MetaがついにGPUに参入
Meta社は、最近、重要な発表を行いました。Metaの新しいAIチップとそれに対応するインフラは、AIの需要増に対応するために特別に作られたもので、同社の将来の野心的な計画の一部となっています。このブログ記事では、これが何を意味するのか、そしてテック業界とそれ以外への潜在的な影響について掘り下げていきます。
新たなインフラストラクチャーの必要性
MetaのVP & Head of InfrastructureであるSantosh Janardhanは最近、AIのために特別に構築された、次世代のインフラの構築に関する同社の進捗状況を共有しました。この大規模な事業の一環として、Meta社は、AIモデルを実行するための初のカスタムシリコンチップ、AIに最適化された新しいデータセンター設計、AI研究用の16,000GPUスーパーコンピュータの第2期を開発しました。これらの取り組みは、Meta社がAI研究の新境地を開拓し、同社のアプリでより多くの最先端AIアプリケーションを搭載する中で、今後10年間に予想されるAI計算のニーズの劇的な増加に対応することを目的としています。
AIは、Meta社の製品の中核をなすものです。より良いパーソナライゼーション、より安全で公平な製品、より豊かな体験を可能にし、企業が最も関心のあるオーディエンスにリーチできるよう支援します。Metaは、ソフトウェア開発ライフサイクルを通じて開発者の生産性を高めるために開発したAIベースの生成型コーディングアシスタントCodeComposeを導入し、コーディングのプロセスを再構築しています。
新しいインフラストラクチャーをクローズアップ
Metaが新たに明らかにしたAIインフラには、以下の主要な要素が含まれています：
MTIA (Meta Training and Inference Accelerator)：これは、機械学習をターゲットとした、社内の機械学習やAI用のカスタムチップです。MTIAは、CPUよりも高い計算能力と効率を提供し、Meta社内のワークロード向けにカスタマイズされています。MTIAチップとGPUの両方を導入することで、各ワークロードの性能向上、遅れの低減、効率化を目指しています。
次世代データセンター：この設計では、現行製品をサポートしながら、トレーニングおよび機械学習の両方で、将来世代のAIハードウェアを使用できるようにします。この新しいデータセンターはAIに最適化された設計で、液冷式のAIハードウェアをサポートし、データセンター規模のAIトレーニングクラスター用に数千のAIチップを接続する高性能AIネットワークも備えています。また、より高速でコスト効率の良い構築が可能となり、Meta社で絶えず増加しているビデオワークロードを強化するために設計されたMeta社初の自社開発ASICソリューション、MSVPなどの他の新しいハードウェアを補完することになります。
Research SuperCluster（RSC）AIスーパーコンピューター：世界最速のAIスーパーコンピューターの一つで、新しい拡張現実ツール、コンテンツの理解をするシステム、リアルタイム翻訳技術などを動かすための次世代の大規模AIモデルを訓練するために構築されました。16,000個のGPUを搭載し、2,000個のトレーニングシステムを行うことができます。
最初から最後まで設計するメリットとは
Metaは、インフラの多くをカスタム設計することで、物理層、仮想層、ソフトウェア層、実際のユーザー体験に至るまで、はじめから最後までの工程を最適化することができます。データセンターからサーバーハードウェア、そしてすべてを稼働させる機械システムまで、すべてを設計、構築、運用する。データセンターからサーバーのハードウェア、すべてを動かす機械システムまで、すべてを設計し、構築し、運用します。スタックを上から下までコントロールするため、特定のニーズに合わせてカスタマイズすることができます。
今後10年間で、チップ設計の専門化とカスタマイズが進み、ワークロードに特化したAIインフラが構築され、大規模展開のための新しいシステムとツール、そして製品と設計サポートの効率化が進むと考えられます。そして、世界中の人々がこの新しいテクノロジーにアクセスできるような製品を提供することで、最新の研究に基づいたますます洗練されたモデルを実現します。
今後の展望
Metaの新しいAIチップとインフラの公開は、同社のAIに対する長期的なコミットメントを明確に示している。AI計算の需要に合わせてインフラをカスタマイズすることで、Metaは今後10年以上にわたってAIをリードし続けることを位置づけています。
AIを戦略の中核とするMeta社は、高度化するAIモデルを扱う能力によって、同社のアプリケーション群に大きな影響を与える可能性があります。これは、Metaの扱うアプリケーションを毎日利用する数十億人の人々にとって、よりパーソナライズされた、安全で公正な体験につながる可能性があります。
さらに、この動きは、より広範な技術業界にも影響を与える可能性があります。より多くの企業がカスタムAIインフラの開発に追随することで、AIの研究や応用が大きく前進するかもしれません。AIが私たちのデジタルライフのあらゆる側面に浸透していく中で、AIをサポートするインフラストラクチャーを開発することは、私たちにとって非常に重要です。