随着人工智能和机器学习领域对更快速、更强大的芯片需求不断增加，芯片竞争进入了一个新的高潮。
在前几天Meta公司官网的文章中披露，该公司推出了其训练和推理加速器的第二代产品。这款芯片旨在为Meta的AI基础设施提供必要的计算能力。Meta公司去年首次推出了这款芯片，并宣称其第二代产品在性能上得到了显著提升。
与英特尔（Intel）和英伟达（Nvidia）等芯片制造商近期争夺人工智能（AI）和高性能计算领域更快、更强大处理器的市场竞争不同，Meta并没有将其芯片产品针对大众市场的AI客户。相反，Meta选择了开发定制硅基芯片的道路，专门为满足公司自身的AI处理需求而设计。Meta公司表示，这款加速器由一个8×8的处理器元素网格构成。这些处理器元素带来了显著提升的密集计算性能以及稀疏计算性能。Meta公司解释说，这些性能上的改进主要得益于对稀疏计算流水线架构的优化和增强。
Meta公司在新芯片的设计上进行了多项改进：首先，将每个处理器元素（PE）的本地存储容量提高了三倍；其次，将芯片上的静态随机存取存储器（SRAM）从64MB扩大到了128MB；再次，将芯片的带宽提升了3.5倍；此外，还将低功耗双数据速率同步动态随机存取存储器（LPDDR5）的容量增加了一倍。这款新芯片的运行频率也从之前的800 MHz提升到了1.35 GHz。与前一代相比，Meta的这款新芯片在物理尺寸上更大，并且采用了更为先进的5纳米工艺。
图一：芯片大战进入白热化阶段
为了支持下一代芯片，Meta开发了一个大型的机架式系统，该系统能够容纳多达72个加速器。这个系统由三个机架组成，每个机架包含12个板卡，每块板卡上安装有两个加速器。在软件方面，Meta表示，公司进一步优化其软件栈，并创建了Triton-MTIA编译器后端，以生产针对MTIA硬件的高性能代码。Triton-MTIA后端执行了一系列优化措施，以最大化硬件利用率并支持高性能的核心算法。
与Meta类似，谷歌也在为其AI开发定制内部硅片。在谷歌的Cloud Next计算大会上，谷歌批露了其为数据中心设计的几款AI芯片的细节信息，并宣布了一款基于Arm架构的中央处理器。据称其性能是之前谷歌TPU的两倍。
英特尔在活动上也不甘落后，发布了Gaudi3人工智能加速器。Gaudi3的设计目标是实现比前一代快四倍的人工智能计算速度，内存宽带提升1.5倍，并且网络宽带也翻倍，以便在大规模系统扩展方面取得显著进步。
英特尔预计，这款芯片将大幅提高在处理流行大型语言模型和多模态模型时的人工智能训练和推理的性能与效率。Gaudi3加速器采用了先进的5纳米工艺制造，设计上允许矩阵乘法引擎（MME）、张量处理核心（TPCs）和网络接口卡等所有引擎并行运作，从而为深度学习计算提供所需的快速和高效的加速能力。
就目前来看，AI芯片市场的竞争已经非常激烈，各家企业都在通过技术创新、产品优化和市场策略等多种手段来争夺市场份额。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI芯片行业的竞争格局将更加多元和复杂。
