独家- meta将在今年部署内部定制芯片，为AI驱动提供动力-备忘录

　　(路透社)-根据路透社周四看到的一份公司内部文件，Facebook所有者meta平台计划今年在其数据中心部署一款新版本的定制芯片，旨在支持其人工智能(AI)的推动。

　　这款芯片是meta去年宣布的第二代内部芯片生产线，可能有助于减少对主导市场的英伟达(Nvidia)芯片的依赖，并在该公司竞相推出人工智能产品之际，控制与运行人工智能工作负载相关的不断上升的成本。

　　这家全球最大的社交媒体公司一直在争先恐后地提高自己的计算能力，以支持耗电的生成式人工智能产品，该公司正在将其推向Facebook、Instagram和WhatsApp等应用程序，以及Ray-Ban智能眼镜等硬件设备，斥资数十亿美元积累了大量专用芯片，并重新配置了数据中心以适应这些芯片。

　　硅研究集团SemiAnalysis的创始人迪伦?帕特尔(Dylan Patel)表示，以meta的运营规模，成功部署自己的芯片，每年可能会节省数亿美元的能源成本和数十亿美元的芯片采购成本。

　　运行人工智能应用所需的芯片、基础设施和能源已经成为科技公司投资的巨大坑，在一定程度上抵消了围绕这项技术的兴奋热潮所带来的收益。

　　一位meta发言人证实，该公司计划在2024年将更新后的芯片投入生产，并表示它将与该公司正在购买的数十万个现成的图形处理单元(gpu)协同工作。gpu是人工智能的关键芯片。

　　该发言人在一份声明中表示:“我们认为，我们内部开发的加速器在为特定于元工作负载提供最佳性能和效率组合方面，将与市售gpu形成高度互补。”

　　meta首席执行官马克·扎克伯格上个月表示，该公司计划在今年年底前拥有大约35万颗来自英伟达的旗舰“H100”处理器。英伟达生产最受欢迎的用于人工智能的gpu。他说，与其他供应商一起，meta将累积相当于60万台h100的计算能力。

　　作为该计划的一部分，部署自己的芯片对meta的内部人工智能芯片项目来说是一个积极的转折，此前该公司高管在2022年决定停止芯片的第一次迭代。

　　相反，该公司选择购买价值数十亿美元的英伟达(Nvidia) gpu，后者在一个名为“训练”的人工智能过程中几乎占据垄断地位，该过程涉及将大量数据集输入模型，教它们如何执行任务。

　　这种新芯片内部被称为“阿尔忒弥斯”(Artemis)，和它的前身一样，只能执行一个被称为推理的过程，在这个过程中，模型被要求使用它们的算法来做出排名判断，并对用户的提示做出回应。

　　路透社(Reuters)去年报道称，meta也在开发一款更雄心勃勃的芯片，像gpu一样，能够同时进行训练和推理。

　　这家总部位于加州门洛帕克的公司去年分享了第一代元训练和推理加速器(MTIA)项目的细节。该公告将该版本的芯片描述为一个学习的机会。

　　帕特尔表示，尽管早期出现了这些问题，但在处理meta的推荐模型时，推理芯片可能比耗电的英伟达处理器要高效得多。

　　他说:“大量的资金和电力是可以节省下来的。”

　　(Katie Paul纽约报道，Stephen Nellis和Max A. Cherney旧金山报道;编辑:Kenneth Li和Mark Porter)

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