Meta推出首代定制芯片和生成式AI编码助手，助力元宇宙落地
来源丨元宇宙简史
作者丨元宇宙简史编辑 Eco
【元宇宙导读】元宇宙是Meta的最终目标，也是人工智能的终极落地场景。近日，Meta CEO 马克·扎克伯格在一次虚拟活动中透露了该公司在芯片和超级计算机方面的最新进展，并展示了其开发的生成式AI编码助手。这些技术将为元宇宙中的软件开发和运营提供强大而灵活的支持，助力元宇宙加速落地。
Meta，这个社交媒体巨头，近年来在人工智能领域投入了大量的资源和精力，以期打造一个全新的虚拟世界——元宇宙。
为了实现这一宏伟的愿景，Meta不仅需要拥有强大的软件能力，还需要有自己的硬件优势。
近日，Meta CEO 马克·扎克伯格在一次虚拟活动中透露了该公司在芯片和超级计算机方面的最新进展，展示了其对人工智能技术基础架构的投资。
据悉，Meta正在建设一个新的人工智能数据中心，该数据中心将配备支持液冷硬件的设备，以处理大规模的训练和推理。
训练和推理是人工智能模型的两个重要环节，前者是通过大量的数据来训练模型学习特定的任务，后者是利用已经训练好的模型来做出预测或采取行动。为
了提高这两个环节的效率和性能，Meta设计了“Meta训练和推理加速器”（MTIA）首代定制芯片，为AI推荐系统提供动力。
推荐系统是Meta平台上最核心的功能之一，它可以决定用户的信息流中显示哪些内容和广告，从而影响用户的行为和喜好。
Meta的推荐系统需要处理每天数以亿计的用户请求，同时考虑用户的个性化需求、社交关系、内容质量、社区标准等多种因素。
为了应对这样复杂而庞大的任务，Meta需要有专门针对推理任务优化的芯片，而MTIA就是为此而生。
MTIA芯片采用了先进的封装技术，将多个芯片堆叠在一起，形成一个高密度、高带宽、低功耗的模块。
MTIA芯片还支持灵活的编程模型，可以根据不同的应用场景进行调整和优化。MTIA芯片可以与英伟达、英特尔等其他厂商的芯片协同工作，形成一个强大而灵活的人工智能加速平台。
除了推理芯片外，Meta还在开发用于训练人工智能模型的芯片，并为其人工智能芯片家族制定了“好几代路线图”。
Meta基础架构副总裁亚历克西斯·博乔林表示，“没有任何商用产品”可以像Meta渴望的那样高效地处理和传输每天40亿段视频。
因此，Meta还设计了另一款名为“Meta可扩展视频处理器”（MSVP）的电脑芯片，可以处理视频，并将其传输给用户，同时减少能耗。
除了芯片外，Meta还在建设一个名为“Research SuperCluster”（RSC）的超级计算机集群，用于训练下一代基础模型。
RSC包含1.6万个英伟达A100 GPU，是目前世界上最强大的超级计算机之一。RSC已经成功训练了一个名为“LLaMA”的大语言模型，该模型可以理解多种语言，并生成有吸引力的文本、图像和视频。
生成式人工智能是一种统称，指的是能够创造有吸引力的文本、图像和视频等内容的人工智能软件。这种技术在元宇宙中有着广泛而重要的应用场景，比如虚拟现实和增强现实、游戏和娱乐、教育和培训等。
为了利用生成式人工智能技术简化软件开发和运营过程，帮助工程师在编写代码时提高效率，Meta开发了名为“CODECOMPOSE”的生成式AI编码助手。
CODECOMPOSE是一款类似于，微软在OpenAI的帮助下推出的GitHub Copilot工具的助手。它可以根据用户输入或描述自动生成代码，并提供错误检查、代码优化、文档生成等功能。
CODECOMPOSE基于LLaMA模型进行开发，并利用MTIA芯片进行加速。CODECOMPOSE可以支持多种编程语言，并与主流的开发环境和平台兼容。
Meta表示，CODECOMPOSE目前仍处于内部测试阶段，并未对外公开。但该公司表示，“希望”未来能够开源更多生成式AI编码工具，并与全球开发者社区共享其人工智能技术成果。
Meta认为，生成式AI编码技术将极大地提升软件开发效率和质量，并促进元宇宙中更多创新应用和服务的诞生。
Meta在人工智能领域展现出了强大而全面的实力，并以此为基础打造元宇宙生态。
通过设计自己的芯片、建设自己的超级计算机、开发自己的生成式AI编码助手等举措，Meta不仅提高了自身在人工智能领域的竞争力和影响力，也为未来元宇宙中更多可能性和想象空间奠定了坚实而先进的技术基础。
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