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Meta 宣布了自研芯片的希望。名为Meta Training and Inference Accelerator，即Meta 训练和推理加速芯片，简称MTIA。它预计将于2025年公布。

Meta 宣称 MTIA 是提高效率和水平的主要工具， 定制化的 MTIA 接纳 ASIC 架构，可并行执行多个义务，适用于AI加速盘算，从而成为 Meta 人工智能训练和推理芯片家族中主要的组成部门。

Meta强调，虽然芯片的内存和网络等功效还需要进一步优化，但MTIA在每瓦性能方面“显著”提升了效率，可以辅助Meta更好探索人工智能前沿手艺。

此外Meta还示意，MTIA将专注于人工智能推理，而不是训练。

*代MTIA 由 Meta 在2020年确立，使用了7纳米工艺，在Meta自己设计的性能测试中，它被以为在“中低庞漂亮”的AI模子方面相比GPU具有优势。

Meta AI 官方关于MTIA芯片的示意简图

除了MTIA，Meta还在开发另一种芯片，被称为Meta可扩展视频处置器（MSVP），顾名思义，MSVP主要的事情是将视频内容——不管是短视频照样直播，都只管通过MSVP来加载整合，知足差异平台渠道对码率、分辨率和低延迟等需求，制止让基础视频需求接纳软件编码形式处置，进而加速整个视频事情流程。

Meta 在几个月前确立了天生式AI团队，听说扎克伯格，CTO Andrew Bosworth 花了大量的时间和这个团队讨论Meta在人工智能领域能做些什么。上周他们刚推出了针对广告客户的内容设计工具。

Meta 在人工智能的希望已往集中在审核过滤和广告推荐算法这些领域，许多时刻这些负载是使用CPU组合运行的，再加上定制的专门用于加速的AI芯片。

没开玩笑，搭子越多的人越孤独

随着天生式AI的发作，Meta已经采购了大量的英伟达芯片，原来的芯片方案已经被放弃。

Meta 基础设施副总裁Alexis Bjorlin在TechCrunch的采访中将自研芯片形容为“构建对客栈所有层面的控制能力”，这和百度的AI战略思绪很相似，从数据中央设计到训练框架再到数据集和算法，Meta试图在AI方面追上竞争对手，最先举行对自己AI全链条资源的整合。

自研芯片紧锣密鼓提上日程，形成对比的是现在所有人都还在依赖英伟达的芯片。

Meta现在训练大模子所使用的是名为Research SuperCluster (RSC)的超级盘算机，它内置了2000个英伟达DGX A100系统，包罗16000块A100 GPU。

谷歌和微软也都有自己的超级盘算机，微软把它整合在了自己的Azure云上（然后又和OpenAI连系在一起，后者使用微软的资源训练大模子），谷歌的超算则有26000块H100 GPU。

超算资源直接和大模子开发训练以及推理的进度有关，但也意味着会受到英伟达产能的“卡脖子”，因此各家都在推动自研芯片希望。

Google很早就研发了名为TPU的训练芯片，AlphaGo就由其驱动。上个月有新闻传出，微软在隐秘研发自己的AI芯片，相助同伴是英伟达对手AMD。

Meta 走向自研之路是顺理成章的，强化在AI领域的垂直整合能力不仅可以降低成本，定制芯片还能利便凭证自家营业需求定制功效，更容易打造差异化竞争点。

若是Meta的大模子一方面能在传统的社交营业上支持内容广告营销（这部门详细的运行模式Meta自己认可也还在探索中），另一方面将天生式AI接入元宇宙，辅助用户天生数字孪生形象和相关的代码，那么其增进潜力将会极其伟大，扎克伯格在2月份就示意要致力于提高Meta的人工智能算力，押注AI的未来看上去是必由之路，Meta 的自研芯片是向这条蹊径进发的最新实验。