A Meta está apostando na construção de ponta a ponta da sua própria experiência de inteligência artificial (IA). A companhia apresentou a primeira geração do seu chip personalizado para executar modelos de IA, segundo anúncio feito nesta quinta-feira, 18. Ela também está trabalhando em um novo design de data center otimizado para a tecnologia e terminou a segunda a construção do seu supercomputador para pesquisas na área.
A expectativa é que esses esforços, além de projetos adicionais, permitirão desenvolver modelos de IA maiores e mais sofisticados para implantação em escala. A companhia quer criar uma base escalável para potencializar oportunidades emergentes em áreas como IA generativa e o metaverso.
MTIA (Meta Training and Inference Accelerator) é o nome da família de chips aceleradores, personalizados para cargas de trabalhos internos da Meta. Eles são otimizados especificamente para modelos de recomendação de aprendizado profundo, programas que podem observar um padrão de atividade, como clicar em postagens em uma rede social, além de prever material para ser recomendado ao usuário.
O projeto de centro de dados de última geração dará suporte aos produtos atuais da Meta, assim como possibilitará futuras gerações de hardware de IA para treinamento e inferência. Ele terá um design otimizado para a tecnologia, suportando hardware refrigerado a líquido e uma rede de alto desempenho, conectando milhares de chips de IA.
O Research SuperCluster (RSC), supercomputador de IA anunciado em janeiros de 2022, com 16 mil GPUs, foi construído para treinar a próxima geração de modelos de IA, que serão usados em novas ferramentas de realidade aumentada, sistemas de compreensão de conteúdo, tecnologia de tradução, entre outras finalidades.
A empresa garante que o design personalizado de grande parte de sua infraestrutura permite a ela otimizar a experiência de ponta a ponta, da camada física à virtual. A Meta projeta, constrói e opera tudo, desde os chips aos data centers e sistemas mecânicos que mantêm tudo funcionando. Dessa forma, pode personalizar a cadeia para suas necessidades específicas.
Ela acredita que isso será cada vez mais importante nos próximos anos, quando ocorrerá uma maior especialização e personalização no design de chips e infraestrutura de IA para cargas de trabalho específicas, novos sistemas e ferramentas. Isso poderá ajudar na implantação em escala de produtos e projetos.
