Meta începe să testeze primul său cip de antrenament AI intern

Meta, compania care deține Facebook, testează primul său cip intern pentru antrenarea sistemelor de inteligență artificială (IA), o piatră de hotar în încercarea sa de a proiecta mai multe cipuri personalizate și de a reduce dependența de furnizori precum Nvidia.

Buget de investiții estimat la 119 miliarde USD

Cea mai mare companie de social media din lume , Meta, a început teste la scară mică cu cip și intenționează să intensifice producția pentru o utilizare mai largă dacă studiul va avea succes.

Meta, compania care deține Facebook, testează primul său cip intern pentru antrenarea sistemelor de inteligență artificială (IA).

Efortul de a dezvolta cipuri interne face parte din planul pe termen lung al Meta de a reduce costurile masive de infrastructură, deoarece compania pariază puternic pe instrumente de inteligență artificială pentru a alimenta creșterea.

Meta, care deține și Instagram și WhatsApp, estimează că cheltuielile totale în 2025 vor varia între 114 și 119 miliarde de dolari, inclusiv până la 65 de miliarde de dolari în cheltuieli de capital, determinate în mare parte de investiții în infrastructura de inteligență artificială.

Noul cip de antrenament al Meta este un accelerator dedicat, ceea ce înseamnă că este conceput să gestioneze doar sarcini specifice de inteligență artificială, a declarat o sursă. Acest lucru îl face mai eficient din punct de vedere energetic decât unitățile de procesare grafică integrate (GPU) utilizate în mod obișnuit pentru sarcinile de lucru de inteligență artificială.

Conform sursei, Meta cooperează cu cel mai mare producător de cipuri contractuale din lume, TSMC, pentru a produce acest cip.

Implementarea testelor a început după ce Meta a finalizat prima „demontare” a cipului, o etapă importantă în dezvoltarea cipurilor de siliciu, care implică trimiterea designului inițial printr-o fabrică de producție a cipurilor. Un proces tipic de demontare costă zeci de milioane de dolari și durează aproximativ trei până la șase luni, fără nicio garanție că testul va fi reușit. Dacă eșuează, Meta va trebui să diagnosticheze problema și să repete etapa de demontare.

Cipul este cel mai recent din linia Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) a companiei, un program care a avut un început dificil de-a lungul anilor și a văzut un cip anulat într-un stadiu similar de dezvoltare.

Anul trecut însă, Meta a început să utilizeze un cip MTIA pentru a efectua inferențe, adică procesul de rulare a unui sistem de inteligență artificială pe măsură ce utilizatorii interacționează cu acesta, pentru sistemele de recomandare care decid ce conținut apare în fluxurile de știri de pe Facebook și Instagram.

Meta intenționează să utilizeze cipuri de antrenament interne până în 2026

Directorii Meta spun că vor să înceapă să utilizeze cipuri interne până în 2026 pentru antrenament, procesul intensiv din punct de vedere computațional de alimentare a unui sistem de inteligență artificială cu cantități masive de date pentru a-l „învăța” cum să funcționeze.

Directorii Meta spun că vor să înceapă să utilizeze cipuri interne pentru antrenament până în 2026.

Ca și în cazul cipului de inferență, scopul cipului de antrenament este de a începe cu sisteme de recomandare și apoi de a-l utiliza pentru produse de inteligență artificială generativă, cum ar fi chatbot-ul Meta AI, au declarat directorii. „Ne uităm la modul în care facem antrenament pentru sistemele de recomandare și apoi cum ne gândim la antrenament și inferență pentru inteligența artificială generativă”, a declarat Chris Cox, director de produs Meta, la conferința Morgan Stanley despre tehnologie, media și telecomunicații de săptămâna trecută.

Dl. Cox a descris eforturile de dezvoltare a cipurilor Meta ca fiind „o situație de mers, târât, apoi alergat” până acum, dar a spus că directorii au considerat cipul său de inferență de primă generație pentru sistemele de recomandare „un succes uriaș”.

Meta a anulat anterior un cip de inferență personalizat intern, după ce acesta a eșuat într-o implementare pilot la scară mică, similară cu cea actuală pentru cipul de antrenament, revenind în schimb la comandarea de GPU-uri în valoare de miliarde de dolari de la Nvidia în 2022.

Compania de social media a rămas de atunci unul dintre cei mai mari clienți ai Nvidia, acumulând o flotă de GPU-uri pentru a antrena modelele sale, inclusiv sistemele sale de recomandare și publicitate și familia de modele de platformă Llama. Aceste unități efectuează, de asemenea, inferențe pentru cele peste 3 miliarde de persoane care utilizează aplicațiile sale în fiecare zi.

Valoarea acestor GPU-uri a fost pusă sub semnul întrebării în acest an, deoarece cercetătorii în domeniul inteligenței artificiale au devenit din ce în ce mai sceptici cu privire la cât de mult se poate progresa în continuare prin continuarea „scalării” modelelor lingvistice mari prin adăugarea mai multor date și putere de calcul.

Aceste îndoieli au fost întărite de lansarea la sfârșitul lunii ianuarie a unor noi modele low-cost de la startup-ul chinez DeepSeek, care optimizează eficiența computațională bazându-se mai mult pe inferență decât majoritatea modelelor actuale.

Acțiunile Nvidia au pierdut până la o cincime din valoare la un moment dat în timpul unei vânzări globale de acțiuni ale companiilor de inteligență artificială declanșate de DeepSeek. De atunci, companiile și-au recuperat o mare parte din pierderi, investitorii pariind că cipurile companiei vor rămâne standardul industriei pentru antrenament și inferență, deși au scăzut ulterior din cauza preocupărilor comerciale mai ample.

Sursă: https://www.baogiaothong.vn/meta-bat-dau-thu-nghiem-chip-dao-tao-ai-noi-bo-dau-tien-192250312120123752.htm