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不止GPU,Meta扫货英伟达CPU

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英伟达和 Meta 宣布扩大多年、多代合作伙伴关系,英伟达将向这家社交媒体巨头提供数百万个 Blackwell 和 Rubin GPU(图形处理单元),以及 CPU(中央处理器)和网络产品。

该计划要求 Meta 在其数据中心内使用这些产品来训练和运行 AI 模型。

英伟达并未透露此次扩展交易的具体金额,但表示Meta将在其自有数据中心部署这些芯片,并充分利用英伟达云合作伙伴提供的资源。英伟达云合作伙伴计划涵盖了CoreWeave 和Crusoe等公司,这些公司为其他公司提供英伟达芯片的租赁和使用服务。

英伟达首席执行官黄仁勋在一份声明中表示:“没有人像 Meta 那样大规模部署人工智能——将前沿研究与工业级基础设施相结合,为数十亿用户提供全球最大的个性化和推荐系统。”

“通过对 CPU、GPU、网络和软件进行深度协同设计,我们将完整的英伟达平台带给 Meta 的研究人员和工程师,帮助他们为下一代人工智能前沿奠定基础。”

除了GPU之外,英伟达表示,Meta正在推出其首批大规模的Grace纯CPU服务器,并计划在2027年推出Vera纯CPU系统。这些服务器类似于Meta使用英特尔芯片的传统服务器,不包含任何GPU。

这种举动可能会给英特尔和AMD带来问题,这两家公司几十年来一直主导着CPU服务器领域。

Meta 还将在其 WhatsApp 即时通讯应用中使用英伟达的机密计算技术,该技术允许通过其 GPU 进行私密数据处理。

自 2026 年初以来,人工智能相关股票遭受重创,因为人们对支出担忧持续不断。

Meta的股价下跌了3.3%。微软(MSFT)受到的冲击尤为严重,自1月1日以来,其股价已下跌超过17%。

近几个月来,芯片股也出现降温,投资者质疑高性能GPU是否是驱动所有AI应用的必要条件,或者更专业的芯片最终是否会取而代之。随着英伟达的客户,包括亚马逊、谷歌和微软,纷纷推出各自AI芯片的更新版本,这些担忧也愈演愈烈。

11 月,《The Information》报道称,Meta 正在与谷歌洽谈,希望将其 TPU 芯片用于人工智能应用。

今年以来,英伟达股价下跌超过 1%,而竞争对手 AMD 的股价下跌超过 5%。

然而,分析师表示,英伟达不太可能在人工智能领域失去领先地位,因为GPU可以用于多种不同的人工智能应用,而像谷歌的TPU和亚马逊的Trainium处理器这样的芯片的应用范围则更为有限。

Meta与NVIDIA合作构建AI基础设施

NVIDIA 今日宣布与 Meta 建立多年、跨世代的战略合作伙伴关系,涵盖本地部署、云和 AI 基础设施。

Meta 将构建针对训练和推理进行优化的超大规模数据中心,以支持公司长期的 AI 基础设施路线图。此次合作将实现 NVIDIA CPU 和数百万个 NVIDIA Blackwell 和 Rubin GPU 的大规模部署,以及将NVIDIA Spectrum-X™ 以太网交换机集成到 Meta 的 Facebook 开放式交换系统平台中。

“目前还没有哪家公司能像 Meta 一样大规模部署人工智能——将前沿研究与工业级基础设施相结合,为数十亿用户打造全球规模最大的个性化和推荐系统,”NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示。“通过 CPU、GPU、网络和软件的深度协同设计,我们将完整的 NVIDIA 平台带给 Meta 的研究人员和工程师,助力他们构建下一代人工智能前沿的基础。”

Meta 创始人兼首席执行官马克·扎克伯格表示:“我们很高兴能够扩大与 NVIDIA 的合作,利用其 Vera Rubin 平台构建领先的集群,为全世界每个人提供个人超级智能。”

Meta 和 NVIDIA 继续合作,在其数据中心生产应用中部署基于 Arm 的 NVIDIA Grace™ CPU,以提升性能,这是 Meta 长期基础设施战略的一部分,旨在显著提高其数据中心的每瓦性能。

此次合作代表了 NVIDIA Grace 的首次大规模部署,并通过对 CPU 生态系统库的共同设计和软件优化投资,提高了每一代处理器的每瓦性能。

两家公司还在合作部署 NVIDIA Vera CPU,有望在 2027 年实现大规模部署,进一步扩大 Meta 的节能型 AI 计算范围,并推进更广泛的 Arm 软件生态系统。

Meta 将部署业界领先的基于 NVIDIA GB300 的系统,并创建一个涵盖本地数据中心和NVIDIA 云合作伙伴部署的统一架构,以简化操作,同时最大限度地提高性能和可扩展性。

此外,Meta 已在其基础设施范围内采用 NVIDIA Spectrum-X 以太网网络平台,以提供 AI 规模的网络,从而提供可预测的低延迟性能,同时最大限度地提高利用率并提高运营和电源效率。

(来源:综合自英伟达等)

*免责声明:本文由作者原创。文章内容系作者个人观点,半导体行业观察转载仅为了传达一种不同的观点,不代表半导体行业观察对该观点赞同或支持,如果有任何异议,欢迎联系半导体行业观察。

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