Meta第二代自研AI芯片Artemis，今年正式投产！据悉，新的芯片将被用于数据中心的推理（Inference）任务，并与英伟达等供应商的GPU一起协同工作。对此，Meta的发言人表示：我们认为，我们自主开发的加速器将与市面上的GPU相得益彰，为Meta的任务提供最佳的性能与效率平衡。
Meta斥资数十亿美元采购英伟达AI芯片Meta创始人兼首席执行官马克·扎克伯格在2023年9月27日于加利福尼亚门洛帕克的Meta总部举办的Meta Connect活动上发言。
Meta正投入数十亿美元购买英伟达受欢迎的计算机芯片，这些芯片是人工智能研究和项目的核心。
扎克伯格在Instagram Reels的一条帖子中表示，公司对AI的“未来路线图”要求构建“大规模计算基础设施”。到2024年底，扎克伯格表示该基础设施将包括35万台Nvidia的H100显卡。
扎克伯格并未透露公司已经购买了多少这种图形处理单元（GPU），但H100直到2022年底才上市，且供应有限。Raymond James的分析师估计，Nvidia将H100以25,000至30,000美元的价格销售，而在eBay上可能超过40,000美元。如果Meta以价格范围的低端支付，那将达到近90亿美元的支出。
此外，扎克伯格表示，Meta的计算基础设施将包含“几乎相当于600,000台H100的计算资源，包括其他GPU”。去年12月，Meta、OpenAI和微软等科技公司表示他们将使用AMD的新Instinct MI300X人工智能计算机芯片。
Meta需要这些重型计算机芯片，因为他们正在追求通用人工智能（AGI）的研究，扎克伯格称这是公司的“长期愿景”。OpenAI和Google的DeepMind部门也在研究AGI，这是一种类似于人类智能水平的未来形式的人工智能。
专为大模型定制AI芯去年5月，Meta首次展示了最新芯片系列——「Meta训练和推理加速器」（MTIA），旨在加快并降低运行神经网络的成本。
MTIA是一种ASIC，一种将不同电路组合在一块板上的芯片，允许对其进行编程，以并行执行一项或多项任务。
内部公告称，Met首款芯片将在2025年投入使用，同时数据中心开启测试。不过，据路透社报道，Artemis已经是MTIA的更高级版本。
其实，第一代的MITA早就从2020年开始了，当时MITA v1采用的是7nm工艺。
该芯片内部内存可以从128MB扩展到128GB，同时，在Meta设计的基准测试中，MITA在处理中低复杂度的AI模型时，效率要比GPU还高。
在芯片的内存和网络部分，Meta表示，依然有不少工作要做。
随着AI模型的规模越来越大，MITA也即将遇到瓶颈，因此需要将工作量分担到多个芯片上。
当时，Meta团队还设计了第一代MTIA加速器，同样采用台积电7nm，运行频率为800MHz，在INT8精度下提供102.4 TOPS，在FP16精度下提供51.2 TFLOPS。它的热设计功耗（TDP）为25W。
2022年1月，Meta还推出了超算RSC AI，并表示要为元宇宙铺路。RSC包含2000个英伟达DGX A100系统，16000个英伟达A100 GPU。这款超算与Penguin Computing、英伟达和Pure Storage合作组装，目前已完成第二阶段的建设。
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