微软推出两款自研芯片：Azure Maia 100 和 Azure Cobalt 100

微软推出两款自研芯片：Azure Maia 100 和 Azure Cobalt 100 当地时间 11 月 15 日周三，微软在西雅图举办的 Ignite 全球技术大会上，发布了两款自研芯片：Azure Maia 100 和 Azure Cobalt 100。 微软表示，Azure Maia 100 是一款 AI 加速器芯片，用于 OpenAI 模型、Bing、GitHub Copilot 和 ChatGPT 等 AI 工作负载运行云端训练和推理。Azure Cobalt 100 则是一款基于 Arm 架构的云原生芯片，针对通用工作负载的性能、功率和成本效益进行了优化。 微软还表示，他们不打算出售这些芯片，而是将它们用于为其自己的订阅软件产品提供支持，并作为其 Azure 云计算服务的一部分。

Meta号称自研AI芯片 为何转身买了英伟达35万个GPU？

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：