• Meta presenta su chip de IA personalizado de última generación, MTIA, optimizado para tareas como la clasificación de anuncios en sus plataformas.
  • El chip, fabricado con un proceso de 5 nm, promete un rendimiento hasta 3 veces mejor que su predecesor, MTIA v1.
  • Meta busca lograr una mayor eficiencia y reducir costos al avanzar hacia hardware interno para tareas de IA, aunque todavía depende de las GPU.

Meta presenta MTIA, su último chip de IA personalizado, que promete un rendimiento mejorado. Este movimiento señala un cambio hacia el hardware interno para tareas de IA, sin dejar de depender de las GPU.

El último avance de Meta: presentación del chip MTIA

Meta, decidida a competir en IA generativa, invierte miles de millones en IA. Los fondos se destinan a la contratación de investigadores de IA y al desarrollo de hardware, en particular chips personalizados para tareas de IA.

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Hoy, Meta presentó su último chip, MTIA, sucesor del MTIA v1, optimizado para tareas como la clasificación de anuncios en las plataformas de Meta. El nuevo chip, fabricado con un proceso de 5 nm, cuenta con más núcleos, potencia, memoria y velocidad en comparación con su predecesor.

Rendimiento y eficiencia mejorados con MTIA

Ya activo en 16 regiones de centros de datos, el MTIA de última generación promete un rendimiento hasta 3 veces mejor que su predecesor, aunque los detalles siguen siendo vagos. Meta afirma obtener ganancias de eficiencia gracias al control de toda la pila de hardware y software.

La transición de Meta: de la dependencia de las GPU al hardware interno

La presentación, tras una reciente sesión informativa sobre IA generativa, marca el cambio de Meta hacia el hardware interno. Aunque aún no se utiliza para el entrenamiento de IA generativa, complementa las GPU.

Ante la presión por reducir costos, el lento progreso de hardware de Meta contrasta con competidores como Google, Amazon y Microsoft, que ya están avanzados en chips de IA personalizados. A pesar de un ciclo de desarrollo relativamente corto, Meta todavía está rezagada en lograr la independencia de las GPU y en igualar a sus competidores.