• Meta は、次世代カスタム AI チップがより高性能になり、ランキングモデルをより迅速にトレーニングできると約束している。
  • 新しい Meta Training and Inference Accelerator（MTIA）チップは、社内のカスタムシリコンへの大規模な取り組みの一環であり、他のハードウェアシステムの探求も含まれている。
  • Meta はまた、Nvidia などの AI チップに数十億ドルを費やしている。
  • AI 競争が激化する中、高性能 AI チップの需要はますます高まっている。

Meta Platforms は水曜日、自社開発の次世代 AI アクセラレーションチップの詳細を発表した。この次世代チップはより高速で、ランキングモデルをより迅速にトレーニングできる。

新 AI チップの特長

昨年 5 月に正式発表された Meta 初の AI 推論アクセラレータ「Meta Training and Inference Accelerator（MTIA）v1」と比較して、最新チップは大幅な性能向上を実現している。

Meta は、新しい MTIA チップについて「計算能力、メモリ帯域幅、メモリ容量の最適なバランスに根本的に焦点を当てている」と述べた。

このチップは、1.3GHz で 256MB のオンチップメモリを搭載する。v1 では 128MB、800GHz だった。

Meta の初期テストによると、新チップは、同社が評価した 4 つのモデルにおいて、第 1 世代バージョンよりも 3 倍高速であることが示された。

新しい MTIA チップは、他のハードウェアシステムの研究も含む、社内のカスタムシリコンへの大規模な取り組みの一環である。チップとハードウェアの製造に加え、Meta はインフラの能力を最大限に活用するためのソフトウェア開発にも多額の投資を行っている。

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テクノロジー企業間の AI 競争

AI 競争が激化する中、高性能 AI チップの需要はますます高まっている。

今年 1 月 18 日、Meta の CEO であるマーク・ザッカーバーグは、Meta が汎用人工知能（AGI）計画を実現するため、Nvidia などの AI チップに数十億ドルを費やすと表明した。今年、マーク・ザッカーバーグ CEO は、同社が Nvidia の主力 H100 チップを約 35 万個取得する計画だと述べた。

もちろん、独自チップに注目しているテクノロジー大手は Meta だけではない。

数日前、Google は、ARM アーキテクチャに基づく「Axion」と呼ばれるカスタムプロセッサを構築していると発表した。これは YouTube 広告などのサービスを Google Cloud 上でサポートするためのもので、2024 年後半に利用可能になる予定だ。

Microsoft と Amazon も、AI タスクを処理できるカスタムチップの開発に着手している。