继利用人工智能（AI）提升广告效果后，Meta又在芯片上发力。
美东时间5月18日Meta披露了旗下数据中心项目支持AI工作的细节，提到已经打造一款定制芯片，简称MTIA，用于加快生成式AI模型的训练。这是Meta首次推出AI定制芯片。Meta称，MTIA是加快AI训练和推理工作负载的芯片“家族”的一分子。
MTIA全称为Meta训练和推理加速器。所谓推理是指运行经过训练的模型。MTIA是一种ASIC，也就是将不同电路集成在一块板上的芯片，可以将它进行编程，执行一项或多项任务。
Meta介绍，MTIA采用开源芯片架构RISC-V，它的功耗仅有25瓦，远低于英伟达等主流芯片厂商的产品功耗。
Meta称，2020年设计了第一代MTIA芯片，采用7纳米工艺，那是同名MTIA项目的部分工作。打造第一代芯片的目的是提高推荐模型的效率，那些模型服务于广告和其他新闻推送内容。一代MTIA可以将内部128MB的内存扩展到高达128GB。在Meta设计的基准测试中，它处理了低等和中等复杂度的AI模型，效率比GPU高。
Meta的软件工程师Joel Cohurn介绍新芯片时称，Meta最初用图形处理单元（GPU）执行推理任务，发现GPU不太适合这种工作。用GPU固然可以大幅优化软件，但对真实模型的效率很低，现实配置时难度大、成本高。所以Meta需要MTIA。
Meta承认，MTIA芯片在处理高复杂度AI模型时遇到了问题，但指出，它比竞品芯片能更有效地处理中低复杂度的模型。
Meta表示，芯片在内存和网络领域的工作还未完成，随着AI模型发展，这些工作会出现瓶颈。目前，MTIA 的重点放在Meta应用家族的推理，而不是训练。不过Meta 强调，MTIA“大大”提高了单位瓦特的推荐负载运行效率，让公司能运行加强版的、更尖端的AI工作负载。
Meta本周四并未披露配置新芯片的时间表，也未说明具体有什么计划开发可能训练模型的芯片。
Meta同时介绍，计划针对以AI为核心的网络和冷却系统，重新设计其数据中心，今年内，首个相关数据中心的设施将破土动工。Meta的员工演示时称，新设计的成本将降低31%，而且建造速度是公司目前数据中心的两倍。
Meta还介绍了旗下的一种AI驱动系统，它可帮助Meta的工程师编写电脑代码。Meta的AI助力代码工具名为CodeCompose，目前没有对外公开。公司团队内部用它获取Python 和其他语言的代码建议。
今年ChatGPT掀起AI的热潮后，Meta正在努力追赶其他硅谷巨头加速开发AI功能的脚步。
2月Meta推出针对研究社区的大型语言模型LLaMA ，不同于ChatGPT和必应这类聊天机器人，它是开源的“研究工具”，可以在非商业许可下提供给政府、社区和学术界的研究人员和实体工作者。当月有报道称，Meta将AI率先用于广告功能，推出名为Advantage+的广告产品，针对不同的用户，让AI根据算法自动生成广告。
上月初传出Meta年底前推出AI广告工具的消息。Meta首席技术官Andrew Bosworth当时说，Meta将推出生成广告图像的AI工具，帮助公司针对不同的受众制作不同的图像。
上月末Meta公布了优于预期的一季度业绩，并承诺要对火爆的AI领域加大押注。Meta的CEO扎克伯格评价一季度业绩时称，AI推动App和业务取得良好成果，还在业绩电话会上说，对AI和元宇宙要两手抓。
在Meta本周四官宣之前，其他科技巨头已有定制AI芯片的动作。
谷歌用简称TPU的处理器训练PaLM-2等旗下大型生成式AI系统。亚马逊为云服务AWS的客户提供训练和推理的专属芯片。上月媒体称，微软在与AMD合作开发名为Athena的自有AI芯片。
