Meta首次公布AI芯片细节 功耗低于英伟达

为了更好地支持人工智能项目，科技巨头竞相在企业内部研发AI芯片。Facebook母公司Meta在5月18日首次宣布了其AI自研芯片项目，并分享了数据中心项目的新细节。

Meta并不像谷歌、微软等科技巨头从事销售云计算服务的业务，过去公司从未公开谈论其内部数据中心芯片项目。但Meta高管称，全球科技界都对此表现出兴趣，所以有必要与外界沟通。

Meta当天股价上涨近2%。今年以来，该公司累计涨幅已经翻番。

在一篇博客文章中，Meta公司表示，它早在2020年就设计了第一代芯片，作为Meta训练和推理加速器（MTIA）计划的一部分，主要用于提升广告投放和其他内容推荐模型的效率。

据Meta介绍，首个MTIA芯片将专注于AI推理。Meta软件工程师Joel Coburn表示，Meta最初考虑将GPU用于推理任务，但后来发现GPU并不不太适合推理工作。

“GPU在真实模型应用方面的效率仍然很低，而且部署起来成本高昂。”Coburn表示，“这就是我们需要MTIA的原因。”

研究机构Gartner分析师盛陵海对第一财经记者表示：“英伟达的GPU也可以用于推理，但是效能不一定合适，因为推理需要的算力区别很大，很多时候会浪费算力，就好像重型卡车不适合做保姆车。还是要根据具体应用场景，匹配相应的算力。”

市场认为，AI芯片最终将支持更高级的元宇宙相关任务，例如虚拟现实和增强现实，以及新兴的生成式人工智能领域。

今年2月，Meta发布了新的大型语言模型LLaMA之后，扎克伯格宣布公司正在创建一个专注于生成式AI研发的顶级团队。

目前Meta使用由16000个英伟达A100 GPU组成的超级计算机来训练LLaMA语言模型。公司称，最大的LLaMA语言模型LLaMA 65B包含650亿个参数。相比之下，谷歌最新发布的大型语言模型PaLM 2包含了3400亿个参数。

Meta去年开启大规模裁员，并转而加大对AI技术基础设施的投资建设。不过，它没有就MTIA新型芯片的部署时间表发表评论。

Meta承认，MTIA芯片在处理高复杂度AI模型时仍然面临挑战，但在处理中低复杂度模型时，比竞争对手的芯片更有效。

“MTIA芯片的功耗仅为25瓦，远低于英伟达等厂商的芯片功耗，并使用RISC-V的开源芯片架构。”Meta在博客中表示，“性能的改进将证明投资是合理的。”

另据博客文章介绍，该芯片处理器采用台积电7纳米工艺制造。不过公司没有进一步透露相关的细节。

Meta还介绍了一种称作“可规模化视频处理器”（MSVP）的芯片，可用于处理视频并传输，同时降低能源需求。公司称，每天需要处理40亿个视频的任务。