划重点:
👉 Meta 计划在今年部署定制的第二代 AI 芯片，名为 "Artemis"，用于其数据中心。
👉 新芯片将用于运行 AI 模型的 "推断"，旨在减少对 Nvidia 芯片的依赖和控制 AI 工作负载的成本。
👉 Meta 首席执行官马克・扎克伯格最近宣布，他计划在今年底使用34万个 Nvidia H100GPU，总共约有60万个 GPU 用于运行和训练 AI 系统，使得 Meta 成为 Nvidia 除微软外最大的公开客户。
站长之家(ChinaZ.com) 2月2日 消息:社交媒体巨头 Meta 计划于今年在其数据中心部署一款定制的第二代 AI 芯片，代码名为 "Artemis"。
据路透社报道，新芯片将用于 Meta 的数据中心中的 "推断"，即运行 AI 模型的过程。该举措的目标是减少对 Nvidia 芯片的依赖，并控制 AI 工作负载的成本。此外，Meta 还在其服务中提供生成式 AI 应用，并正在训练名为 Llama3的开源模型，旨在达到 GPT-4的水平。
图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney
Meta 首席执行官马克・扎克伯格最近宣布，他计划在今年底使用34万个 Nvidia H100GPU，总共约有60万个 GPU 用于运行和训练 AI 系统。这使得 Meta 成为 Nvidia 除微软外最大的公开客户。然而，随着更强大和更大规模的模型，AI 工作负载和成本不断增加。除了 Meta 外，OpenAI 和微软等公司也试图通过专有 AI 芯片和更高效的模型来打破这种成本螺旋。
在2023年5月，Meta 首次推出了名为 Meta Training and Inference Accelerator（MTIA）的新芯片系列，旨在加速并降低运行神经网络的成本。据官方公告，第一款芯片预计将在2025年投入使用，并在当时已在 Meta 的数据中心进行测试。据路透社报道，Artemis 已经是 MTIA 的更高级版本。
Meta 的这一举措表明他们希望通过自家 AI 芯片的部署来降低对 Nvidia 芯片的依赖，以及控制 AI 工作负载的成本。他们计划在今年将 Artemis 芯片投入生产，并表示:"我们认为我们自主开发的加速器与市面上可购买的 GPU 在 Meta 特定工作负载上提供了性能和效率的最佳组合。" 这一举措将为 Meta 带来更大的灵活性和自主性，同时也有望降低 AI 工作负载的成本。
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