①MTIA全稱為Meta訓練和推理加速器; ②Meta表示，打造第一代芯片的目的是提高推薦模型的效率; ③據介紹，MTIA的功耗僅有25瓦，遠低于英偉達等主流芯片廠商的產品功耗。

　　財聯社5月19日訊（編輯 黃君芝）當地時間周四(18日)，Facebook母公司Meta分享了其數據中心項目的新細節，以更好地支持人工智能(AI)工作，包括一款內部開發的定制芯片“家族”的新成員。

　　Meta表示，它在2020年設計了第一代芯片，作為元訓練和MTIA計劃的一部分。MTIA全稱為Meta訓練和推理加速器。所謂推理是指運行經過訓練的模型。這是一種ASIC(專用集成芯片)，也就是將不同電路集成在一塊板上的芯片，可以將它進行編程，執行一項或多項任務。

　　根據該公司的說法，打造第一代芯片的目的是提高推薦模型的效率，那些模型服務于廣告和其他新聞推送內容。Meta并未披露配置新芯片的時間表，也未說明具體有什么計劃開發訓練模型的芯片。

　　Meta的軟件工程師Joel Coburn在介紹新芯片時表示，Meta最初使用圖形處理單元(GPU)來完成推理任務，但結果發現它們不太適合這種工作。

　　“盡管進行了重大的軟件優化，但實際模型的效率很低。這使得在實踐中部署它們具有挑戰性且成本高昂。這就是我們需要MTIA的原因。”他說。

　　在高管們意識到缺乏硬件和軟件來支持產品團隊構建人工智能功能的需求后，Meta在過去一年里一直在進行一項大規模的項目，以升級其人工智能基礎設施。

　　Meta在博客文章中承認，它的首款MTIA芯片在處理高復雜性的AI模型時遇到了挫折，但也指出，它在處理中低復雜性模型方面比競爭對手的芯片更有效。據它介紹，MTIA采用開源芯片架構RISC-V，它的功耗僅有25瓦，遠低于英偉達等主流芯片廠商的產品功耗。

　　不過該公司也稱，芯片在內存和網絡領域的工作還未完成，隨著AI模型發展，這些工作會出現瓶頸。目前，MTIA 的重點放在Meta應用家族的推理，而不是訓練。但Meta強調，MTIA“大大”提高了單位瓦特的推薦負載運行效率，讓公司能運行加強版的、更尖端的AI工作負載。

　　此外，Meta還提供了以AI為核心的網絡和冷卻系統、重新設計其數據中心的最新計劃，并稱首個相關數據中心的設施將于年內破土動工。該公司員工在演示時稱，新設計的成本將降低31%，而且建造速度是公司目前數據中心的兩倍。

　　最后，Meta還介紹了旗下的一種AI驅動系統，它可幫助Meta的工程師編寫電腦代碼。Meta的AI助力代碼工具名為CodeCompose，目前沒有對外公開。公司團隊內部用它獲取Python 和其他語言的代碼建議。