كل ما تريد معرفته عن الجيل الجديد من شرائح الذكاء الاصطناعى الخاصة بميتا

كشفت شركة Meta النقاب عن الجيل التالي من Meta Training and Inference Accelerator (MTIA)، وهي مجموعة من الرقائق المصممة خصيصًا لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي (AI). تأتي الترقية إلى مجموعة شرائح الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بعد عام تقريبًا من تقديم الشركة لأول شرائح الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. صناعي.

ستعمل مسرعات الاستدلال هذه على تشغيل المنتجات والخدمات الحالية والمستقبلية لعملاق التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي الموجودة ضمن منصات الوسائط الاجتماعية الخاصة بها، وعلى وجه الخصوص، أبرزت ميتا أن قدرات مجموعة الشرائح سيتم استخدامها لخدمة نماذج التصنيف والتوصيات الخاصة بها.

وقالت ميتا في إعلان منشور على مدونتها: “يتم إنشاء الجيل القادم من البنية التحتية واسعة النطاق لشركة Meta مع وضع الذكاء الاصطناعي في الاعتبار، بما في ذلك دعم منتجات وخدمات الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) الجديدة وأنظمة التوصية وأبحاث الذكاء الاصطناعي المتقدمة”. إنه استثمار نتوقع نموه في السنوات القادمة مع زيادة متطلبات الحوسبة لدعم نماذج الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع تطور النماذج.

توفر شريحة الذكاء الاصطناعي الجديدة تحسينات كبيرة في كل من توليد الطاقة والكفاءة بسبب التحسينات في بنيتها، وفقًا لشركة Meta. يعمل الجيل التالي من MTIA على مضاعفة النطاق الترددي والذاكرة الخاصة بالحوسبة مقارنة بالجيل السابق، ويمكنه أيضًا تقديم نماذج توصية تستخدمها Meta لتخصيص المحتوى لمستخدميها على الأنظمة الأساسية. تواصله الاجتماعي .

وفيما يتعلق بأجهزة الشرائح، قال ميتا إن النظام لديه تصميم قائم على حامل يحمل ما يصل إلى 72 مسرعًا، مع ثلاثة هياكل تحتوي على 12 لوحة وكل منها يحتوي على مسرعين. يعمل المعالج بسرعة 1.35 جيجا هرتز وهو أسرع بكثير من سابقه 800 ميجا هرتز، ويمكنه أيضًا العمل بمخرج أعلى يبلغ 90 واط. تمت أيضًا ترقية النسيج بين المسرعات والمضيف إلى PCIe Gen5.

مكدس البرامج هو المكان الذي قامت فيه الشركة بإجراء تحسينات كبيرة. تم تصميم مجموعة الشرائح لتكون متكاملة تمامًا مع PyTorch 2.0 والميزات ذات الصلة، وأوضحت الشركة أن “المترجم ذي المستوى الأدنى الخاص بـ MTIA يأخذ المخرجات من الواجهة الأمامية وينتج تعليمات برمجية عالية الكفاءة خاصة بالجهاز.”

تظهر النتائج حتى الآن أن شريحة MTIA هذه يمكنها التعامل مع نماذج التصنيف والتوصية ذات التعقيد المنخفض (LC) والتعقيد العالي (HC) التي تعد مكونات لمنتجات Meta. عبر هذه النماذج، يمكن أن يكون هناك اختلاف ~10x-100x في حجم النموذج ومقدار الحساب لكل عينة إدخال.

نظرًا لأننا نتحكم في المجموعة بأكملها، فيمكننا تحقيق كفاءة أكبر مقارنة بوحدات معالجة الرسومات المتاحة تجاريًا. يعد تحقيق هذه المكاسب جهدًا مستمرًا ونواصل تحسين الأداء لكل واط بينما نقوم ببناء ونشر شرائح MTIA في أنظمتنا.

ومع ظهور الذكاء الاصطناعي، تركز العديد من شركات التكنولوجيا الآن على تصنيع شرائح الذكاء الاصطناعي المخصصة التي يمكنها تلبية احتياجاتها المحددة.

توفر هذه المعالجات قوة حوسبة هائلة على الخوادم، مما يمكنها من تقديم منتجات مثل روبوتات الدردشة العامة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي وأدوات الذكاء الاصطناعي لمهام محددة.