Meta Platforms は、記事の証拠、エンティティのコンテキスト、イベントリンク、関係性のコンテキストに基づく公開記録です。
Meta は水曜日、改良された自社 AI チップの詳細を発表した。このチップはモデルのトレーニングを高速化し、Nvidia 製 AI チップへの依存を減らし、全体的なエネルギーコストを削減する。昨年、Meta は初代 Meta Training and Inference Accelerator(MTIA v1)を発表した。MTIA は、Meta の重要なワークロードに最も効率的なアーキテクチャを提供する長期プロジェクトである。水曜日、Meta は次世代 AI アクセラレータチップを発表した。これは Meta の AI ワークロード向けにカスタマイズされたチップだ。同社は「Artemis」と呼ばれるこのプロジェクトにしばらく前から取り組んでおり、この先進チップは前バージョン同様、データセンターも対象としている。Meta は、次世代 AI(GenAI)製品と関連サービス、レコメンデーションシステム、高度な AI 研究支援のための大規模インフラを構築中である。こちらもお読みください:OpenAI と Meta は「推論」能力を備えた AI モデルをリリース予定。高品質な進化新しい MTIA により、従来ソリューションの計算・メモリ帯域幅を倍増しながら、ワークロードとの密接な連携を確立できる。高品質なレコメンデーションを提供するため、リストやレコメンデーションモデルをランク付けするよう開発された。Meta の新 TIA 設計には、他の PE
ネットワークを調整可能な改良チップ構造(NC)も採用されている。これらの開発は、とりわけ、米国の長期ロードマップ、その長期ロードマップ、より大きな課題にとって極めて重要である。計算能力を高めライバルに追いつくため、Google、Microsoft、Amazon など多くの AI 企業が独自チップの開発を進めている。Meta はブログ投稿で「MTIA は、Meta 独自の AI ワークロードに最も強力かつ効率的なインフラを構築・拡張するための長期ロードマップの重要な要素となる」と述べた。こちらもお読みください:Meta、Ray-Ban スマートグラスに AI を統合へ。旧バージョンの MTIA 初代 Meta Training and Inference Accelerator(MTIA)は昨年デビューした。Meta の第 1 世代 AI アクセラレータは、深層学習レコメンデーションモデルを念頭に設計され、製品を通じて体験の多様性が拡大された。MTIA v1 は、コンピューティングインフラの効率向上とソフトウェア開発者支援における重要な一歩である。
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