不久之前，Meta公開了他們在自研芯片上的進展，包括其第一代AI加速器MTIA，以及用于視頻轉碼的MSVP。作為有些“下坡路”傾向的互聯(lián)網(wǎng)大廠，Meta依然選擇自研硬件和芯片，可見Meta對AI的重視。

自研AI加速器MTIA

Meta過去的服務器架構主要依靠CPU來運行AI負載，但隨著AI模型對算力和內存的要求不斷提高，致使其不得不開始轉向特化的方案，比如GPU和NNPI之類的其他硬件加速器。可由于高性能GPU的成本持續(xù)走高，Meta很快就轉向了自研ASIC方案。

其實早在2020年，他們就設計了第一代的MTIA ASIC，不過當時僅僅只是用于MTIA的部分內部工作負載，主要是為Pytorch和Meta的推薦模型聯(lián)合設計出來的，用于推理加速。第一代MTIA基于臺積電7nm工藝打造，性能達到了102.4TOPS@INT8和51.2 TFLOPS@FP16，功耗僅有25W。

MTIA v1裸片 / Meta

單個MTIA加速器集成了64個處理單元（PE），最高128GB的片外LPDDR5內存和128MB的片上SRAM。值得一提的是，每個處理單元都由兩個RISC-V處理器核心構成，其中一個還配備了向量擴展。

從Meta公布的v1版系統(tǒng)設計上可以看出，MTIA加速器裝在了一個小型的雙M.2主板上，方便設計者輕松地集成在服務器中，通過PCIe 4.0 x8接口與主CPU相連，板卡功耗僅有35W。

當然了，作為OCP的創(chuàng)始者，Meta也在服務器的設計上采用了OCP的Yosemite V3規(guī)范，每個服務器包含12個加速器，并使用PCIe Switch相連，根據(jù)Meta的說法，加速器的數(shù)目和服務器的配置參數(shù)是為了優(yōu)化目前及未來的負載而精心選擇的。

自研視頻轉碼芯片MSVP

值得注意的是，MTIA v1還只是他們在2020年開發(fā)的第一代AI加速器，Meta的目標是設計一系列推薦用MTIA ASIC。不過，MTIA v1在自研程度上或許沒有我們想象得那么深入，比如其RISC-V核心很可能是來自第三方IP廠商的。

而與MTIA一并公開的MSVP，卻是Meta首個真正意義上的內部自研ASIC方案，專為解決Meta的視頻點播和直播負載而設計，甚至考慮到了其AR/VR業(yè)務。Meta認為，這類轉碼芯片的存在，會為Meta未來在元宇宙上布局的生成式AI短視頻，提供更多支持。

MSVP / Meta

據(jù)Meta強調，F(xiàn)acebook網(wǎng)站上的視頻流量每天就有40億播放量，所以提升壓縮效率，提供更高的穩(wěn)定性、可靠性以及近乎無限的擴展性，就成了他們對自研視頻轉碼芯片的要求。從MSVP的設計架構上來看，除了多處理器的CPU子系統(tǒng)外，芯片大部分由轉碼核心構成。

在解碼性能上，MSVP支持主流的H.264、HEVC、VP9和AV1編碼，最大支持10bit色深和YUV420色度采樣。而在編碼性能上，MSVP僅支持H.264和VP9編碼，最大支持8bit色深。

Meta給出的數(shù)據(jù)中，每個MSVP可以在最高圖像質量輸出時實現(xiàn)4K 15FPS的峰值轉碼速度，在標準圖像質量下實現(xiàn)4K 60FPS的轉碼速度，且單個PICe模塊的功耗只有10W左右。由于采用了硬件轉碼加速，MSVP是ibx264軟件編碼速度的9倍，是libVPX軟件編碼速度的50倍。

寫在最后

Meta最重要的一大營收來源就是廣告業(yè)務，所以相對其他互聯(lián)網(wǎng)公司，他們會將深度學習推薦模型（DLRM）放在第一位。隨著模型大小和復雜程度不斷增加，如何跟上這股趨勢同時保證ROI，就成了他們的主要問題。MTIA代表了他們在自研AI基礎設施上走出的重要一步。至于MSVP，則代表了Meta想要進一步發(fā)展短視頻、AR/VR內容的同時，減少網(wǎng)絡帶寬提高傳播力度的解決方案。未來Meta要想逆流而上，這些自研芯片無疑會提供不小的助力。