(jì)電話(huà)會(huì )上說(shuō)，對AI和元宇宙要兩手抓。

在Meta本周四官宣之前，其他科技巨頭已有定制AI芯片的動(dòng)作。

谷歌用簡(jiǎn)稱(chēng)TPU的處理器訓練PaLM-2等旗下大型生成式AI系統。亞馬遜為云服務(wù)AWS的客戶(hù)提供訓練和推理的專(zhuān)屬芯片。上月媒體稱(chēng)，微軟在與AMD合作開(kāi)發(fā)名為Athena的自有AI芯片。

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