Meta Platforms zaprezentowało swoją najnowszą innowację – nowy chip przyspieszający sztuczną inteligencję, który zapewni ogromny wzrost mocy obliczeniowej dla technologii AI. Firma, która stoi za takimi gigantami jak Facebook, Instagram czy WhatsApp, postanowiła zrezygnować z zewnętrznych rozwiązań firmy Nvidia i zmniejszyć swoje koszty energetyczne poprzez rozwój własnego układu.
Chip o nazwie „Artemis” ma zrównoważoną architekturę, która uwzględnia moc obliczeniową, przepustowość pamięci oraz pojemność pamięci, by idealnie obsługiwać modele do oceniania i rekomendacji. Ta inicjatywa stanowi istotny krok Meta Platforms w kierunku wykorzystania własnej technologii układowej.
Firma Meta zainwestowała dużo środków w rozwój technologii, nie tylko w zakup układów od Nvidia, ale również w rozwój oprogramowania w celu maksymalizacji wydajności infrastruktury AI. Układ Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) to jednak nie koniec planów Meta – firma zamierza rozszerzyć zakres zastosowania chipa, aby obsługiwał także generatywne obciążenia AI.
Współpraca z Taiwan Semiconductor Manufacturing Co w produkcji nowego chipa potwierdza zaawansowanie technologiczne Meta Platforms. Zaawansowany proces „5nm” TSMC sprawi, że nowy chip oferuje trzykrotnie wyższą wydajność niż pierwsza generacja procesora Meta, co stanowi przełom w dziedzinie aplikacji AI.
FAQ
1. Jaki jest cel nowego chipa przyspieszającego AI Meta o kodowej nazwie „Artemis”?
Artemis ma za zadanie odpowiedzieć na rosnące zapotrzebowanie na moc obliczeniową dla produktów AI, zmniejszając jednocześnie zależność od zewnętrznych układów AI i koszty energetyczne.
2. Jak chip Artemis osiąga optymalną wydajność dla modeli oceniania i rekomendacji?
Architektura układu dąży do osiągnięcia właściwej równowagi między mocą obliczeniową, przepustowością pamięci oraz pojemnością pamięci, specjalnie dostosowaną do obsługi modeli oceny i rekomendacji.
3. Jakie inne działania podejmowała Meta w celu optymalizacji swojej infrastruktury AI?
Oprócz opracowywania własnych chipów i sprzętu, Meta zainwestowała znaczne środki w rozwój oprogramowania w celu maksymalizacji wydajności swojej infrastruktury.
4. Ile układów Nvidia i innych chipów AI Meta planuje nabyć?
Meta zamierza nabyć w tym roku około 350 000 flagowych chipów H100 od Nvidia, obok innych dostawców, łącznie gromadząc 600 000 układów H100.
5. Jaki oczekiwany wzrost wydajności ma nowy chip przyspieszający AI Meta?
Nowy chip, wyprodukowany przy użyciu procesu „5nm” Taiwan Semiconductor Manufacturing Co, oferuje trzykrotnie większą wydajność niż pierwsza generacja procesora Meta.
6. Gdzie Meta wdrożyła swój nowy chip przyspieszający AI?
Chip został już wdrożony w centrach danych Meta i aktywnie obsługuje aplikacje AI.
7. Jakie są przyszłe plany Meta dotyczące rozszerzania swojej infrastruktury AI?
Meta prowadzi programy mające na celu rozszerzenie zakresu swojego chipa Meta Training and Inference Accelerator (MTIA), w tym obsługę obciążeń generatywnych AI.
Przemysł AI przechodzi obecnie dynamiczny rozwój, a firmy takie jak Meta Platforms są liderami innowacji. Według prognoz rynkowych, światowy rynek układów AI ma osiągnąć wartość 59,2 miliarda dolarów do 2026 roku, rosnąc średnio o 38,9% rocznie w okresie prognozowym. Wzrost tego zapotrzebowania wynika z coraz większego stosowania technologii AI w różnych branżach, w tym w opiece zdrowotnej, motoryzacji, finansach i nie tylko.
Jednym z największych wyzwań stojących przed branżą jest zapotrzebowanie na moc obliczeniową potrzebną do obsługi aplikacji AI. Modele AI wymagają ogromnej mocy obliczeniowej do przetwarzania i analizy ogromnych zbiorów danych w czasie rzeczywistym. Wprowadzenie własnego układu przyspieszającego AI, Artemis, przez Meta jest strategicznym krokiem w celu radzenia sobie z tym wyzwaniem i zmniejszenia zależności od zewnętrznych układów AI.
Zmniejszenie kosztów energetycznych jest kolejnym istotnym problemem dla branży. Aplikacje AI mogą konsumować znaczną ilość energii, co prowadzi do wyższych kosztów operacyjnych i wpływu na środowisko. Opracowując własny energooszczędny chip, Meta ma na celu zminimalizowanie zużycia energii i poprawę zrównoważonej infrastruktury AI.
Chociaż Meta zainwestowała sporo w nabycie chipów od Nvidia i innych dostawców, decyzja o opracowaniu własnego chipa pokazuje zaangażowanie firmy w innowację i niezależność. Ten krok pozwala Meta na większą kontrolę nad sprzętem i jego optymalizację specjalnie dla swoich produktów AI.
Zaangażowanie Taiwan Semiconductor Manufacturing Co w produkcję nowego chipa Meta ma duże znaczenie. TSMC jest jednym z wiodących producentów układów scalonych, znany z zaawansowanej technologii i procesów produkcyjnych. Wykorzystanie zaawansowanego procesu „5nm” TSMC zapewnia, że nowy chip Meta oferuje wyjątkową wydajność i efektywność, umożliwiając sprawną obsługę obciążeń AI.
Wdrożenie chipa MTIA w centrach danych Meta to dopiero początek. Firma ma ambitne plany rozszerzenia zakresu chipa w celu wsparcia obciążeń generatywnych AI. Generatywna AI polega na tworzeniu nowych treści, takich jak obrazy, filmy czy tekst, co wymaga jeszcze większej mocy obliczeniowej i specjalnego sprzętu. Poprzez umożliwienie obsługi generatywnej AI, Meta ma na celu wzmocnienie możliwości swoich platform i oferowanie użytkownikom bardziej innowacyjnych i spersonalizowanych doświadczeń.
Podsumowując, opracowanie przez Meta własnego chipa przyspieszającego AI, Artemis, jest wyrazem zaangażowania firmy w rozwój technologii AI i poprawę wydajności swojej infrastruktury. Poprzez zmniejszenie zależności od zewnętrznych chipów AI, Meta dąży do zwiększenia kontroli nad sprzętem i jego optymalizacji specjalnie dla swoich produktów AI. Dzięki wsparciu zaawansowanej technologii i ciągłych starań w celu rozszerzenia infrastruktury AI, Meta Platforms pozycjonuje się jako lider na rynku AI.
[Osadź](https://www.youtube.com/embed/rViVFrQg4Hk)
The source of the article is from the blog mendozaextremo.com.ar