Meta ha presentado su primer chip de Inteligencia Artificial, diseñado a medida para el proceso de programas de IA. Se llama MTIA (Meta Training and Inference Accelerator) y está compuesto por una malla de bloques de circuitos que funcionan en paralelo. Además, ejecuta software que optimiza programas que utilizan el framework de desarrollo open source PyTorch, también de Meta.
Según han manifestado desde la compañía, el chip está configurado a medida para un tipo concreto de programa de Inteligencia Artificial: los modelos de recomendación mediante deep learning. Estos programa pueden identificar un patrón de actividad, y predecir material relacionado, y recomendárselo, con base en que posiblemente sea relevante para el usuario que realiza las acciones identificadas como patrón.
Eso sí, este chip es una primera versión de lo que Meta considera que será una familia de chips, y cuyo desarrollo comenzó en 2020. La compañía no ha ofrecido detalles sobre cuántos modelos de chips más lanzará en el futuro, y tampoco ha dado fechas sobre su lanzamiento.
El MTIA tiene aspectos parecidos a los chips que están desarrollando varias startups. En su núcleo hay una mala de 64 componentes de proceso, alineados en una rejilla de 8×8, lo que se asemeja a muchos diseños de chips de IA que adoptan este formato para que los datos puedan moverse por los componentes a la mayor velocidad posible.
No se trata de un chip con un diseño muy habitual, ya que se ha fabricado para que pueda gestionar dos de las fases principales de los programas de Inteligencia Artificial: entrenamiento e inferencia. Ambas tienen requisitos de proceso de computación distintas, y las gestionan diseños de chip concretos.
Este chip puede ser hasta tres veces más eficiente que las GPU en número de operaciones de coma flotante por segundo y por cada vatio de energía consumida. Pero cuando al chip se le asignan tareas de redes neuronales más complejas, todavía queda por detrás de las GPUs, lo que indica que Meta va a trabajar en su mejora de la gestión de tareas complejas de cara a futuras versiones.
En su presentación se ha destacado las ventajas que ha conseguido el MTIA a partir del uso de un diseño conjunto entre hardware y software, que consiste en que los ingenieros de hardware intercambian ideas, en comunicación y colaboración constante con los desarrolladores de PyTorch de la compañía.
Los desarrolladores, además de poder escribir código para ejecutar en el chip en PyTorch o en C++, también lo pueden hacer en un lenguaje específico para el chip, Knyfe, que Meta señala que «toma una descripción corta de alto nivel de un operador de machine learning cmo entrada y genera código de kernel en C++, optimizado y de bajo nivel, que es la implementación de dicho operador para el MTIA«.
Pero este no ha sido el único lanzamiento de Meta con relación a la Inteligencia Artificial de esta semana. Sus responsables también han comentado, en la misma presentación en la que han anunciado el MTIA, en el evento AI Infra @Scale, el desarrollo y construcción de un centro de datos de última generación, que estará diseñado y optimizado para la IA, con hardware para Inteligencia Artificial dotado de sistemas de refrigeración líquida y una red con IA de alto rendimiento que conecta miles de chips de IA para el entrenamiento de clusters de AI a escala de centro de datos».
Además, también han desvelado un nuevo chip personalizado para codificar vídeo, al que han llamado Meta Scalable Video Processor. Está diseñado para comprimir y descomprimir vídeo con un nivel de eficiencia mayor, además de permitir codificarlo en distintos formatos para que los usuarios de Facebook puedan subirlos y veros.
Este chip, según Meta, «puede ofrecer un rendimiento de transcodificación pico de 4K a 15 frames por segundo en su configuración de mayor calidad con un flujo de entrada y cinco de salida, y escalar hasta 4K a 60 frames por segundo con una configuración de calidad estándar«.
Fuente info
Autor: Celia Valdeolmillos
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