Meta Platforms تطلق شريحة تسريع ذكاء اصطناعي من الجيل الجديد

Meta Platforms هو سجل عام يعتمد على أدلة المقالة، وسياق الكيان، وروابط الأحداث، وسياق العلاقات.

أعلنت Meta يوم الأربعاء تفاصيل النسخة المحسّنة من شريحة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. تتيح هذه الشريحة تدريب النماذج بشكل أسرع، وتقليل اعتماد Meta على شرائح الذكاء الاصطناعي من Nvidia، وخفض تكاليف الطاقة الإجمالية. في العام الماضي، كشفت Meta عن النسخة الأولى من مسرع التدريب والاستدلال Meta (MTIA v1). MTIA هو مشروع طويل الأجل يوفر البنية الأكثر كفاءة لأعباء العمل الحرجة لـ Meta. استعرضت Meta يوم الأربعاء شريحة تسريع الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد، وهي شريحة مخصصة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي لـ Meta. تعمل Meta على هذا المشروع، المسمى «Artemis»، منذ فترة، وتستهدف الشريحة المتقدمة أيضًا مراكز البيانات، مثل الإصدار السابق.

تقوم Meta ببناء بنية تحتية واسعة النطاق لمنتجات الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد (GenAI) والخدمات المرتبطة بها، وأنظمة التوصية، ودعم الأبحاث المتقدمة في الذكاء الاصطناعي. اقرأ أيضًا: OpenAI وMeta تستعدان لإطلاق نماذج ذكاء اصطناعي مزودة بقدرات «الاستدلال». تطور عالي الجودة مع هذا الإصدار الجديد من MTIA، يمكن مضاعفة عرض النطاق الترددي للحوسبة والذاكرة للحل القديم مع إنشاء اتصال وثيق مع عبء العمل. لتقديم توصيات عالية الجودة للمستخدمين، تم تطويره لتصنيف القوائم ونماذج التوصية. يقدم تصميم TIA الجديد من Meta أيضًا هيكل شريحة محسّن (NC)، والذي يسمح بضبط شبكة PEs الأخرى.

هذه التطورات، من بين أمور أخرى، ضرورية لخارطة الطريق طويلة الأجل للولايات المتحدة، ولخارطة الطريق طويلة الأجل الخاصة بهم، ولتحديات أوسع. من أجل زيادة القدرة الحاسوبية ولحاق بمنافسيها، كانت العديد من شركات الذكاء الاصطناعي مثل Google وMicrosoft وAmazon تسعى بالفعل لتطوير شرائحها الخاصة. صرحت Meta في منشورها: «سيكون MTIA عنصرًا مهمًا في خارطة الطريق طويلة الأجل لبناء وتوسيع نطاق البنية التحتية الأقوى والأكثر كفاءة الممكنة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي الفريدة لـ Meta.» اقرأ أيضًا: ستدمج Meta الذكاء الاصطناعي في النظارات الذكية Ray-Ban. الإصدار القديم من MTIA ظهر الإصدار الأولي من مسرع التدريب والاستدلال Meta (MTIA) لأول مرة في العام الماضي.

تم تصميم مسرع الذكاء الاصطناعي من الجيل الأول من Meta مع وضع نماذج التوصية للتعلم العميق في الاعتبار، وتم توسيع تنوع التجربة من خلال المنتجات. يشكل MTIA v1 خطوة مهمة في تحسين كفاءة البنية التحتية للحوسبة ودعم مطوري البرمجيات.