Meta並不像谷歌、微軟等科技巨頭從事銷售雲計算服務的業務，過去公司從未公開談論其內部數據中心芯片項目。
為瞭更好地支持人工智能項目，科技巨頭競相在企業內部研發AI芯片。Facebook母公司Meta在5月18日首次宣佈瞭其AI自研芯片項目，並分享瞭數據中心項目的新細節。
Meta並不像谷歌、微軟等科技巨頭從事銷售雲計算服務的業務，過去公司從未公開談論其內部數據中心芯片項目。但Meta高管稱，全球科技界都對此表現出興趣，所以有必要與外界溝通。
Meta當天股價上漲近2%。今年以來，該公司累計漲幅已經翻番。
在一篇博客文章中，Meta公司表示，它早在2020年就設計瞭第一代芯片，作為Meta訓練和推理加速器（MTIA）計劃的一部分，主要用於提升廣告投放和其他內容推薦模型的效率。
據Meta介紹，首個MTIA芯片將專註於AI推理。Meta軟件工程師Joel Coburn表示，Meta最初考慮將GPU用於推理任務，但後來發現GPU並不不太適合推理工作。
“GPU在真實模型應用方面的效率仍然很低，而且部署起來成本高昂。”Coburn表示，“這就是我們需要MTIA的原因。”
研究機構Gartner分析師盛陵海對第一財經記者表示：“英偉達的GPU也可以用於推理，但是效能不一定合適，因為推理需要的算力區別很大，很多時候會浪費算力，就好像重型卡車不適合做保姆車。還是要根據具體應用場景，匹配相應的算力。”
市場認為，AI芯片最終將支持更高級的元宇宙相關任務，例如虛擬現實和增強現實，以及新興的生成式人工智能領域。
今年2月，Meta發佈瞭新的大型語言模型LLaMA之後，紮克伯格宣佈公司正在創建一個專註於生成式AI研發的頂級團隊。
目前Meta使用由16000個英偉達A100 GPU組成的超級計算機來訓練LLaMA語言模型。公司稱，最大的LLaMA語言模型LLaMA 65B包含650億個參數。相比之下，谷歌最新發佈的大型語言模型PaLM 2包含瞭3400億個參數。
Meta去年開啟大規模裁員，並轉而加大對AI技術基礎設施的投資建設。不過，它沒有就MTIA新型芯片的部署時間表發表評論。
Meta承認，MTIA芯片在處理高復雜度AI模型時仍然面臨挑戰，但在處理中低復雜度模型時，比競爭對手的芯片更有效。
“MTIA芯片的功耗僅為25瓦，遠低於英偉達等廠商的芯片功耗，並使用RISC-V的開源芯片架構。”Meta在博客中表示，“性能的改進將證明投資是合理的。”
另據博客文章介紹，該芯片處理器采用臺積電7納米工藝制造。不過公司沒有進一步透露相關的細節。
Meta還介紹瞭一種稱作“可規模化視頻處理器”（MSVP）的芯片，可用於處理視頻並傳輸，同時降低能源需求。公司稱，每天需要處理40億個視頻的任務。
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