Meta Platforms teilte am Donnerstag neue Details zu Projekten mit, die es verfolgte, um seine Rechenzentren besser für die Unterstützung der Arbeit mit künstlicher Intelligenz geeignet zu machen, einschließlich einer benutzerdefinierten Chip-„Familie“, die das Unternehmen nach eigenen Angaben intern entwickelte.
Der Facebook- und Instagram-Inhaber sagte in einer Reihe von Blogbeiträgen, dass er im Jahr 2020 im Rahmen des Meta Training and Inference Accelerator (MTIA)-Programms einen Chip der ersten Generation entwickelt habe, der darauf abzielte, die Effizienz der von ihm verwendeten Empfehlungsmodelle zu verbessern Anzeigen und andere Inhalte in Newsfeeds.
Reuters berichtete zuvor, dass das Unternehmen nicht vorhabe, seinen ersten hauseigenen KI-Chip flächendeckend einzusetzen, sondern bereits an einem Nachfolger arbeite. In den Blogbeiträgen wurde der erste MTIA-Chip als Lernmöglichkeit dargestellt.
„Aus diesem ersten Programm haben wir unschätzbare Lehren gezogen, die wir in unsere Roadmap integrieren“, heißt es darin.
Der erste MTIA-Chip konzentrierte sich ausschließlich auf einen KI-Prozess namens Inferenz, bei dem Algorithmen, die auf riesigen Datenmengen trainiert wurden, beurteilen, ob beispielsweise ein Tanzvideo oder ein Katzen-Meme als nächster Beitrag im Feed eines Benutzers, den Beiträgen, angezeigt werden soll genannt.
Ein Meta-Sprecher lehnte es ab, sich zu den Bereitstellungszeitplänen zu äußern oder näher auf die Pläne des Unternehmens einzugehen, Chips zu entwickeln, die auch die Modelle trainieren könnten.
Meta war im vergangenen Jahr an einem umfangreichen Projekt zur Modernisierung seiner KI-Infrastruktur beteiligt, nachdem die Führungskräfte erkannt hatten, dass es an der Hardware und Software mangelte, die erforderlich war, um die Nachfrage von Produktteams zu decken, die KI-gestützte Funktionen entwickeln.
Als Teil dessen verwarf das Unternehmen Pläne für eine groß angelegte Einführung eines internen Inferenzchips und begann mit der Arbeit an einem ehrgeizigeren Chip, der sowohl Training als auch Inferenz durchführen kann, so der Bericht von Reuters.
Meta räumte in seinen Blogbeiträgen ein, dass sein erster MTIA-Chip bei hochkomplexen KI-Modellen ins Stolpern geraten sei, sagte jedoch, dass der Chip mit Modellen niedriger und mittlerer Komplexität effizienter umgehen könne als die Chips der Konkurrenz.
Der MTIA-Chip verbrauchte außerdem nur 25 Watt Leistung – ein Bruchteil dessen, was marktführende Chips von Anbietern wie Nvidia verbrauchen – und nutzte eine Open-Source-Chiparchitektur namens RISC-V, sagte Meta.
Zusätzlich zur Detaillierung seiner Chip-Arbeit lieferte Meta ein Update zu den Plänen, seine Rechenzentren auf modernere KI-orientierte Netzwerk- und Kühlsysteme umzugestalten, und sagte, dass es in diesem Jahr den ersten Spatenstich für seine erste Anlage dieser Art machen werde.
Das neue Design wäre 31 Prozent günstiger und könne doppelt so schnell gebaut werden wie die aktuellen Rechenzentren des Unternehmens, erklärte ein Mitarbeiter in einem Video, in dem er die Änderungen erläuterte.
© Thomson Reuters 2023
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