Noua platformă AI open-source a Meta se bazează pe un cadru de învăţare automată open-source numit PyTorch şi poate ajuta codul să ruleze de până la 12 ori mai rapid pe cipul emblematic A100 al Nvidia sau de până la patru ori mai rapid pe Advanced Micro Cipul MI250, al companiei Devices.

Dar la fel de importantă ca şi creşterea vitezei este flexibilitatea pe care software-ul o poate oferi, a spus Meta într-o postare pe blog.

Software-ul a devenit un câmp de luptă cheie pentru producătorii de cipuri care doresc să construiască un ecosistem de dezvoltatori care să le folosească cipurile.

Platforma CUDA a Nvidia a fost cea mai populară până acum pentru activităţile legate de inteligenţa artificială.

Cu toate acestea, odată ce dezvoltatorii îşi adaptează codul pentru cipurile Nvidia, este dificil să-l ruleze pe unităţi de procesare grafică sau GPU-uri de la concurenţi ai Nvidia precum AMD.

Meta a spus că software-ul este conceput pentru a schimba cu uşurinţă între cipuri fără a fi blocat.

”Suportul unificat pentru back-end GPU oferă dezvoltatorilor de deep learning mai multe opţiuni pentru furnizorii de hardware, cu costuri minime de migrare”, a spus Meta în postarea sa de blog.

Nvidia şi AMD nu au răspuns imediat solicitărilor de comentarii.

Software-ul Meta este creat pentru munca de AI, cum ar fi este atunci când algoritmii de învăţare automată care au fost antrenaţi anterior pe cantităţi uriaşe de date sunt chemaţi să emită judecăţi rapide, cum ar fi să decidă dacă o fotografie este a unei pisici sau a unui câine.

”Acesta este un software care este multiplatformă. Şi este o dovadă a importanţei software-ului, în special pentru implementarea reţelelor neuronale în învăţarea automată pentru inferenţă”, a declarat David Kanter, fondator al MLCommons, un grup independent care măsoară viteza AI. Kanter a adăugat că această nouă platformă Meta AI ar fi ”bună pentru posibilitatea de a alege oferită clienţilor”.