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Meta gibt Details zu neuem KI-Chip bekannt

Veröffentlicht am 10.04.2024, 21:04
© Reuters
META
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Investing.com - Meta Platforms (NASDAQ:META) hat am Mittwoch Details zu seinem hauseigenen KI-Beschleuniger-Chip bekannt gegeben.

Laut dem Social-Media-Giganten wird sich die nächste Generation seiner groß angelegten Infrastrukturoffensive auf KI konzentrieren, unter anderem auf die Unterstützung neuer generativer KI-Produkte, Empfehlungssysteme und fortgeschrittene KI-Forschung.

Der neue Artemis-Chip, der von Taiwan Semiconductor (NYSE:TSM) in einem 5nm-Prozess hergestellt wird, soll dreimal so leistungsfähig sein wie sein Vorgänger.

In einem schwachen Marktumfeld legten die Aktien von Meta Platforms zuletzt um 0,5 % zu.

Bereits im vergangenen Jahr hatte Meta Platforms seinen Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) v1 vorgestellt. MTIA war rein auf Inferenz ausgelegt, das gilt auch für Artemis. Die nächste Generation "ist Teil unseres umfassenden Entwicklungsprogramms für maßgeschneiderte, domänenspezifische Chips, die auf unsere einzigartigen Workloads und Systeme zugeschnitten sind", teilte das Unternehmen mit.

"Diese neue Version von MTIA bietet mehr als die doppelte Rechen- und Speicherbandbreite im Vergleich zu unserer vorherigen Lösung und behält dabei die enge Verbindung zu unseren Workloads bei", heißt es weiter. "Sie ist darauf ausgelegt, die Ranking- und Empfehlungsmodelle, die den Nutzern qualitativ hochwertige Empfehlungen liefern, effizient zu bedienen."

MTIA wird bereits in den Rechenzentren des Unternehmens eingesetzt. Meta zufolge zeigen erste Ergebnisse, dass der Chip sowohl Ranking- als auch Empfehlungsmodelle mit niedriger und hoher Komplexität verarbeiten kann.

"MTIA spielt eine wichtige Rolle in unserer langfristigen Roadmap, um die leistungsfähigste und effizienteste Infrastruktur für Metas einzigartige KI-Workloads aufzubauen und zu skalieren", so Meta weiter.

Meta ist einer der größten Kunden für KI-Hardware. Das Unternehmen kauft vor allem H100-Beschleuniger von Nvidia (NASDAQ:NVDA).

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