Компания Meta, которой принадлежит Facebook, тестирует свой первый чип собственного производства для обучения систем искусственного интеллекта (ИИ), что является важной вехой в ее стремлении разрабатывать больше специализированных чипов и снижать зависимость от таких поставщиков, как Nvidia.
Предполагаемый инвестиционный бюджет составляет 119 млрд долларов США.
Крупнейшая в мире социальная медиакомпания Meta начала мелкомасштабное тестирование чипа и планирует нарастить производство для широкого использования, если испытания пройдут успешно.
Компания Meta, которой принадлежит Facebook, тестирует свой первый собственный чип для обучения систем искусственного интеллекта (ИИ).
Разработка собственных чипов является частью долгосрочного плана Meta по сокращению огромных расходов на инфраструктуру, поскольку компания делает ставку на инструменты ИИ для стимулирования роста.
Компания Meta, которой также принадлежат Instagram и WhatsApp, прогнозирует, что общие расходы в 2025 году составят от 114 до 119 миллиардов долларов, включая до 65 миллиардов долларов капитальных расходов, в основном за счет инвестиций в инфраструктуру ИИ.
Новый учебный чип Meta — это специализированный ускоритель, то есть он предназначен только для обработки определенных задач ИИ, сказал источник. Это делает его более энергоэффективным, чем интегрированные графические процессоры (GPU), которые обычно используются для рабочих нагрузок ИИ.
По данным источника, для производства этого чипа компания Meta сотрудничает с крупнейшим в мире контрактным производителем микросхем TSMC.
Тестовое развертывание началось после того, как Meta завершила первую «ленту» чипа, важную веху в разработке кремниевых чипов, которая включает отправку первоначального проекта через завод по производству чипов. Типичный процесс ленты стоит десятки миллионов долларов и занимает от трех до шести месяцев, без гарантии, что тест будет успешным. Если он не пройден, Meta необходимо будет диагностировать проблему и повторить шаг ленты.
Этот чип является новейшим в линейке Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) компании, программе, которая на протяжении многих лет имела нелегкий старт и видела отмену чипа на схожей стадии разработки.
Однако в прошлом году Meta начала использовать чип MTIA для выполнения вывода — процесса работы системы искусственного интеллекта при взаимодействии с ней пользователей — для рекомендательных систем, которые решают, какой контент должен отображаться в новостных лентах Facebook и Instagram.
Meta планирует использовать внутренние обучающие чипы к 2026 году
Руководители Meta говорят, что к 2026 году они хотят начать использовать собственные чипы для обучения, которое представляет собой ресурсоемкий процесс передачи системе искусственного интеллекта огромных объемов данных для «обучения» ее работе.
Руководители Meta говорят, что хотят начать использовать внутренние чипы для обучения к 2026 году.
Как и в случае с чипом вывода, цель обучающего чипа — начать с рекомендательных систем, а затем использовать его для генеративных продуктов ИИ, таких как чат-бот Meta AI, заявили руководители. «Мы смотрим на то, как мы проводим обучение для рекомендательных систем, а затем на то, как мы думаем об обучении и выводе для генеративного ИИ», — сказал Крис Кокс, директор по продуктам Meta, на прошлой неделе на конференции Morgan Stanley по технологиям, медиа и телекоммуникациям.
Г-н Кокс охарактеризовал усилия Meta по разработке чипа как «ситуацию, похожую на шаг, сначала ползком, потом бегом», но отметил, что руководители считают первое поколение чипа вывода для рекомендательных систем «огромным успехом».
Ранее Meta отказалась от разработки собственного чипа логического вывода после того, как он потерпел неудачу в ходе мелкомасштабного тестового развертывания, аналогичного текущему развертыванию для обучающего чипа, и вместо этого вернулась к заказу графических процессоров на миллиарды долларов у Nvidia в 2022 году.
С тех пор эта социальная медиакомпания остается одним из крупнейших клиентов Nvidia, накопив целый парк графических процессоров для обучения своих моделей, включая системы рекомендаций и рекламы, а также семейство моделей платформ Llama. Эти устройства также выполняют вывод для более чем 3 миллиардов человек, которые ежедневно используют ее приложения.
Ценность этих графических процессоров в этом году оказалась под вопросом, поскольку исследователи ИИ стали все более скептически относиться к тому, насколько можно добиться дальнейшего прогресса, продолжая «масштабировать» большие языковые модели за счет добавления большего количества данных и вычислительной мощности.
Эти сомнения усилились после запуска в конце января новых недорогих моделей от китайского стартапа DeepSeek, которые оптимизируют вычислительную эффективность, полагаясь на вывод в большей степени, чем большинство существующих моделей.
Акции Nvidia потеряли до одной пятой своей стоимости в какой-то момент во время глобальной распродажи акций ИИ, спровоцированной DeepSeek. С тех пор они восстановили большую часть своих потерь, поскольку инвесторы делали ставку на то, что чипы компании останутся отраслевым стандартом для обучения и вывода, хотя с тех пор они откатились назад из-за более широких торговых проблем.
Источник: https://www.baogiaothong.vn/meta-bat-dau-thu-nghiem-chip-dao-tao-ai-noi-bo-dau-tien-192250312120123752.htm
Комментарий (0)