Meta Platforms weitet seine Partnerschaft mit Amazon Web Services deutlich aus und plant den großflächigen Einsatz von Graviton-Prozessoren. Der Ausbau adressiert insbesondere steigende Anforderungen agentenbasierter KI-Workloads.
Foto: AWS
AWS Graviton-Prozessor: Maßgeschneiderter Chip für mehr als 90.000 Kunden, entwickelt von Amazon, um Cloud-Anwendungen schneller, kosteneffizienter und energieeffizienter zu betreiben.
Der Aufbau leistungsfähiger KI-Infrastrukturen entwickelt sich zunehmend zu einer Frage der richtigen Architektur. Während GPUs weiterhin eine zentrale Rolle beim Training großer Modelle spielen, verschieben sich Anforderungen im Betrieb zunehmend in Richtung CPU-intensiver Aufgaben. Vor diesem Hintergrund intensiviert Meta die Zusammenarbeit mit AWS und setzt auf spezialisierte Prozessoren für skalierbare KI-Anwendungen.
Kern der Vereinbarung ist die Bereitstellung von mehreren zehn Millionen Graviton-Kernen. Die Infrastruktur ist so ausgelegt, dass sie mit den wachsenden Anforderungen von Metas KI-Systemen erweitert werden kann. Bereits heute zählt Meta zu den weltweit größten Nutzern dieser Prozessorarchitektur.
Die Vereinbarung baut auf einer bestehenden Zusammenarbeit zwischen beiden Unternehmen auf. Meta nutzt zudem Dienste wie Amazon Bedrock, um seine nächste Generation von KI-Anwendungen zu unterstützen.
Die wachsende Bedeutung agentenbasierter KI verändert die Anforderungen an Recheninfrastruktur. Neben klassischen Trainingsprozessen entstehen neue Workloads, die vor allem CPU-Leistung benötigen. Dazu zählen unter anderem Echtzeit-Schlussfolgerungen, Code-Generierung, Suchprozesse sowie die Koordination mehrstufiger Aufgaben.
Die eingesetzten Prozessoren – darunter die aktuelle Generation Graviton5 – sind auf diese Anforderungen ausgelegt. Sie sollen eine effiziente Verarbeitung solcher Workloads im großen Maßstab ermöglichen.
Die eingesetzten Chips unterstützen bei Meta verschiedene Aufgabenbereiche, insbesondere im Umfeld der KI-Anwendungen des Unternehmens. Diese erfordern eine Infrastruktur, die in der Lage ist, Milliarden von Interaktionen zu verarbeiten und gleichzeitig komplexe, mehrstufige Abläufe zu steuern.
Technologisch basiert die Architektur auf speziell entwickelten Prozessoren, die auf hohe Leistung und Effizienz ausgelegt sind. Ergänzt wird dies durch Cloud-Infrastruktur, die eine skalierbare und koordinierte Verarbeitung verteilter Aufgaben ermöglicht.
Die Vereinbarung zeigt, wie sich die Zusammensetzung moderner KI-Infrastrukturen verändert. Spezialisierte Prozessoren gewinnen an Bedeutung, insbesondere für operative KI-Workloads, die über das reine Training von Modellen hinausgehen.
