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【围攻英伟达,三大巨头的芯片再出招】博通的Jericho3-AI,瞄准英伟达的Infiniband;微软正在开发代号“Athena”的人工智能芯片;谷歌也于近期公布了TPU v4的细节,号称比英伟达A100更快、更节能。 #抽屉IT

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Meta号称自研AI芯片 为何转身买了英伟达35万个GPU? 高调自研的Meta转身狂购英伟达芯片Meta首席科学家杨立昆(Yann LeCun)上个月在旧金山举行的一次活动中强调了GPU对于构建通用人工智能(AGI)的重要性。他说:“如果你认为AGI时代正在到来,你就必须购买更多的GPU。这是一场人工智能战争,而英伟达正在提供武器。”Meta第三季度财报显示,2024财年的总支出将在940亿美元至990亿美元之间,部分原因是在算力方面的扩张。矛盾的是:之前,Meta的打算是自研芯片,不依赖英伟达。2023年,Meta公司首度曾公开其自研芯片的进展,表示开始计划开发一种用于训练人工智能模型的内部芯片,他们将这款新型芯片取名Meta训练和推理加速器,简称MTIA(MTIA v1),将其归类为加速人工智能训练和推理工作负载的“芯片家族”,并定计划于2025年推出。这种定制芯片采用开源芯片架构RISC-V,在类型上属于ASIC专用集成电路。巨头自研芯片不顺利2023年OpenAI 大模型爆火以来,互联网巨头对AI芯片的需求一夜爆发,一时间重金难求一卡。为了避免受制于人,节省费用,各大巨头纷纷宣布自研AI芯片。亚马逊似乎占据了先机,已拥有两款AI专用芯片训练芯片Trainium和推理芯片Inferentia;谷歌则拥有第四代张量处理单元(TPU)。相比之下,微软、Meta等还在很大程度上依赖于英伟达、AMD和英特尔等芯片制造商的现成或定制硬件。报道称,微软一直在秘密研发自己的AI芯片,代号雅典娜(Athena)。该芯片由台积电代工,采用5nm先进制程,计划最早于2024年推出。MTIA的 v1,字面性能也很强,采用台积电7nm制程工艺,运行频率800MHz,TDP仅为25W,INT8整数运算能力为102.4 TOPS,FP16浮点运算能力为51.2 TFLOPS。但从目前的进度上看,微软、Meta的进度并不算快,微软一直在订购英伟达的芯片,Meta此次高调宣布购入35万个H100,也表明,自身研发并不顺利。AI算力竞争是否再次展开据OpenAI测算,从2012年开始,全球AI训练所用的计算量呈现指数增长,平均每3.43个月便会翻一倍。2023年,各巨头对AI芯片的抢购,一度让英伟达H100持续涨价缺货。根据研究机构Raymond James的分析师预测,每个英伟达H100芯片售价为25000至30000美元。按此价格范围计算,Meta在这些芯片上的支出将至少接近百亿美元。Meta为何不吝于成本,斥巨资买入英伟达芯片。扎克伯格在周四的文章中还表示,将把人工智能投资与AR/VR驱动的元宇宙愿景联系起来,并计划推出Llama大型语言模型的下一个版本。从上述表态中可以看出,Meta的自身业务深入发展,需要算力的支持,这是根本原因。对于全球互联网巨头、科技公司来说,2024年的竞争已经开始,新的一轮算力竞争是否就此拉开序幕。 ... PC版: 手机版:

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