Společnost Meta hodlá zvýšit své hardwarové úsilí a oznámila, že má své vlastní procesory a akcelerátory pro zpracovávání úloh umělé inteligence (MTIA), videa (MSVP) a také nová datová centra.
Co je RTX AI
Web Světhardware.cz přináší velký přehled o NVIDIA RTX AI ve vašem počítači a popisuje spolehlivou a bezpečnou cestu, jak si na svém počítači vytvořit lokální umělou inteligenci.
Meta se chce stát více hardwarovou firmou než doposud. Do svých datových center si chce totiž dělat vlastní hardware. Vidí velký smysl v umělé inteligenci a v blízké budoucnosti to má být přelomová technologie, na níž je potřeba se pořádně připravit, a to nejen po stránce softwaru, ale i hardwaru. Meta do budoucna počítá s vlastním procesorem pro trénování i běh algoritmů umělé inteligence. Jmenuje se MTIA (Meta Training and Inference Accelerator) a má být výkonnější a efektivnější než nyní dostupná CPU. Měl by totiž být optimalizován pro potřeby samotné Mety a dosahovat např. i kratších latencí. Zároveň se počítá s novou generací datových center, která budou optimalizována pro zpracován úloh AI, mají být kapalinou chlazená a využívat AI i v počítačových sítích.
Firma také počítá s vlastním ASICem. Ten ale nebude těžit kryptoměny, nýbrž bude určen pro zpracovávání videa. Nese název MSVP (Meta Scalable Video Processor) a jeho hlavní výhodou má být vysoká programovatelnost a škálovatelnost. Využití najde především pro streamování. Meta totiž říká, že 50 % času, který lidé stráví na Facebooku, stráví sledováním videa (a jde o 4 miliardy videí denně). Videa uploadována na sociální sítě Facebook a Instagram jsou překódována na různé formáty, rozlišení a kvalitu, pro což je potřeba výkonný a efektivní hardware. Problémem toho dnešního je to, že ačkoli moderní kodeky o 50 % snižují datové nároky, ty výpočetní se 10krát zvýšily.
Má zvládat formáty H.264, HEVC/H.265, VP9 i AV1, rozumět si má s 8 i 10bitovou barevnou hloubkou, zvládne dekódovat video v kódování YUV420. Výstupem pak bude 8bitové video v YUV420 a formátu H.264 nebo VP9. V reálném čase má zvládat překódovat 4K video rychlostí 15 fps, a to při spotřebě okolo 10 W. Proti SW kódování pomocí libx264 má být 9× rychlejší. V případě VP9 je proti libVPX dokonce 50× rychlejší.
Dále tu máme druhou fázi AI superpočítače RSC (Research SuperCluster). Ten obsahuje 16 tisíc GPU a slouží k vývoji nástrojů pro rozšířenou realitu, AI pro porozumění obsahu, překladače v reálném čase a mnoho dalšího.
