• Meta verspricht, dass sein maßgeschneiderter KI-Chip der nächsten Generation leistungsstärker sein wird und seine Ranking-Modelle schneller trainieren kann.
  • Der neue Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) ist Teil einer umfassenden Initiative für kundenspezifische Siliziumchips im Unternehmen, die auch die Erforschung anderer Hardwaresysteme umfasst.
  • Meta gibt außerdem Milliarden von Dollar für KI-Chips von Nvidia und anderen aus.
  • Da sich das KI-Rennen verschärft, steigt die Nachfrage nach leistungsstarken KI-Chips.

Meta Platforms hat am Mittwoch die Details seines hauseigenen KI-Beschleunigerchips der nächsten Generation enthüllt. Der Chip der nächsten Generation wird leistungsstärker sein und seine Ranking-Modelle schneller trainieren können.

Was ist das Besondere an diesem neuen KI-Chip?

Im Vergleich zum Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) v1, dem ersten offiziell im Mai letzten Jahres angekündigten KI-Inferenzbeschleuniger von Meta, bietet die neueste Version des Chips deutliche Leistungsverbesserungen.

Meta erklärte, dass der neue MTIA-Chip „grundlegend auf das richtige Gleichgewicht zwischen Rechenleistung, Speicherbandbreite und Speicherkapazität ausgerichtet ist.“

Der Chip wird 256 MB On-Chip-Speicher bei 1,3 GHz haben, gegenüber 128 MB und 800 GHz bei der v1.

Erste Tests von Meta zeigen, dass der neue Chip bei den vier vom Unternehmen bewerteten Modellen dreimal leistungsfähiger ist als die Version der ersten Generation.

Der neue MTIA-Chip ist Teil einer umfassenden Initiative für kundenspezifische Siliziumchips im Unternehmen, die auch die Erforschung anderer Hardwaresysteme umfasst. Neben der Herstellung von Chips und Hardware hat Meta massiv in die Entwicklung von Software investiert, um die Leistung seiner Infrastruktur optimal zu nutzen.

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Das KI-Rennen unter den Technologieunternehmen

Da sich das KI-Rennen verschärft, sind leistungsstarke KI-Chips zunehmend gefragt.

Am 18. Januar dieses Jahres gab Meta-CEO Mark Zuckerberg lautstark bekannt, dass Meta plant, seinen Plan für eine allgemeine künstliche Intelligenz (AGI) umzusetzen und dafür Milliarden für den Kauf von KI-Chips von Nvidia und anderen auszugeben. In diesem Jahr erklärte CEO Mark Zuckerberg, dass das Unternehmen etwa 350.000 der führenden H100-Chips von Nvidia erwerben wolle.

Natürlich ist Meta nicht der einzige Technologieriese, der sich für hauseigene Chips interessiert.

Vor einigen Tagen gab Google bekannt, dass es einen maßgeschneiderten Prozessor auf Basis der ARM-Architektur namens Axion baut, der Dienste wie YouTube-Werbung auf Google Cloud unterstützen soll und später im Jahr 2024 verfügbar sein wird.

Microsoft und Amazon haben ebenfalls begonnen, an maßgeschneiderten Chips zu arbeiten, die KI-Aufgaben bewältigen können.