A gigante da tecnologia, Meta, revelou seu chip de próxima geração Meta Training and Inference Accelerator (MTIA), prometendo melhorias significativas em potência e capacidade de treinamento de modelos mais rápidos. Este chip de IA personalizado é projetado especificamente para otimizar os modelos de classificação e recomendação da Meta, tornando o treinamento mais eficiente e as tarefas de inferência significativamente mais fáceis.
Em uma postagem recente no blog, a Meta enfatizou que o chip MTIA é um componente crucial de sua estratégia de longo prazo para construir uma infraestrutura de IA de ponta. A empresa prevê que seus chips se integrem perfeitamente com sua tecnologia existente e futuros avanços em GPUs. Considerando os objetivos ambiciosos estabelecidos para seu silício personalizado, a Meta reconhece a necessidade de investir em diversos elementos, como largura de banda de memória, redes e capacidade, juntamente com sistemas de hardware de próxima geração.
Originalmente anunciado em maio de 2023, o MTIA v1 concentrou-se em equipar centros de dados com esses chips avançados. O próximo chip MTIA de próxima geração é esperado para atender ao mesmo público-alvo. Surpreendentemente, a Meta anunciou que ambos os chips MTIA já estão em produção, divergindo da projeção inicial de liberar o MTIA v1 em 2025.
Embora o foco atual do MTIA seja no treinamento de algoritmos de classificação e recomendação, a Meta tem planos de expandir as capacidades do chip no futuro. O objetivo é possibilitar o treinamento de modelos de IA generativa, como os aclamados modelos de linguagem Llama da Meta. Ao fornecer um equilíbrio ideal de potência de computação, largura de banda de memória e capacidade de memória, o novo chip MTIA possui impressionantes 256MB de memória on-chip com 1,3GHz, superando os 128MB e 800GHz de seu antecessor. Resultados de testes iniciais indicaram uma melhoria de três vezes no desempenho em comparação com o chip MTIA de primeira geração em relação aos quatro modelos avaliados pela Meta.
Olhando para o futuro, a Meta também anunciou sua intenção de desenvolver chips de IA adicionais. Entre esses projetos está o Artemis, um chip especificamente projetado para tarefas de inferência. À medida que a demanda por potência computacional aumenta junto com o uso generalizado de IA, várias gigantes da tecnologia, incluindo Google, Microsoft e Amazon, aventuraram-se a criar seus próprios chips personalizados. O Google introduziu seus chips TPU em 2017, a Microsoft revelou seus chips Maia 100, enquanto a Amazon desenvolveu o chip Trainium 2, que acelera significativamente o treinamento de modelos fundamentais.
A competição em torno da aquisição de chips potentes exemplifica a crescente necessidade de chips personalizados que possam executar efetivamente modelos de IA. Essa demanda contribuiu para a impressionante dominância de mercado da Nvidia, resultando em uma avaliação da empresa de US$ 2 trilhões.
FAQs
The source of the article is from the blog oinegro.com.br