O chip Meta✴ Training and Inference Accelerator (MTIA) foi projetado para treinar e executar sistemas de IA e foi originalmente projetado para funcionar de forma otimizada com modelos de classificação e recomendação Meta✴. MTIA é uma parte importante do plano de longo prazo da empresa para construir infraestrutura de IA para seus serviços. O chip de primeira geração foi anunciado em maio de 2023. A segunda geração não era esperada até 2025, mas a empresa informou que o novo chip já havia sido colocado em produção.
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De acordo com Meta✴, o novo chip MTIA está “fundamentalmente focado em fornecer o equilíbrio certo entre desempenho de computação, largura de banda e capacidade de memória”. Ele receberá 256 MB de memória interna com frequência de 1,3 GHz, contra 128 MB e 800 MHz da primeira versão. Os primeiros resultados dos testes do Meta✴ em quatro modelos diferentes de IA mostraram que o novo chip MTIA 2 é três vezes mais rápido, em média. Atualmente, o uso principal do MTIA é em algoritmos de classificação e recomendação, mas o Meta✴ eventualmente pretende expandir as capacidades do chip para trabalhar com IA generativa, como o grande modelo de linguagem Llama.
«Alcançar nossas ambições de chips personalizados significa investir não apenas em silício computacional, mas também em largura de banda de memória, rede e capacidade, e outros sistemas de hardware de próxima geração”, disse Meta✴. A empresa planeja desenvolver outros chips de inteligência artificial. Um desses projetos é o Artemis, um chip projetado especificamente para acelerar a inferência.
Outras empresas de inteligência artificial estão a considerar fabricar os seus próprios chips, à medida que a procura por poder de computação aumenta juntamente com o aumento da popularidade dos sistemas de inteligência artificial. O Google lançou seus chips TPU, a Microsoft anunciou seus chips Maia 100. A Amazon também possui seu próprio chip Trainium 2, que treina modelos básicos quatro vezes mais rápido que a versão anterior.
O boom da IA forçou todas as grandes empresas de tecnologia a começarem a desenvolver seus próprios aceleradores de IA. A demanda por chips é tão alta que a capitalização da líder de mercado Nvidia atingiu dois trilhões de dólares.