Die Facebook-Muttergesellschaft Meta Platforms Inc. gab am Montag bekannt, dass sie eine neue Reihe von kostenlosen Software-Tools für Anwendungen der künstlichen Intelligenz auf den Markt gebracht hat, die es Entwicklern erleichtern könnten, zwischen verschiedenen zugrunde liegenden Chips hin und her zu wechseln.

Metas neue Open-Source-KI-Plattform basiert auf einem Open-Source-Framework für maschinelles Lernen namens PyTorch und kann dazu beitragen, dass Code bis zu 12 Mal schneller auf dem Flaggschiff-Chip A100 von Nvidia Corp. oder bis zu vier Mal schneller auf dem MI250-Chip von Advanced Micro Devices Inc. läuft, so das Unternehmen.

Genauso wichtig wie der Geschwindigkeitsschub ist jedoch die Flexibilität, die die Software bieten kann, so Meta in einem Blogbeitrag.

Software ist zu einem wichtigen Schlachtfeld für Chip-Hersteller geworden, die versuchen, ein Ökosystem von Entwicklern aufzubauen, die ihre Chips nutzen. Die CUDA-Plattform von Nvidia war bisher die beliebteste für die Arbeit mit künstlicher Intelligenz.

Sobald Entwickler ihren Code jedoch für Nvidia-Chips angepasst haben, ist es schwierig, ihn auf Grafikprozessoren (GPUs) von Nvidia-Konkurrenten wie AMD laufen zu lassen. Meta sagte, dass die Software so konzipiert ist, dass sie leicht zwischen verschiedenen Chips ausgetauscht werden kann, ohne dass sie an diese gebunden ist.

"Die einheitliche GPU-Backend-Unterstützung gibt Entwicklern von Deep Learning mehr Auswahlmöglichkeiten bei minimalen Migrationskosten", so Meta in seinem Blogpost.

Nvidia und AMD antworteten nicht sofort auf Anfragen für eine Stellungnahme.

Die Software von Meta wurde für KI-Arbeiten entwickelt, die als Inferenz bezeichnet werden. Dabei werden Algorithmen des maschinellen Lernens, die zuvor auf riesigen Datenmengen trainiert wurden, aufgefordert, schnelle Urteile zu fällen, wie z.B. zu entscheiden, ob ein Foto eine Katze oder einen Hund zeigt.

"Dies ist eine Software, die für mehrere Plattformen geeignet ist. Und es ist ein Beweis für die Bedeutung von Software, insbesondere für den Einsatz neuronaler Netze beim maschinellen Lernen", sagte David Kanter, einer der Gründer von MLCommons, einer unabhängigen Gruppe, die die KI-Geschwindigkeit misst.

Kanter fügte hinzu, dass diese neue Meta AI-Plattform "gut für die Auswahl der Kunden" sei. (Berichte von Jane Lanhee Lee und Stephen Nellis; Bearbeitung durch Jonathan Oatis)