Üretken yapay zeka alanındaki rakiplerini yakalamaya kararlı olan Meta, harcama yapıyor milyarlarca kendi yapay zeka çabalarıyla. Bu milyarların bir kısmı oraya gidiyor Yapay zeka araştırmacılarının işe alınması. Ancak donanımın, özellikle de Meta’nın yapay zeka modellerini çalıştıracak ve eğitecek çiplerin geliştirilmesine daha da büyük bir miktar harcanıyor.
Meta açıklanmış Intel’den hemen bir gün sonra, bugün çip geliştirme çabalarının en yeni meyvesi duyuruldu en yeni AI hızlandırıcı donanımı. Geçen yılki MTIA v1’in devamı olan ve “yeni nesil” Meta Eğitim ve Çıkarım Hızlandırıcısı (MTIA) olarak adlandırılan çip, Meta’nın mülklerinde (örn. Facebook) görüntülü reklamların sıralanması ve önerilmesi de dahil olmak üzere modelleri çalıştırıyor.
7 nm’lik bir süreç üzerine inşa edilen MTIA v1 ile karşılaştırıldığında yeni nesil MTIA 5 nm’dir. (Çip üretiminde “süreç”, çip üzerinde oluşturulabilecek en küçük bileşenin boyutunu ifade eder.) Yeni nesil MTIA, önceki modele göre daha fazla işlem çekirdeğiyle dolu, fiziksel olarak daha büyük bir tasarımdır. Daha fazla güç tüketirken (25W’a karşı 90W) aynı zamanda daha fazla dahili belleğe sahiptir (64MB’a karşı 128MB) ve daha yüksek bir ortalama saat hızında çalışır (800MHz’den 1,35GHz’e kadar).
Meta, yeni nesil MTIA’nın şu anda 16 veri merkezi bölgesinde çalıştığını ve MTIA v1’e kıyasla 3 kata kadar daha iyi genel performans sunduğunu söylüyor. Eğer bu “3x” iddiası biraz belirsiz geliyorsa, yanılmıyorsunuz; biz de öyle düşündük. Ancak Meta, bu rakamın her iki çipteki “dört temel modelin” performansının test edilmesinden kaynaklandığını söyledi.
Meta, TechCrunch ile paylaştığı bir blog yazısında, “Tüm yığını kontrol ettiğimiz için, piyasada bulunan GPU’lara kıyasla daha yüksek verimlilik elde edebiliyoruz” diye yazıyor.
Şirketin devam eden çeşitli üretken yapay zeka girişimlerine ilişkin basın toplantısından sadece 24 saat sonra gelen Meta’nın donanım vitrini, çeşitli nedenlerden dolayı alışılmadık bir durum.
Birincisi, Meta şunu ortaya koyuyor: Blog yazısı Şu anda üretken yapay zeka eğitimi iş yükleri için yeni nesil MTIA’yı kullanmadığını ancak şirket bunu araştıran “birkaç programın devam ettiğini” iddia ediyor. İkincisi, Meta, yeni nesil MTIA’nın çalıştırma veya eğitim modelleri için GPU’ların yerini almayacağını, bunun yerine onları tamamlayacağını kabul ediyor.
Satır aralarını okuduğunuzda Meta yavaş hareket ediyor; belki de istediğinden daha yavaş.
Meta’nın yapay zeka ekipleri neredeyse kesinlikle maliyetleri düşürme baskısı altında. Şirket bir harcama yapmaya hazırlanıyor tahmini Üretken yapay zeka modellerinin eğitimi ve çalıştırılması için GPU’lara 2024 yılı sonuna kadar 18 milyar dolar harcanacak ve son teknoloji üretken modellerin eğitim maliyetleri on milyonlarca dolar arasında değişirken şirket içi donanım cazip bir alternatif sunuyor.
Ve Meta’nın donanımı gerilerken, rakipleri öne çıkıyor; bu da Meta’nın liderliğini hayrete düşürecek şekilde, diye düşünüyorum.
Google bu hafta, AI modellerinin eğitimi için beşinci nesil özel çipi TPU v5p’yi genel olarak Google Cloud müşterilerinin kullanımına sundu ve çalışan modeller için ilk özel çipi Axion’u tanıttı. Amazon’un kendi bünyesinde birçok özel AI çip ailesi bulunmaktadır. Microsoft da geçen yıl Azure Maia AI Accelerator ve Azure Cobalt 100 CPU ile mücadeleye dahil oldu.
İçinde Blog yazısıMeta, yeni nesil MTIA’nın “ilk silikondan üretim modellerine geçişin” dokuz aydan kısa sürdüğünü ve bu sürenin Google TPU’lar arasındaki tipik aralıktan daha kısa olduğunu söylüyor. Ancak Meta’nın, üçüncü taraf GPU’lardan bir ölçüde bağımsızlık elde etmeyi ve zorlu rekabetine ayak uydurmayı umuyorsa, yapması gereken çok şey var.
