Meta, früher bekannt als Facebook, hat seine eigene Infrastruktur für KI-Workloads, einschließlich generativer KI, vorgestellt, um mit Rivalen wie Google und Microsoft Schritt zu halten. Das Unternehmen hat sich schwer getan, viele seiner ehrgeizigen KI-Forschungsinnovationen in Produkte umzusetzen, insbesondere im Bereich der generativen KI. Meta hat Pläne für die Entwicklung eines ehrgeizigeren hauseigenen Chips gemacht, der 2025 auf den Markt kommen soll und in der Lage ist, KI-Modelle sowohl zu trainieren als auch auszuführen. Der neue Chip heißt Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) und ist Teil einer Chip-Familie zur Beschleunigung von KI-Training und Inferenz-Workloads. Meta entwickelt außerdem einen weiteren Chip mit dem Namen Meta Scalable Video Processor (MSVP) für die Verarbeitungsanforderungen von Video-on-Demand und Live-Streaming. Meta’s Research SuperCluster (RSC) hat seine zweite Ausbauphase abgeschlossen und enthält insgesamt 2.000 Nvidia DGX A100 Systeme mit 16.000 Nvidia A100 GPUs. Das RSC bietet den Vorteil, dass Meta’s Forscher Modelle mit realen Beispielen aus Meta’s Produktionssystemen trainieren können. Meta gerät zunehmend unter Druck von Investoren, die befürchten, dass sich das Unternehmen nicht schnell genug bewegt, um den potenziell großen Markt für generative KI zu erobern. Der gesamte adressierbare Markt für generative KI-Software könnte 150 Milliarden Dollar betragen. Selbst ein kleiner Teil davon könnte die Milliarden auslöschen, die Meta durch Investitionen in Metaverse-Technologien verloren hat.
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