Meta Platforms, moderbolaget till Facebook, Instagram och WhatsApp, har avslöjat detaljer om sitt senaste in-house-artificiella intelligensacceleratorchip. Det teknikjätte, internt kallat ”Artemis”, syftar till att möta den ökande efterfrågan på beräkningskraft som krävs för att stödja sina AI-produkter.
Denna satsning av Meta kommer som en lösning för att minska sitt beroende av Nvidias AI-chips och minska energikostnaderna. Det specialdesignade chipet syftar till att hitta en balans mellan beräkningskraft, minnesbandbredd och minneskapacitet och är specifikt optimerat för att betjäna ranking och rekommendationsmodeller.
Meta’s nya Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) chip markerar en betydande framsteg i företagets bredare anpassade silikoninsatser. Medan utvecklingen av avancerade chip och hårdvara är avgörande, har Meta även investerat kraftigt i programvaruutveckling för att maximera effektiviteten av sin infrastruktur.
Utöver detta har Meta gjort betydande investeringar i att förvärva Nvidia och andra AI-chips. Bolagets VD, Mark Zuckerberg, meddelade planer att köpa cirka 350 000 flaggskepp H100-chips från Nvidia bara i år. Totalt avser Meta att samla motsvarande 600 000 H100-chips från olika leverantörer.
Taiwan Semiconductor Manufacturing Co har anförtrotts att producera det nya chipet och dra nytta av sin toppmoderna ”5nm”-process. Enligt Meta erbjuder detta avancerade chip tre gånger prestanda jämfört med dess första generationsprocessor, vilket gör det till en spelväxlare för AI-applikationer.
MTIA-chipet har redan implementerats i Metas datacenter och är aktivt involverat i att betjäna AI-arbetsbelastningar. Företaget har emellertid större planer för sin AI-infrastruktur. Meta syftar till att utöka omfattningen av MTIA, inklusive stöd för generativa AI-arbetsbelastningar, genom flera pågående program.
### Vanliga frågor
1. Vad är syftet med Metas nya AI-acceleratorchip, med kodnamnet ”Artemis”?
Meta’s Artemis-chip är utformat för att möta de växande kraven på beräkningskraft hos dess AI-produkter, och samtidigt minska beroendet av externa AI-chips och energikostnaderna.
2. Hur uppnår Artemis-chipet optimal prestanda för ranking- och rekommendationsmodeller?
Chipets arkitektur strävar efter att hitta en rätt balans mellan beräkningskraft, minnesbandbredd och minneskapacitet, specifikt anpassade för att betjäna ranking- och rekommendationsmodeller.
3. Vilka andra ansträngningar har Meta gjort för att optimera sin AI-infrastruktur?
Förutom att utveckla anpassade chip och hårdvara har Meta gjort betydande investeringar i programvaruutveckling för att maximera effektiviteten av sin infrastruktur.
4. Hur många Nvidia- och andra AI-chips planerar Meta att förvärva?
Meta planerar att förvärva cirka 350 000 flaggskepp H100-chips från Nvidia bara i år, tillsammans med andra leverantörer, sammanlagt 600 000 H100-chips.
5. Vilken förväntad prestandaförbättring har Metas nya AI-acceleratorchip?
Det nya chipet, tillverkat med Taiwan Semiconductor Manufacturing Co’s ”5nm”-process, erbjuder tre gånger prestandan av Metas första generationsprocessor.
6. Var har Meta implementerat sitt nya AI-acceleratorchip?
Chipet har redan implementerats i Metas datacenter och är aktivt betjänande AI-applikationer.
7. Vilka är Metas framtidsplaner för att utöka sin AI-infrastruktur?
Meta har pågående program som syftar till att utöka omfattningen av sin Meta Training and Inference Accelerator (MTIA)-chip, vilket inkluderar stöd för generativa AI-arbetsbelastningar.
AI-branschen genomgår en enorm tillväxt, med företag som Meta Platforms i fronten för innovation. Enligt marknadsprognoser förväntas den globala AI-chip-marknadens värde nå 59,2 miljarder USD år 2026, med en årlig tillväxt på 38,9% under prognosperioden. Denna ökning i efterfrågan på AI-chips drivs av den ökande adoptionen av AI-tekniker inom olika branscher, inklusive hälsovård, fordonsindustrin, finanssektorn och mer.
En av de största utmaningarna som branschen står inför är behovet av beräkningskraft för att stödja AI-applikationer. AI-modeller kräver enorma mängder datorkraft för att bearbeta och analysera stora dataset i realtid. Metas lansering av sitt in-house AI-acceleratorchip, Artemis, är ett strategiskt drag för att möta denna utmaning och minska sitt beroende av externa AI-chips.
Att minska energikostnaderna är en annan betydande oro för branschen. AI-applikationer kan konsumera en betydande mängd energi, vilket leder till högre driftskostnader och miljöpåverkan. Genom att utveckla sin egen energieffektiva chip, strävar Meta efter att minimera energiförbrukningen och förbättra hållbarheten i sin AI-infrastruktur.
Medan Meta har investerat kraftigt i att förvärva Nvidia- och andra AI-chips, understryker beslutet att utveckla sitt eget specialdesignade chip företagets engagemang för innovation och självförsörjning. Detta beslut ger Meta större kontroll över hårdvaran och möjligheten att optimera den specifikt för sina AI-produkter.
Taiwan Semiconductor Manufacturing Co’s deltagande i produktionen av Metas nya chip är signifikant. TSMC är en av de ledande halvledartillverkarna, känd för sin innovativa teknologi och tillverkningsprocesser. Genom att dra nytta av TSMC’s avancerade ”5nm”-process säkerställer det nya chipet från Meta enastående prestanda och effektivitet, vilket möjliggör att möta kraven för AI-arbetsbelastningar effektivt.
Metas implementering av MTIA-chipet i sina datacenter är bara början. Företaget har ambitiösa planer att utvidga omfattningen av chipet för att stödja generativa AI-arbetsbelastningar. Generativ AI innebär att skapa nytt innehåll, som bilder, videor eller text, vilket kräver ännu mer beräkningskraft och specialiserad hårdvara. Genom att möjliggöra stöd för generativ AI, strävar Meta efter att förbättra sina plattformars kapacitet och erbjuda användare mer innovativa och personliga upplevelser.
Slutligen exemplifierar Metas utveckling av sitt in-house AI-acceleratorchip, Artemis, företagets åtagande för att främja AI-tekniker och förbättra effektiviteten i sin infrastruktur. Genom att minska sitt beroende av externa AI-chips strävar Meta efter att ha större kontroll över sin hårdvara och optimera den specifikt för sina AI-produkter. Med stöd av innovativ teknologi och pågående ansträngningar för att utvidga sin AI-infrastruktur, positionerar sig Meta Platforms som en ledare inom AI-branschen.
Källa: GlobalData
The source of the article is from the blog girabetim.com.br