Meta gradi budućnost veštačke inteligencije na svim nivoima
Summary
Meta gradi budućnost veštačke inteligencije na svim nivoima – od hardvera poput MTIA v1, prvog Meta-ovog ubrzivača veštačke inteligencije, do javno dostupnih modela poput Llama 2, Meta-ovog sledećeg generacijskog velikog jezičkog modela, kao i novih alata za generativnu veštačku inteligenciju […]
Meta gradi budućnost veštačke inteligencije na svim nivoima – od hardvera poput MTIA v1, prvog Meta-ovog ubrzivača veštačke inteligencije, do javno dostupnih modela poput Llama 2, Meta-ovog sledećeg generacijskog velikog jezičkog modela, kao i novih alata za generativnu veštačku inteligenciju (GenAI) poput Code Llama.
Da bi mogli da isporučuju proizvode i usluge veštačke inteligencije sledeće generacije u skladu sa razmerom Meta, neophodno je da imaju infrastrukturu sledeće generacije.
2023. izdanje Networking at Scale konferencije fokusiralo se na to kako su inženjeri i istraživači Meta tokom poslednjih nekoliko godina dizajnirali i upravljali mrežnom infrastrukturom za Meta-ove radne opterećenja veštačke inteligencije, uključujući brojna rangiranja i preporuke, kao i ogromne GenAI modele. Pokrivene su različite teme, uključujući fizički i logički dizajn mreže, prilagođena rešenja za rutiranje i balansiranje opterećenja, podešavanje performansi/debagovanje/testiranje, simulacija i planiranje radnih opterećenja. Takođe su se bavili zahtevima GenAI modela koji će biti implementirani u narednim godinama.
Često postavljana pitanja
Koje vrste proizvoda i usluga Meta gradi za veštačku inteligenciju?
Meta gradi različite proizvode i usluge za veštačku inteligenciju, uključujući hardver poput ubrzivača veštačke inteligencije MTIA v1 i velike jezičke modele poput Llama 2. Takođe razvijaju alate za generativnu veštačku inteligenciju (GenAI) kao što je Code Llama.
Kako se Meta prilagođava zahteve GenAI modela?
Zbog ogromne skale i kompleksnosti GenAI modela, Meta mora da se prilagodi i promeni svoju mrežnu infrastrukturu. Inženjeri i istaživači Meta su fokusirani na rešavanje izazova koji dolaze sa ovim novim velikim jezičkim modelima i prilagođavanje mrežne infrastrukture kako bi se podržale njihove potrebe.
Na koji način se Meta-ova mrežna infrastruktura prilagođava potrebama veštačke inteligencije?
Meta-ova mrežna infrastruktura evoluirala je kako bi podržala potrebe usluga veštačke inteligencije. Nakon prelaska sa CPU na GPU u treniranju veštačke inteligencije, implementirani su velike, distribuirane sisteme koji su međusobno povezani mrežom. Danas Meta koristi mrežu zasnovanu na RoCE-u sa CLOS topologijom za obuku veštačke inteligencije.
Kakve su prednosti alata kao što su ROCET i PARAM za radne tokove veštačke inteligencije?
Alati ROCET i PARAM omogućavaju visoku performansu i pouzdanu komunikaciju unutar Meta-ove RDMA mreže, što je ključno za skaliranje radnih opterećenja veštačke inteligencije. Oni omogućavaju prikupljanje podataka o performansama radnih opterećenja i njihovoj vezi sa mrežom, što pomaže u analizi i optimizaciji performansi sistema. Ovi alati su takođe podeljeni sa zajednicom putem sistema Chakra, koji omogućava efikasnije distribuirane ML sisteme.
Šta je Arcadia i koju svrhu ima u razvoju veštačke inteligencije?
Arcadia je jedinstven sistem koji omogućava simulaciju performansi računanja, memorije i mreže za obuku veštačke inteligencije. Ovaj sistem omogućava istraživačima i praktičarima da steknu uvid u performanse budućih modela veštačke inteligencije i radnih opterećenja na određenim infrastrukturama, čime se olakšava donošenje odluka zasnovanih na podacima o tome kako će se modeli i hardver razvijati u budućnosti.