Meta發布四顆芯片，瘋狂堆料

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多少高帶寬內存（HBM）才夠用？對于 Meta 來說，答案顯然是大約 0.5 TB，這也是它今天發布的新型 AI 加速器之一計劃采用的 HBM 容量。

擁有 Facebook 和 Instagram 的Meta 公司今天宣布推出四款全新的 Meta 訓練和推理加速器 (MTIA：Meta Training and Inference Accelerator) 產品線芯片。這些自主研發的芯片由 Meta 與合作伙伴博通 (Broadcom ) 共同開發，旨在處理這家社交媒體巨頭的一系列計算密集型任務，包括排名和推薦 (R&R) 訓練和推理工作負載，以及訓練基礎 AI 模型并在推理模式下運行這些模型。

每款芯片都旨在加速處理特定任務。例如，新款 MTIA 300 包含兩個 RISC-V 內核以及多個采用芯片組設計組裝的專用處理單元 (PE)，專為 R&R 訓練而設計。基于 MTIA 300 設計的 MTIA 400 則面向通用的元工作負載。MTIA 450 和 MTIA 500 是 MTIA 300 的升級版，它們引入了新的芯片組配置、更多的處理單元以及對新數據類型的支持，旨在應對規模最大、最復雜的 AI 工作負載。

Meta特別注重提升內存和處理器之間的數據傳輸速度，這通常是GenAI工作負載的瓶頸所在。MTIA配備了288GB HBM，HBM帶寬為9.2TB/s；而同樣擁有288GB HBM的MTIA 450，其內存帶寬翻倍，達到18.4TB/s；MTIA 500則配備了384GB至512GB的HBM，內存帶寬更是高達驚人的27.6TB/s。

計劃于 2027 年應用于元數據中心的 MTIA 500 芯片，其 MX4（即 MXFP4，或微縮 4 位浮點運算）推理性能將達到 30 petaflops，而 MTIA 450 芯片的 MX4 推理性能為 21 petaflops。此外，MTIA 500 的熱設計功耗 (TDP) 為 1700 瓦，而 MTIA 450 和 MTIA 400 的 TDP 分別為 1400 瓦和 1200 瓦。

這些數據與英偉達及其即將推出的 Rubin GPU 相比毫不遜色。Rubin 將提供每秒 22 TB 的 HBM4 帶寬，比 Meta 聲稱其 MTIA 500 的帶寬低 5 TB/s。在性能方面，英偉達表示 Rubin 將提供 35 petaflops 的 NVP4 訓練能力和 50 petaflops 的 NVP4 推理能力。NVFP4 是英偉達去年為 Blackwell 架構推出的一種新的低精度數據類型，據稱它能提供更高的精度和更低的量化誤差，但代價是更高的復雜性和更低的壓縮率。

Meta公司表示，MTIA 400是其首款自主研發的芯片，旨在與市場上速度最快的AI加速器競爭。該公司在今天發布的一篇博文中寫道：“它結合了兩個計算芯片，使計算密度翻倍，并且還支持增強版的MX8和MX4，這兩種格式對于高效的GenAI推理至關重要，屬于低精度格式。一個機架包含72個MTIA 400設備，通過交換式背板連接，即可構成一個單一的擴展域。”

該公司表示，MTIA 450 在 MTIA 400 的基礎上增加了內存帶寬，MX4 容量增加了 75%，新增了用于注意力機制和前饋網絡 (FFN) 計算的硬件加速功能，并且能夠有效地支持混合低精度計算。

MTIA 500 除了提供更高的原始 HBM 和內存帶寬外，還進行了一些設計創新。例如，在 MTIA 500 中，Meta 將采用 2×2 配置，其中較小的計算芯片組“被多個 HBM 堆棧和兩個網絡芯片組以及一個提供 PCIe 連接到主機 CPU 和橫向擴展網卡的 SoC 芯片組所環繞”。

MTIA 400、450 和 500 均采用相同的機箱、機架和網絡基礎設施，這使得芯片升級變得極其便捷。“我們將加速器架構設計為芯片組系統——這些獨立的、可重復使用的構建模塊用于計算、I/O 和網絡，”Meta 寫道。“由于每個芯片組都可以單獨升級，我們可以在幾個月內而非幾年內完成改進。此外，不同的芯片組可以在不同的工藝節點上制造，從而在滿足性能和功耗要求的同時，最大限度地降低成本。”

雖然 Meta 與 Broadcom 合作打造了自己的定制芯片，但它也是英偉達最大的客戶之一，多年來購買了數百萬塊英偉達 GPU，包括 Grace、Blackwell 和即將推出的 Rubin GPU。

https://www.hpcwire.com/2026/03/11/meta-packs-gobs-of-hbm-into-homegrown-ai-accelerators/

（來源：編譯自hpcwire）

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