إزالة الغموض عن رهان Meta على أسلحة ذكاء اصطناعي جديدة: شريحتان مطورتان ذاتيًا + حوسبة فائقة

في السنوات القليلة الماضية ، استثمرت شركة Meta الأم لشركة Facebook بشكل كبير في Metaverse وعملت باستمرار على تطوير الأجهزة والبرامج ذات الصلة ، وربما تتجاهل أحدث الاتجاهات في مجال الذكاء الاصطناعي. ولكن مع انفجار الذكاء الاصطناعي التوليدي ، بدا أن Meta تعيد توجيه الشركة وبدأت في بذل الجهود في مجال الذكاء الاصطناعي. أصدرت شركة Meta يوم الخميس بالتوقيت المحلي في الولايات المتحدة شريحتين تم تطويرهما ذاتيًا للذكاء الاصطناعي ، وكشفت عن أحدث تقدم لها في مجال الحوسبة الفائقة للذكاء الاصطناعي.

في حدث افتراضي يوم الخميس ، عرضت Meta البنية التحتية الداخلية التي طورتها لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك دعم تشغيل الذكاء الاصطناعي التوليدي ، وهي تقنية جديدة قامت الشركة بدمجها في أدوات تصميم وإنشاء الإعلانات التي تم إطلاقها حديثًا. هذه محاولة من قبل Meta لإظهار قوتها. في السابق ، كانت الشركة بطيئة في اعتماد أنظمة الأجهزة الصديقة للذكاء الاصطناعي ، مما يقوض قدرتها على مواكبة المنافسين مثل Google و Microsoft.

قال Alexis Bjorling ، نائب رئيس Meta للبنية التحتية: "يتيح لنا بناء قدرات الأجهزة الخاصة بنا التحكم في كل طبقة من المكدس من تصميم مركز البيانات إلى أطر التدريب. هذا المستوى من التكامل الرأسي ضروري لدفع أبحاث الذكاء الاصطناعي إلى الأمام."

على مدار العقد الماضي أو نحو ذلك ، أنفقت Meta المليارات في تجنيد كبار علماء البيانات وبناء أنواع جديدة من الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي الذي يشغل الآن محرك الاكتشاف وفلاتر الاعتدال وتوصيات الإعلانات في تطبيقاتها وخدماتها. لكن الشركة كافحت لتحويل العديد من ابتكاراتها البحثية الطموحة في مجال الذكاء الاصطناعي إلى منتجات ، خاصة عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي التوليدي.

حتى عام 2022 ، ستقوم Meta بتشغيل أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الخاصة بها باستخدام وحدات المعالجة المركزية والرقائق المخصصة المصممة لتسريع خوارزميات الذكاء الاصطناعي. لكن Meta ألغت الشريحة المخصصة التي كانت تخطط لطرحها على نطاق واسع في عام 2022 لأنها ستتطلب إعادة تصميم كبيرة للعديد من مراكز البيانات الخاصة بها ، وبدلاً من ذلك طلبت وحدات معالجة رسومات Nvidia بمليارات الدولارات.

رقاقة مسرع الذكاء الاصطناعي

لتغيير الأمور ، تخطط Meta للبدء في تطوير شريحة داخلية أكثر طموحًا ، من المقرر إطلاقها في عام 2025. يمكن استخدام هذه الشريحة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وأيضًا دعم تشغيلها.

يطلق Meta على الشريحة الجديدة اسم Meta Training and Inference Accelerator ، أو MTIA اختصارًا ، ويصنفها على أنها "عائلة شرائح" لتسريع تدريب الذكاء الاصطناعي وأعباء عمل الاستدلال. يشير "الاستدلال" إلى تشغيل نموذج مدرب. MTIA عبارة عن دائرة متكاملة خاصة بالتطبيق (ASIC) ، وهي شريحة تجمع بين دوائر مختلفة على لوحة دائرة واحدة ، مما يسمح ببرمجتها لأداء مهمة واحدة أو أكثر على التوازي.

الشكل 1: رقائق الذكاء الاصطناعي المخصصة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي

تابع Bjorling: "لتحقيق كفاءة وأداء أفضل في أعباء العمل المهمة لدينا ، كنا بحاجة إلى حل مخصص مصمم بشكل مشترك مع النموذج ومجموعة البرامج وأجهزة النظام. لتوفير تجربة أفضل."

أصبحت رقائق الذكاء الاصطناعي المخصصة على نحو متزايد عنصرًا أساسيًا في شركات التكنولوجيا الكبرى. قامت Google بتطوير معالج TPU (وحدة معالجة Tensor) لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية الكبيرة مثل PaLM-2 و Imagen. تزود Amazon عملاء AWS بشرائح خاصة للتدريب (Trainium) والاستنتاج (Inferentia). يقال إن مايكروسوفت تعمل مع AMD على شريحة ذكاء اصطناعي داخلية تسمى "أثينا".

قال ميتا إن الشركة طورت الجيل الأول من MTIA (MTIA v1) في عام 2020 وأنتجته باستخدام عملية 7 نانومتر. يمكن أن تتوسع من 128 ميجابايت من الذاكرة إلى 128 جيجابايت ، وفي المعايير التي صممتها Meta ، تدعي Meta أن MTIA يمكنها التعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعي "منخفضة التعقيد" و "متوسطة التعقيد" بشكل أكثر كفاءة من وحدات معالجة الرسومات.

قال ميتا إنه لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به في مجالات ذاكرة الرقائق والشبكات ، وكلاهما لا يزال يمثل اختناقات حيث تنمو نماذج الذكاء الاصطناعي في الحجم وتحتاج إلى توزيع أعباء العمل عبر شرائح متعددة. من قبيل الصدفة ، استحوذت Meta مؤخرًا على فريق تكنولوجيا شبكة الذكاء الاصطناعي ومقره أوسلو التابع لشركة يونيكورن الرقاقة البريطانية Graphcore. كما هو الحال ، ينصب تركيز MTIA على الاستدلال الدقيق ، وليس التدريب ، على "عبء عمل التوصية" لعائلة تطبيق Meta.

لكن Meta شددت على أن تحسين MTIA قد حسّن "بشكل كبير" من كفاءة الشركة عند تشغيل أعباء عمل التوصية ، مما سمح لشركة Meta بتشغيل أعباء عمل الذكاء الاصطناعي "المحسّنة بشكل أكبر" و "المتطورة".

كمبيوتر عملاق بالذكاء الاصطناعي

ربما في يوم من الأيام في المستقبل ، ستسلم Meta معظم أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الخاصة بها إلى MTIA. لكن في الوقت الحالي ، يعتمد عملاق الشبكات الاجتماعية على Research SuperCluster ، وهو حاسوبه العملاق الذي يركز على الأبحاث.

سيتم إطلاق مجموعة Research SuperCluster في يناير 2022 ، وتم تجميعها بواسطة Penguin Computing و Nvidia و Pure Storage ، وقد أكملت المرحلة الثانية من البناء. يحتوي Research SuperCluster الآن على إجمالي 2000 نظام Nvidia DGX A100 مع 16000 وحدة معالجة رسومات Nvidia A100 ، كما قال Meta.

فلماذا تقوم Meta ببناء كمبيوتر عملاق داخل الشركة؟ أولاً ، هناك ضغط من عمالقة التكنولوجيا الآخرين. قبل بضع سنوات ، قامت Microsoft بتضخيم كمبيوترها الفائق الذكاء الاصطناعي الذي تم تطويره بالتعاون مع OpenAI ، وقالت مؤخرًا إنها ستتعاون مع Nvidia لبناء كمبيوتر عملاق جديد للذكاء الاصطناعي على سحابة Azure. وفي الوقت نفسه ، تقوم Google أيضًا بالترويج لحاسوبها العملاق الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي ، والذي يحتوي على 26000 وحدة معالجة رسومات Nvidia H100 ، وهو ما يفوق بكثير كمبيوتر Meta العملاق.

الشكل 2: كمبيوتر Meta العملاق لأبحاث الذكاء الاصطناعي

لكن Meta تقول إنه بالإضافة إلى مواكبة أقرانهم الآخرين ، فإن Research SuperCluster يسمح لباحثيها باستخدام أمثلة من العالم الحقيقي من نظام Meta لتدريب النماذج. يختلف هذا عن البنية التحتية السابقة للذكاء الاصطناعي للشركة ، والتي كان بإمكانها فقط الاستفادة من مجموعات البيانات مفتوحة المصدر والمتاحة للجمهور.

قال متحدث باسم Meta: "يتم استخدام الكمبيوتر العملاق Research SuperCluster AI لتعزيز تطوير أبحاث الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات ، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي التوليدي. ويرتبط هذا في الواقع ارتباطًا وثيقًا بإنتاجية أبحاث الذكاء الاصطناعي. توفير بنية تحتية متطورة لـ تمكينهم من تطوير النماذج ومنحهم منصة تدريب للنهوض بتطوير الذكاء الاصطناعي. "

في ذروتها ، يمكن أن تحقق Research SuperCluster 5 exaflops من قوة الحوسبة ، والتي تدعي Meta أنها واحدة من أسرع أجهزة الكمبيوتر في العالم. تقول Meta إنها تستخدم Research SuperCluster لتدريب LLaMA ، وهو نموذج لغوي كبير. في وقت سابق من هذا العام ، فتحت Meta الوصول إلى الباحثين في "إصدار مغلق" لنماذج اللغات الكبيرة. قال ميتا إن أكبر طراز LLaMA تم تدريبه على 2048 وحدة معالجة رسومات A100 واستغرق 21 يومًا.

قال متحدث باسم Meta: "ستساعد مجموعة الأبحاث SuperCluster باحثي الذكاء الاصطناعي في Meta على بناء نماذج ذكاء اصطناعي جديدة وأفضل يمكنها التعلم من تريليونات الأمثلة ، والعمل عبر مئات اللغات المختلفة ، بسلاسة". تحليل النص والصور والفيديو ، وتطوير واقع معزز جديد أدوات والمزيد. "

محول الفيديو

بالإضافة إلى MTIA ، تعمل Meta على تطوير شريحة أخرى للتعامل مع أنواع معينة من أعباء العمل الحاسوبية. يُعد المعالج المسمى Meta Scalable Video Processor ، أو MSVP للاختصار ، أول حل دائرة متكاملة خاصة بالتطبيق (ASIC) من Meta تم تطويره داخليًا ومصممًا خصيصًا للتعامل مع متطلبات معالجة الفيديو عند الطلب والبث المباشر.

كما قد يتذكر البعض ، بدأت Meta في تصميم شرائح فيديو مخصصة من جانب الخادم منذ سنوات ، وفي عام 2019 أعلنت عن ASIC لتحويل ترميز الفيديو والاستدلال. MSVP هي إحدى ثمار هذه الجهود ، ونتيجة للمنافسة المتجددة في مساحة البث.

"على Facebook وحده ، يقضي الأشخاص 50٪ من وقتهم في مشاهدة مقاطع الفيديو. نحتاج إلى خدمة أجهزة مختلفة حول العالم (مثل الأجهزة المحمولة وأجهزة الكمبيوتر المحمولة وأجهزة التلفزيون وما إلى ذلك) ، على سبيل المثال ، يتم تحويل مقاطع الفيديو التي يتم تحميلها على Facebook أو Instagram إلى عدة دفق البتات مع تنسيقات ترميز ودقة وصفات مختلفة ، MSVP قابل للبرمجة وقابل للتطوير ، ويمكن تهيئته لدعم كفاءة تحويل الشفرات عالية الجودة المطلوبة لـ VOD ، بالإضافة إلى زمن الوصول المنخفض وأوقات المعالجة الأسرع المطلوبة للبث المباشر. "

الشكل 3: تم تصميم السيليكون المخصص لـ Meta لتسريع أعباء عمل الفيديو مثل البث وتحويل الشفرات

قال ميتا إن خطة الشركة هي في نهاية المطاف تفريغ معظم أعباء عمل معالجة الفيديو "المستقرة والناضجة" إلى MSVP ، باستخدام ترميز فيديو برمجي فقط لأعباء العمل التي تتطلب تخصيصًا محددًا وجودة محسنة "بشكل كبير". قال ميتا أيضًا أن عمل MSVP يواصل تحسين جودة الفيديو من خلال طرق المعالجة المسبقة مثل تقليل الضوضاء الذكي وتحسين الصورة وطرق ما بعد المعالجة مثل إزالة القطع الأثرية والدقة الفائقة.

قال ريدي وتشين يونكينج: "في المستقبل ، سيمكننا MSVP من دعم المزيد من حالات ومتطلبات استخدام Meta الأكثر أهمية ، بما في ذلك مقاطع الفيديو القصيرة ، مما يتيح التسليم الفعال للذكاء الاصطناعي التوليدي و AR / VR ومحتوى الواقع الافتراضي الآخر".

تركيز AI

إذا كان هناك خيط واحد مشترك بين أحدث إعلانات الأجهزة ، فهو أن Meta تحاول جاهدة تسريع وتيرة تطوير الذكاء الاصطناعي ، خاصة عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي التوليدي.

في فبراير من هذا العام ، قيل إن مارك زوكربيرج ، الرئيس التنفيذي لشركة Meta ، جعل تحسين قوة حوسبة الذكاء الاصطناعي في Meta أولوية قصوى ، وأعلن عن تشكيل فريق ذكاء اصطناعي توليدي جديد رفيع المستوى ، على حد قوله ، سيوفر للشركة تطوير "الشحن التوربيني". كما قال مدير التكنولوجيا في Meta Andrew Bosworth مؤخرًا أن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو المنطقة التي يقضي فيها هو وزوكربيرج معظم الوقت. وفقًا ليانغ ليكون ، كبير العلماء في Meta ، تخطط الشركة لنشر أدوات ذكاء اصطناعي توليدية لإنشاء كائنات في الواقع الافتراضي.

في أبريل ، قال زوكربيرج في مكالمة أرباح الربع الأول من Meta: "نحن نستكشف تجارب الدردشة في WhatsApp و Messenger ، وأدوات الإنشاء المرئي للمنشورات والإعلانات على Facebook و Instagram ، والفيديو بمرور الوقت. وتجربة وسائط متعددة. أتمنى أن يكون ذلك ستكون الأدوات ذات قيمة للجميع ، من الأشخاص العاديين إلى المبدعين إلى الشركات. على سبيل المثال ، أتوقع أنه بمجرد حصولنا على هذه التجربة ، سيكون هناك الكثير من الأشخاص المهتمين بمعلومات الأعمال الاهتمام بوكلاء الذكاء الاصطناعي في التسليم ودعم العملاء. بمرور الوقت سيمتد هذا أيضًا إلى عملنا في العوالم الافتراضية ، حيث سيكون من الأسهل على الأشخاص إنشاء صور رمزية وكائنات وعوالم وربط كل ذلك معًا برمز ".

من بعض النواحي ، تشعر Meta بالضغط المتزايد من المستثمرين القلقين من أن الشركة لا تتحرك بالسرعة الكافية للاستيلاء على جزء من السوق المحتمل الضخم للذكاء الاصطناعي التوليدي. حاليًا ، لا تمتلك الشركة أي منتجات يمكنها منافسة روبوتات الدردشة مثل Bard أو Bing أو ChatGPT. كما لم يتم إحراز تقدم كبير في توليد الصور ، وهو مجال رئيسي آخر للنمو الهائل.

إذا كانت هذه التوقعات صحيحة ، فقد يصل إجمالي حجم السوق القابل للتوجيه لبرامج الذكاء الاصطناعي التوليفية إلى 150 مليار دولار. يتوقع بنك الاستثمار الأمريكي Goldman Sachs أن يؤدي ذلك إلى زيادة الناتج المحلي الإجمالي بنسبة 7٪.

حتى إذا تحققت بعض التنبؤات ، فيمكنها تعويض المليارات المفقودة في استثمارات Metaverse في سماعات الواقع المعزز وبرامج المؤتمرات وتقنيات Metaverse مثل Horizon Worlds. سجلت Reality Labs ، قسم الواقع المعزز في Meta ، خسارة صافية قدرها 4 مليارات دولار في الربع الأخير وتتوقع استمرار الخسائر التشغيلية في الارتفاع طوال عام 2023.

شاهد النسخة الأصلية