近日，Meta Platforms CEO 馬克·祖克柏表示，正在建立 Meta 的研究超級集群，以供訓練下一代基礎模型。新的人工智慧數據中心將配備液冷硬體，以處理大規模的訓練和推理。
據悉，Meta 設計了「Meta 訓練和推理加速器」首代定製晶片，為 AI 推薦系統提供動力。Meta 開發了名為「CODECOMPOSE」的生成式 AI 編碼助手，簡化軟體開發和運營過程，幫助工程師在編寫代碼時提高效率。這款新的助手類似於微軟2021年在人工智慧創業公司OpenAI的幫助下推出的GitHub Copilot工具。
這家社交媒體巨頭在本周早些時候首次披露了該公司的內部晶片項目，此後又在周四晚間的虛擬活動上探討了他們對人工智慧技術基礎架構的投資。
其中一款名為Meta可擴展影片處理器（MSVP）的電腦晶片可以處理影片，並將其傳輸給用戶，同時減少能耗。Meta基礎架構副總裁亞歷克西斯·博喬林（Alexis Bjorlin）表示，「沒有任何商用產品」可以像Meta渴望的那樣高效地處理和傳輸每天40億段影片。另外一款處理器則是該公司的Meta訓練和推理加速器（MTIA）家族中的首款晶片，其目的是幫助Meta處理各種專門的人工智慧任務。新的MTIA晶片專門處理「推理」，也就是利用已經訓練好的人工智慧模型做出預測或採取行動。
新的人工智慧推理晶片有助於加強Meta的推薦算法，這種算法可以決定用戶的資訊流中顯示哪些內容和廣告。Meta為其人工智慧晶片家族制定了「好幾代路線圖」，包括用於訓練人工智慧模型的任務，但她拒絕提供除新款推理晶片之外的更多細節。之前有報道稱，Meta取消了一個人工智慧推理晶片項目，並啟動了另外一個項目，但卻要到2025年才能推出具體的產品。博喬林拒絕對此置評。
這款新硬體最終可以用於執行與元宇宙相關的任務，比如虛擬現實和增強現實，還能用於新興的生成式人工智慧技術。生成式人工智慧是一種統稱，指的是能夠創造有吸引力的文本、圖像和影片的人工智慧軟體。
公司的長期目標是構建更多的 AI 工具，以支持整個軟體開發過程的團隊。公司長期目標還包括「希望」開源更多生成式 AI 編碼工具。
除此之外，Meta還宣布，該公司的超級電腦Research SuperCluster（簡稱「RSC」）已經進入到第二階段，也就是最後一個階段。這台超級電腦包含1.6萬個英偉達A100 GPU，Meta使用這台超級電腦訓練其LLaMA大語言模型及其他技術。
