Facebook ana şirketi Meta Pazartesi günü yaptığı açıklamada, geliştiricilerin farklı temel çipler arasında geçiş yapmasını kolaylaştırabilecek yapay zeka uygulamaları için yeni bir dizi ücretsiz yazılım aracı başlattığını söyledi.

Meta’nın yeni açık kaynaklı AI platformu, PyTorch adlı açık kaynaklı bir makine öğrenimi çerçevesine dayanıyor ve kodun Nvidia’nın amiral gemisi A100 yongasında 12 kata kadar veya AMD’nin MI250 yongasında dört kata kadar daha hızlı çalışmasına yardımcı olabileceğini söyledi.

Ancak Meta bir blog yazısında, hız artışı kadar yazılımın sağlayabileceği esneklik kadar önemli olduğunu söyledi.

Yazılım, çiplerini kullanmak için bir geliştirici ekosistemi oluşturmak isteyen çip üreticileri için önemli bir savaş alanı haline geldi. Nvidia’nın CUDA platformu, yapay zeka çalışmaları için şimdiye kadarki en popüler platform oldu.

Bununla birlikte, geliştiriciler kodlarını Nvidia yongaları için uyarladıktan sonra, bunu AMD gibi Nvidia rakiplerinin grafik işleme birimlerinde veya GPU’larında çalıştırmak zordur. Meta, yazılımın kilitlenmeden çipler arasında kolayca geçiş yapmak için tasarlandığını söyledi.

Meta, blog yazısında, “Birleşik GPU arka uç desteği, derin öğrenme geliştiricilerine minimum geçiş maliyetleriyle daha fazla donanım satıcısı seçeneği sunuyor” dedi.

Nvidia ve AMD, yorum isteklerini hemen iade etmedi.

Meta’nın yazılımı, daha önce büyük miktarda veri üzerinde eğitilmiş makine öğrenme algoritmalarının, bir fotoğrafın bir kedinin mi yoksa bir köpeğin mi olduğuna karar vermek gibi hızlı kararlar vermesi için çağrıldığı çıkarım adı verilen AI çalışması için yapılmıştır.

AI hızını ölçen bağımsız bir grup olan MLCommons’un kurucusu David Kanter, “Bu, çok platformlu bir yazılım çabasıdır. Ve özellikle sinir ağlarını çıkarım için makine öğreniminde dağıtmak için yazılımın öneminin bir kanıtıdır” dedi. .

Kanter, bu yeni Meta AI platformunun “müşteri seçimi için iyi” olacağını da sözlerine ekledi.

© Thomson Reuters 2022


Ortaklık bağlantıları otomatik olarak oluşturulabilir – ayrıntılar için etik bildirimimize bakın.



genel-8