Meta研發人工智能

今年2月的報告顯示，Meta的營收首次出現下降同比下降1%，公司去年的運營利潤下降38%。

但值得注意的是，在上個季度，公司在人工智能方面實現了比前一年多出20%的廣告商轉化率，研發出人工智能產品可以顯著提高對目標廣告客戶的吸引力。

Meta首席執行官扎克伯格于2023年2月底宣布，公司將創建一個新的“頂級產品團隊專注于研發生成式人工智能”，這一舉措幫助了Meta在新興的人工智能領域加速發展。

目前公司從子公司中組建一個人工智能研發團隊，開發人工智能“角色”，為其社交媒體平臺的用戶提供圖像、視頻和多重體驗。

科技巨頭都在加碼投資

扎克伯格最近表示，Meta看到了：以有用和有意義的方式向數十億人介紹人工智能代理的機會。

顯然，隨著Meta加大對AI的投入，MTIA芯片和超算計劃將是Meta與其他科技巨頭競爭的關鍵工具，現在沒有哪家巨頭不在AI上投入大量資源。

谷歌、微軟和亞馬遜等其他科技巨頭也在這一領域投入巨資。比方說谷歌的TPU，用來訓練Palm-2和Imagen。亞馬遜也有自己的芯片，用于訓練AI模型。

此外，有消息稱微軟也在和AMD開發一款叫Athena的芯片。

Meta的自研芯片MTIA

Meta從數據中心設計到訓練框架再到數據集和算法，對AI全鏈條資源進行的整合。

MTIA有望使Meta能夠開發更復雜的AI模型，這些模型可以執行自然語言處理、計算機視覺和機器學習等任務。

這可能會導致一系列新的AI 產品和服務，例如：更準確和個性化的推薦、改進的欺詐檢測和預防、增強的客戶服務、新的AR和VR體驗。

Meta基礎設施副總裁 Alexis Bjorlin在TechCrunch 的采訪中將自研芯片形容為“構建對堆棧所有層面的控制能力”，是很重要的。

目前Meta公布自研芯片進展，Meta Training and Inference Accelerator即Meta訓練和推理加速芯片簡稱MTIA，將專注于人工智能推理，而不是訓練。

定制化的MTIA采用開源芯片架構RISC-V，在類型上屬于ASIC專用集成電路，是提高效率和水平的重要芯片。

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。

它可以并行執行多個任務，適用于AI加速計算，將成為Meta人工智能訓練和推理芯片家族中重要的組成部分。

第一代芯片MTIA v1于2020年開始設計，其采用臺積電7nm制程工藝，運行頻率800MHz，TDP僅為25W，INT8整數運算能力為102.4 TOPS，FP16浮點運算能力為51.2 TFLOPS。而最新一代預計將于2025年發布。

Meta可擴展視頻處理器MSVP電腦芯片

隨著生成式AI等新技術內容產生，人們對視頻基礎設施的需求進一步加劇，這推動Meta推出了一款可擴展視頻處理器MSVP。

除了MTIA，可擴展視頻處理器MSVP也是重點。

MSVP是Meta內部開發的第一個專用集成電路(ASIC)解決方案，專為應對視頻點播和流播的處理需求而設計。

Meta多年前就開始構思定制的服務器端視頻芯片，并在2019年宣布了一款用于視頻轉碼和推理工作的ASIC。

Meta表示，公司的計劃是最終將大部分成熟的視頻處理工作負載轉移給MSVP，只對特定定制和提高質量的工作負載使用軟件進行視頻編碼。

MSVP是通過智能去噪和圖像增強，偽影去除和超分辨率等后期處理方法，來提高視頻質量方面。從而實現生成式人工智能、AR/VR和其他虛擬現實內容的高效交付。

Meta的AI超級計算機RSC

除此之外，Meta 還宣布，該公司的超級計算機 Research SuperCluster（簡稱“RSC”）已經進入到第二階段，也就是最后一個階段。

這臺超級計算機包含 1.6 萬個英偉達 A100 GPU，Meta 使用這臺超級計算機訓練其 LLaMA 大語言模型及其他技術。

據Meta公告，其AI超級計算機（RSC）是世界上最快的人工智能超級計算機之一，在訓練下一代大型AI模型，為新的AR工具、內容理解系統、實時翻譯技術等提供動力。

LLaMA是Meta在今年早些時候構建并開源的大型語言模型，具有650億參數規模。

Meta稱其目標是提供一個更小、更高性能的模型，研究人員可以在不需要重要硬件的情況下對特定任務進行研究和微調。

結尾：

Meta自定義設計其大部分基礎設施，因為這能使其優化端到端的體驗，包括從物理層到軟件層再到實際的用戶體驗，其可以根據自己的特定需求對其進行定制。

 

這些基礎設施將支持Meta開發和部署更大規模、更復雜的AI大模型。

將成為一個爆炸性增長的關鍵領域。