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Meta desvela su primer chip personalizado para ejecutar modelos de Inteligencia Artificial

Meta

Meta Platforms, la empresa matriz de servicios como Facebook, Instagram y WhatsApp, sigue los pasos dados anteriormente por otras grandes tecnológicas presentando hoy el que pasa a ser su primer chip personalizado para la ejecución de modelos de Inteligencia Artificial.

Este lanzamiento es parte del progreso en el ambicioso plan para la creación de su infraestructura de próxima generación dedicada a la Inteligencia Artificial, donde además del chip se incluye además el nuevo diseño de su centro de datos optimizado para la Inteligencia Artificial así como la segunda fase de desarrollo de su super-computadora que albergará la cantidad de 16.000 GPU para llevar a cabo investigaciones en materia de Inteligencia Artificial.

MTIA, llevando la eficiencia y rendimiento en la ejecución de modelos de IA

El nuevo chip, llamado Meta Training and Inference Accelerator (MTIA), inaugura la familia de chips aceleradores internos y personalizados, destacando que MTIA es capaz de ofrecer «mayor potencia de cómputo y eficiencia que las CPU, y está personalizado para nuestras cargas de trabajo internas».

La idea es que al combinar chips chips MTIA y GPU se obtenga un mejor rendimiento bajo una menor latencia y un mayor eficiencia para cada carga de trabajo, según señala la compañía en el día de hoy. Lo cierto es que desde Meta llevan trabajando en la creación de sus propios chips para IA desde 2020 y de momento no ha hecho mención sobre los siguientes chips que entren a formar parte de la nueva familia.

El funcionamiento principal de MTIA

La arquitectura de MTIA se asemeja al de los chips de IA de otras compañías, con una malla de sesenta y cuatro elementos de procesadores, dispuestos en una cuadrícula de ocho por ocho, generando lo que se llama una matriz sistólica, que posibilita los movimientos de datos a máxima velocidad, si bien la opción de Meta está pensado para la ejecución de modelos de Inteligencia Artificial en dos fases: entrenamiento e inferencia.

La primera fase se enfoca en la puesta en marcha del modelo de IA llevándose a cabo los ajustes de refinamiento hasta comportarse como se espera del mismo, y la segunda fase ya es el uso diario del modelo de IA por parte de los usuarios en su día a día, teniendo en cuenta que los requisitos muy diferentes en cada fase en términos de procesamiento informático.

Meta indica que MTIA es capaz de llegar hasta tres veces más eficiente que las GPU en lo referente a la cantidad de operaciones de punto flotante por segundo por cada vatio de energía gastado, si bien con la tarea de redes neuronales más complejas, se queda atrás de las GPU.

También desvelan el nuevo chip para codificar y descodificar vídeos

Por otro lado, Meta también ha presentado un chip personalizado para la codificación de vídeo, llamado Meta Scalable Video Processor, destinado a comprimir y descomprimir vídeos de manera más eficiente, y más cuando la apuesta por el formato de vídeo ha ido en aumento en los últimos años, hasta llegar a que en la actualidad se produzcan más de cuatro mil millones de vistas de vídeo por día.

Meta señala que el nuevo chip «puede ofrecer un rendimiento máximo de transcodificación de 4K a 15 fps en la configuración de calidad más alta con transmisiones de 1 entrada y 5 salidas y puede escalar hasta 4K a 60 fps en la configuración de calidad estándar».

Y agregan que en lugar de usar los chips de los principales fabricantes, Meta tiene «la vista puesta en futuros casos de uso relacionados con la IA, creemos que el hardware dedicado es la mejor solución en términos de potencia y eficiencia informática (para vídeo)».


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