Meta Platforms, compania-mamă a Facebook, intenționează să implementeze propriile cipuri de inteligență artificială personalizate, cunoscute sub numele de Artemis, în centrele sale de date în acest an. Această inițiativă urmărește reducerea dependenței companiei de cipurile H100 dominate de Nvidia și abordarea costurilor în creștere asociate cu rularea sarcinilor de lucru legate de IA.
Integrarea produselor generate de IA în servicii precum Facebook, Instagram și WhatsApp a impus companiei Meta să investească miliarde de dolari pentru a-și crește capacitățile de calcul. Acest lucru a implicat achiziționarea de cipuri specializate și reconfigurarea centrului de date în consecință.
Deși implementarea reușită a propriului său cip ar putea duce la economii anuale de sute de milioane de dolari la costurile energetice și la miliarde de dolari la costurile de achiziționare a cipurilor, compania va continua să depindă de GPU-urile H100 ale Nvidia în viitorul previzibil. Până la sfârșitul anului, Meta intenționează să aibă aproximativ 350.000 de procesoare H100 în serviciu.
Decizia de a dezvolta propriul cip semnifică o evoluție pozitivă pentru proiectul de siliciu AI intern al companiei Meta. În 2022, compania a decis să întrerupă încarnarea inițială a cipului în favoarea GPU-urilor Nvidia. Noul cip, Artemis, împarte aceeași preocupare pentru inferența de IA ca și predecesorul său, care implică utilizarea algoritmilor pentru a face judecăți de clasare și a genera răspunsuri la indicațiile utilizatorilor.
Un purtător de cuvânt al Meta a comentat: „Vedem acceleratoarele dezvoltate intern ca fiind foarte complementare cu GPU-urile disponibile comercial în furnizarea amestecului optim de performanță și eficiență în sarcinile specifice Meta.”
Chiar dacă eforturile Meta de a reduce dependența de procesoarele Nvidia pot indica o schimbare potențială, GPU-urile Nvidia vor continua să joace un rol semnificativ în infrastructura de inteligență artificială a Meta în prezent. Cu toate acestea, introducerea lui Artemis subliniază angajamentul Meta de a îmbunătăți eficiența și de a stimula inovația în domeniul inteligenței artificiale.
Întrebări frecvente
1. Ce implementează Meta Platforms în centrele sale de date în acest an?
Meta Platforms implementează propriile cipuri de inteligență artificială personalizate, cunoscute sub numele de Artemis, în centrele sale de date.
2. De ce Meta implementează propriile cipuri?
Meta implementează propriile cipuri pentru a reduce dependența de cipurile H100 ale Nvidia și pentru a aborda costurile legate de rularea sarcinilor de lucru legate de IA.
3. Cum a investit Meta în creșterea capacităților sale de calcul?
Meta a investit miliarde de dolari în achiziționarea de cipuri specializate și reconfigurarea centrului său de date pentru a integra produsele generate de IA în servicii precum Facebook, Instagram și WhatsApp.
4. Va înlocui Meta complet cipurile H100 ale Nvidia?
Nu, Meta va continua să depindă de GPU-urile H100 ale Nvidia în viitorul previzibil și intenționează să aibă aproximativ 350.000 de procesoare H100 în serviciu până la sfârșitul anului.
5. Care este focusul noului cip al Meta, Artemis?
Artemis, noul cip al Meta, se concentrează pe inferența de IA, care implică utilizarea algoritmilor pentru a face judecăți de clasare și a genera răspunsuri la indicațiile utilizatorilor.
Definiții
– Inteligență artificială (IA): Simularea proceselor de inteligență umană de către mașini, în special sisteme de calcul, care implică sarcini precum învățarea, raționamentul și rezolvarea problemelor.
– Centre de date: Facilități utilizate pentru a găzdui sisteme de calcul și componentele asociate, cum ar fi sistemele de telecomunicații și de stocare. Ele pot stoca, procesa și gestiona cantități uriașe de date.
– GPU-uri (Unități de Procesare Grafică): Procesoare specializate proiectate pentru a gestiona sarcini grafice complexe și calcul paralel, utilizate în mod obișnuit pentru aplicațiile de IA și învățare automată.
Linkuri sugerate legate:
1. Inteligență artificială – Wikipedia
2. Centre de date – Wikipedia
3. Aplicații accelerate de GPU Nvidia
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni