Meta的第二代自研芯片正式投產(chǎn)！小扎計劃今年部署Artemis AI芯片為AI提供算力，以減少對英偉達GPU的依賴。

Meta第二代自研AI芯片Artemis，今年正式投產(chǎn)！

據(jù)悉，新的芯片將被用于數(shù)據(jù)中心的推理（Inference）任務，并與英偉達等供應商的GPU一起協(xié)同工作。

對此，Meta的發(fā)言人表示：「我們認為，我們自主開發(fā)的加速器將與市面上的GPU相得益彰，為Meta的任務提供最佳的性能與效率平衡?！?/p>

除了更高效地運行的推薦模型外，Meta還需要為自家的生成式AI應用，以及正在訓練的GPT-4開源競品Llama 3提供算力。

Meta的AI貼紙功能，此前在Messenger、Instagram和WhatsApp上都處于測試階段

OpenAI工程師Jason Wei在Meta的一次AI活動中聽到，Meta現(xiàn)在有足夠的算力來訓練Llama 3和4。Llama 3計劃達到GPT-4的性能水平，但仍將免費提供

不難看出，Meta的目標非常明確——在減少對英偉達芯片依賴的同時，盡可能控制AI任務的成本。

Meta成英偉達大客戶

Meta CEO小扎最近宣布，他計劃到今年年底部署35萬顆英偉達H100 GPU，總共將有約60萬顆GPU運行和訓練AI系統(tǒng)。

這也讓Meta成為了繼微軟之后，英偉達最大的已知客戶。

小扎表示，目前Meta內(nèi)部正在訓練下一代模型Llama 3。

在35萬塊H100上訓練的Llama 3，無法想象會有多大！

Omdia的研究數(shù)據(jù)顯示，Meta在2023年H100的出貨量為15萬塊，與微軟持平，且是其他公司出貨量的3倍。

小扎稱，「如果算上英偉達A100和其他AI芯片，到2024年底，Meta將擁有近60萬個GPU等效算力」。

性能更強、尺寸更大的模型，導致更高的AI工作負載，讓成本直接螺旋式上升。

據(jù)《華爾街日報》的一位匿名人士稱，今年頭幾個月，每有一個客戶，微軟每月在Github Copilot上的損失就超過20美元，甚至某些用戶每月的損失高達80美元，盡管微軟已經(jīng)向用戶收取每月10美元的費用。

之所以賠錢，是因為生成代碼的AI模型運行成本高昂。 如此高的成本，讓大科技公司們不得不尋求別的出路。

除了Meta之外，OpenAI和微軟也在試圖打造自己專有的AI芯片以及更高效的模型，來打破螺旋式上升的成本。