Facebook母公司Meta加入Google、亚马逊、微软的半导体大战，首度公开自行研发AI芯片进展。

Meta正在打造特别为AI设计的基础设施架构，涵盖硬件与软件堆栈的各个层面，以及串联这些技术的定制化网络，包括Meta第一款用于执行AI模型的定制芯片、针对AI最佳化的数据中心设计，以及目前进展至第二阶段的AI超级计算机。

名为Meta Trainingand Inference Accelerator（MTIA）的全新ASIC芯片，是Meta第一款自行研发的定制芯片，宣称运算效能和处理效率胜过CPU，专门用于处理与AI推荐系统相关的工作，帮助用户找出最佳贴文内容并更快呈现在你眼前。Meta在2020年开发出第一代MTIA（MTIA v1），采用台积电7纳米制程。而据国外媒体TechCrunch报道，MTIA至少要到2025年才会正式问世、投入服务当中。

除了MTIA，Meta自行研发另一款芯片，是称为Meta Scalable Video Processor（MSVP）的ASIC芯片，以支持持续成长的影音内容处理需求，最终希望将大部分成熟且稳定的影音内容处理工作交由MSVP执行。

至于Meta新一代数据中心设计除了将支持现有产品以外，更将协助未来新的AI硬件展开训练和推理。新的数据中心针对AI优化，支持液体冷却式AI硬件设备和高效AI网络，将数千个AI芯片串联在一起形成数据中心规模的AI训练集，能与MSVP等新硬件设备相辅相成。

Meta的Research Super Cluster（RSC）AI超级计算机，可训练新一代大型AI模型以支持新的AR工具、内容理解系统、实时翻译技术等等，它配备16000个Nvidia A100 Tensor Core GPU（2000个Nvidia DGX A100系统）。从去年开始RSC参与各项研究计划，例如Meta推动的大型语言模型LLaMA（Large Language Model Meta AI）。

除了日前宣布将生成式AI运用在广告工具上，Meta也计划调整编程编写方式，通过内部开发的生成式AI程序编写辅助工具Code Compose，提升开发者的工作效率。

自2016年以来，Google一直在设计和部署称为Tensor Processing Units（TPU）的AI芯片，用于训练生成式AI系统如PaLM-2、Imagen等，亚马逊则向AWS客户提供AWS Trainium、AWS Inferentia两款自研芯片进行应用，微软也传出正与AMD合作开发一种名为Athena的AI芯片。

Meta过去主要使用CPU以及用于加速AI算法而设计的定制芯片来处理AI运算工作，为了扭转局面，Meta开始自行研发客制化芯片，并与同样向AI领域投入大量资源的Google、亚马逊、微软等竞争。

封面图片来源：拍信网