• Meta stellt seinen eigenen KI-Chip der nächsten Generation, MTIA, vor, der für Aufgaben wie die Anzeigenklassifizierung auf seinen Plattformen optimiert ist.
  • Der im 5-nm-Verfahren gefertigte Chip verspricht bis zu dreimal höhere Leistung als sein Vorgänger, die MTIA v1.
  • Meta strebt danach, Effizienz zu steigern und Kosten zu senken, indem es auf interne Hardware für KI-Aufgaben setzt, aber weiterhin GPUs verwendet.

Meta stellt die MTIA vor, seinen neuesten benutzerdefinierten KI-Chip, der verbesserte Leistung verspricht. Diese Ankündigung markiert einen Übergang zu interner Hardware für KI-Aufgaben, während weiterhin GPUs verwendet werden.

Metas neuester Fortschritt: Vorstellung des MTIA-Chips

Meta, entschlossen, mit anderen im Bereich der generativen KI zu konkurrieren, investiert Milliarden in KI. Die Mittel fließen in die Einstellung von KI-Forschern und die Entwicklung von Hardware, insbesondere maßgeschneiderter Chips für KI-Aufgaben.

À lire aussi:Intel stellt seinen neuesten KI-Chip vor, während der Wettbewerb mit Nvidia härter wird

Heute hat Meta seinen neuesten Chip, MTIA, vorgestellt, den Nachfolger der MTIA v1, der für Aufgaben wie die Anzeigenklassifizierung auf den Meta-Plattformen optimiert ist. Der neue Chip, im 5-nm-Verfahren gefertigt, bietet mehr Kerne, Leistung, Speicher und Geschwindigkeit als sein Vorgänger.

Verbesserte Leistung und Effizienz mit der MTIA

Die in 16 Rechenzentrumsregionen eingesetzte MTIA der nächsten Generation verspricht eine bis zu dreimal höhere Leistung als ihr Vorgänger, obwohl die Details vage bleiben. Meta beansprucht Effizienzgewinne durch die Kontrolle des gesamten Hardware- und Software-Stacks.

Metas Übergang: Von GPU-Abhängigkeit zu eigener Hardware

Diese Ankündigung, die auf ein kürzliches Briefing zur generativen KI folgt, markiert Metas Hinwendung zu interner Hardware. Obwohl sie noch nicht für das Training generativer KI-Modelle verwendet wird, ergänzt sie die GPUs.

Unter Druck, Kosten zu senken, kontrastiert Metas langsame Hardware-Fortschritte mit denen von Wettbewerbern wie Google, Amazon und Microsoft, die bei maßgeschneiderten KI-Chips bereits weit fortgeschritten sind. Trotz eines relativ kurzen Entwicklungszyklus hinkt Meta hinterher, sich von GPUs zu lösen und die Konkurrenz einzuholen.