Les premiers systèmes d'IA à l'échelle du rack d'AMD installés chez Meta

fr.wedoany.com Rapport : Le 27 octobre, AMD a confirmé que les premiers systèmes de calcul d'intelligence artificielle à l'échelle du rack Helios ont été installés chez Meta et sont entrés en phase de test, les deux parties poursuivant le déploiement à grande échelle. Cette collaboration couvre les processeurs serveur EPYC, les accélérateurs d'intelligence artificielle Instinct, la technologie réseau Pensando et la plateforme logicielle ROCm. Meta a déjà utilisé le matériel AMD pour l'entraînement de modèles d'intelligence artificielle, le classement de contenus, les systèmes de recommandation et l'exécution de l'agent d'IA personnel Muse, tout en menant en parallèle des travaux d'adaptation du matériel informatique et des logiciels de nouvelle génération.

Dans le cadre du déploiement des processeurs serveur, Meta a installé au total plusieurs millions de processeurs AMD EPYC de différentes générations, dont certains équipements sont destinés à l'environnement de calcul dédié à l'agent d'IA personnel Muse. Meta est également devenu un client majeur des processeurs EPYC de sixième génération, et les deux parties développent conjointement le processeur successeur portant le nom de code Verano.

Le déploiement des GPU concerne les systèmes de production existants et le développement de puces personnalisées. Les accélérateurs AMD Instinct assurent déjà dans les centres de données de Meta des tâches d'entraînement d'intelligence artificielle, de classement de contenus et de recommandation. Meta a précédemment participé à la définition des premiers produits de l'architecture MI450 et prévoit de déployer des GPU Instinct personnalisés optimisés pour ses propres charges de calcul. La collaboration s'étend également aux accélérateurs de la série MI500 et aux systèmes à l'échelle du rack de nouvelle génération.

Les travaux d'adaptation logicielle couvrent ROCm, PyTorch et Triton. AMD a réalisé la première adaptation des GPU Instinct au modèle Muse Spark Open de Meta et prend en charge l'exécution du modèle Muse Glimmer sur les ordinateurs personnels Ryzen AI et les plateformes GPU Radeon. Les deux parties ont également mené des optimisations pour l'entraînement de modèles de recommandation à grande échelle sur l'accélérateur Instinct MI350X, et ont soumis des améliorations logicielles aux projets PyTorch, Triton et ROCm.