Meta 收购了芯片初创公司 Rivos，收购金额未公开，这笔交易的估值可能约为 20 亿美元，以加速其内部人工智能芯片开发并减少对英伟达的依赖。收购 Rivos 是一家专门从事使用开源 RISC-V 架构的芯片的公司，为 Meta 的定制芯片计划 Meta 训练和推理加速器 （MTIA） 带来了宝贵的人才和技术。收购背景极品速度：尽管有 MTIA 芯片计划，但知情人士称，Meta 首席执行官马克·扎克伯格一直对内部芯片开发的速度不满意。这导致 Meta 在外部寻找人才和专业知识，以“引进援军”并加快这一
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CSP（云端服务供应商）自研芯片持续受市场瞩目，据悉Meta MTIA v2即将完成Tape-out（设计定案）成外界关注焦点，由大厂博通进行ASIC设计。 供应链指出，台厂晶心科也持续在第二代与其合作，预计今年底进入量产; 半导体业者分析，MTIA采大量SRAM搭配中低频核心，适合以RISC-V开放架构设计，推测晶心科将为MTIA v2芯片设计PE（处理单元）。Meta自研芯片MTIA v2主要用于加速脸书旗下社群媒体算法，法人指出，除既有的英伟达GB系列产品外，将为AI服务器供应链带来额外商机，其中包
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在人工智能计算架构的布局中，CPU 与加速芯片协同工作的模式已成为一种典型的 AI 部署方案。CPU 扮演基础算力的提供者角色，而加速芯片则负责提升计算性能，助力算法高效执行。常见的 AI 加速芯片按其技术路径，可划分为 GPU、FPGA 和 ASIC 三大类别。在这场竞争中，GPU 凭借其独特的优势成为主流的 AI 芯片。那么，GPU 是如何在众多选项中脱颖而出的呢？展望 AI 的未来，GPU 是否仍是唯一解呢？GPU 如何制胜当下？AI 与 GPU 之间存在着密切的关系。强大的并行计算能力AI 大模型
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4 月 11 日消息，Meta 公司于 2023 年 5 月推出定制芯片 MTIA v1 芯片之后，近日发布新闻稿，介绍了新款 MTIA 芯片的细节。MTIA v1 芯片采用 7nm 工艺，而新款 MTIA 芯片采用 5nm 工艺，采用更大的物理设计（拥有更多的处理核心），功耗也从 25W 提升到了 90W，时钟频率也从 800MHz 提高到了 1.35GHz。Meta 公司表示目前已经在 16 个数据中心使用新款 MTIA 芯片，与 MTIA v1 相比，整体性能提高了 3 倍。但 Meta 只主动表示
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Meta MTIA 芯片 5nm 工艺 90W 功耗 1.35GHz
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