Primeira instalação dos sistemas de IA de rack da AMD nos EUA concluída na Meta

De acordo com pt.wedoany.com-Em 27 de outubro, a AMD confirmou que os primeiros sistemas de computação de inteligência artificial de rack Helios foram instalados e entraram em fase de testes na Meta, com as duas partes a avançarem para a implementação em escala. Esta colaboração abrange processadores de servidor EPYC, aceleradores de inteligência artificial Instinct, tecnologia de rede Pensando e a plataforma de software ROCm. A Meta já utiliza hardware AMD para treino de modelos de inteligência artificial, ordenação de conteúdos, sistemas de recomendação e execução do agente pessoal de IA Muse, realizando em simultâneo trabalhos de adaptação de hardware e software de computação de nova geração.

Na implementação de processadores de servidor, a Meta já instalou cumulativamente milhões de processadores AMD EPYC de diferentes gerações, alguns dos quais destinados a ambientes de computação dedicados ao agente pessoal de IA Muse. A Meta tornou-se simultaneamente um dos principais clientes dos processadores EPYC de sexta geração, estando as duas partes a desenvolver conjuntamente o processador sucessor com o nome de código Verano.

A implementação de GPU abrange sistemas de produção existentes e o desenvolvimento de chips personalizados. Os aceleradores AMD Instinct já assumem nos centros de dados da Meta tarefas de treino de inteligência artificial, ordenação de conteúdos e recomendação. A Meta participou anteriormente na definição inicial de produto da arquitetura MI450 e planeia implementar GPUs Instinct personalizadas otimizadas para as suas próprias cargas de trabalho computacionais. A colaboração entre as duas partes estende-se ainda à série de aceleradores MI500 e aos sistemas de rack de próxima geração.

O trabalho de adaptação de software abrange ROCm, PyTorch e Triton. A AMD concluiu a adaptação inaugural das GPUs Instinct ao modelo Meta Muse Spark Open e suporta a execução do modelo Muse Glimmer em computadores pessoais Ryzen AI e plataformas GPU Radeon. As duas partes realizaram ainda otimizações de treino de modelos de recomendação em larga escala para o acelerador Instinct MI350X e submeteram melhorias de software relevantes aos projetos PyTorch, Triton e ROCm.