Meta continua a lavorare sul suo silicio personalizzato, con la seconda versione del suo Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). Si tratta di un chip che secondo l'azienda è “progettato specificamente per i nostri modelli di raccomandazione di deep learning che stanno migliorando una varietà di esperienze attraverso le nostre app e tecnologie”. Questo nuovo processore sarà integrato nell'infrastruttura su larga scala di Meta e farà parte dell'impegno volto ad avere una soluzione full-stack al servizio dell'azienda e degli sviluppatori.
Meta afferma che la sua ultima versione di MTIA “ha già migliorato le prestazioni di 3 volte rispetto al nostro chip di prima generazione su quattro modelli chiave che abbiamo valutato”. L'azienda ha lavorato duramente per garantire che questo nuovo silicio avesse un ottimo equilibrio tra elaborazione, larghezza di banda della memoria e capacità di memoria per servire al meglio i suoi modelli. Questi modelli costituiscono la base per le classifiche e le raccomandazioni che costituiscono una parte importante dei prodotti Meta.
Poiché l’intelligenza artificiale continua a svolgere un ruolo sempre più importante nelle offerte delle aziende tecnologiche, Meta sta cercando di sfruttare al massimo l’hardware che utilizza. MTIA v2 rappresenta un'opportunità per l'azienda di ottenere sempre maggiore efficienza per quelli che definisce i suoi “carichi di lavoro unici”. Questo è fondamentale poiché la quantità di elaborazione necessaria per offrire le esperienze di intelligenza artificiale che gli utenti si aspettano continuerà a crescere.
Meta vede MTIA come una parte importante del successo futuro dell'azienda. “Stiamo progettando il nostro silicio personalizzato affinché funzioni in collaborazione con la nostra infrastruttura esistente e con hardware nuovo e più avanzato (comprese le GPU di prossima generazione) che potremmo sfruttare in futuro”, ha affermato l'azienda.
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Con questa versione più recente di MIA Meta sta mostrando il suo impegno nello sviluppo interno del silicio. Sembra anche che il percorso da seguire per l’intelligenza artificiale sia un silicio iper-personalizzato in grado di raggiungere un livello di efficienza successivo.