Recientemente desde Meta Platforms, ofrecieron detalles sobre sus proyectos de centros de datos para poder respaldar de forma mucho más óptima el trabajo de Inteligencia Artificial (IA), en donde se incluye, una “familia” de chips personalizados, los cuales se están desarrollando en el seno de la organización.
La compañía informó sobre un proyecto de chips de entrenamiento!
Mark Zuckerberg ha mencionado que diseñaron un chip de primera generación en 2020 como parte del programa “Meta Training and Inference Accelerator” (MTIA). ¿El objetivo? Según se conoció, era optimizar la eficiencia de los modelos de recomendaciones que usa para publicar anuncios, así como otro contenido en las fuentes de noticias.
Pero según Joel Coburn, ingeniero de software de Meta, el chip que habría recurrido inicialmente a unidades de procesamiento de gráficos (GPU), no era lo suficientemente desarrollado para tareas de inferencia. Según mencionó, su eficiencia es baja para los modelos reales, lo que lo vuelve desafiante y costoso de implementar en la práctica, al mismo tiempo que especificó que por lo tanto, deben seguir impulsando MTIA.
Es importante dejar claro que hasta el momento, ningún portavoz de la compañía ha dado detalles sobre los plazos de implementación de la nueva familia de chips, por lo que habrá que esperar para poder conocer mucho más datos al respecto.
Nuevo centro de datos con mejores condiciones
Según se conoció, el nuevo centro de datos tendrá mejores condiciones, pero además, entre otras cosas, contará con un equipo de refrigeración líquida para asegurar el funcionamiento de la IA a gran escala junto a la inmensa nube de información que pueden llegar a contener. Incluso, hay que señalar que debido a que los componentes de las máquinas que soportan a la inteligencia artificial son explotados en gran medida (al límite de sus capacidades), los mismos, necesitan procesadores poderosos para poder operar con eficacia. Es por esta razón que según se conoció, se ha renovado y optimizado el sistema con 16.000 unidades de procesamiento gráfico interconectadas.