元有 介绍 专用于人工智能任务的最新迭代专有芯片。内部开发的元训练和推理加速器 (MTIA) v2 芯片提供的处理能力和内存带宽是其前身 v1 芯片的两倍。
这些芯片将在 Meta 的数据中心实施，以支持人工智能应用，特别是增强深度学习推荐系统，从而提高用户在其平台上的参与度。
Meta 强调，这些新芯片擅长管理简单和复杂的排名和推荐算法，这对于 Facebook 和 Instagram 等平台上的广告至关重要。 Meta 声称，通过管理硬件和软件组件，它可以在效率方面超越标准商用 GPU。
Meta 的相关文章中写道：“我们已经看到了该计划的积极成果，因为它使我们能够为更密集的人工智能工作负载投入和投资更多的计算能力。”
Meta 去年五月推出了首款专有芯片，专为该公司独特的计算需求量身定制。随着 Meta 加强对人工智能开发的关注，对专用硬件的需求也在增长。该公司最近展示了用于训练其高级人工智能模型的人工智能基础设施，例如 Llama 3，该模型目前仅依赖于 Nvidia公司 组件。
根据 Omdia 研究，Meta 是 Nvidia 去年的主要客户之一，购买了大量 H100 GPU 用于 AI 模型训练。 Meta 澄清，其定制芯片计划旨在补充而不是取代现有系统中已使用的 Nvidia 硬件。
“实现我们对定制芯片的雄心意味着不仅要投资于计算芯片，还要投资于内存带宽、网络和容量，以及其他下一代硬件系统，”Meta 表示。
MTIA 芯片将进行进一步开发，Meta 计划增强硬件以支持生成式 AI 任务。 MTIA v2 的推出代表了 Meta 最近涉足定制芯片技术，反映了更广泛的行业趋势，即主要技术公司正在打造自己的硬件解决方案。
“我们目前正在进行多个项目，旨在扩大 MTIA 的范围，包括对 GenAI 工作负载的支持。我们才刚刚开始这一旅程。”
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例如，就在上周，Google Cloud 在 Google Cloud Next 2024 活动期间推出了首款基于 Arm 的 CPU。同样，微软开发了 Maia 和 Cobalt 内部 CPU，亚马逊正在利用其 AWS 设计的 Graviton 和 Trainium 芯片系列来促进生成式 AI 应用程序。
特色图片来源： 劳拉·奥克尔/Unsplash
