Meta, kendi bünyesindeki ilk yapay zeka eğitim çipini test etmeye başladı

Facebook'un sahibi olan Meta şirketi, yapay zeka (AI) sistemlerini eğitmek için ilk şirket içi çipini test ediyor. Bu, daha fazla özel çip tasarlama ve Nvidia gibi tedarikçilere olan bağımlılığını azaltma arayışında bir dönüm noktası.

Tahmini yatırım bütçesi 119 milyar ABD doları

Dünyanın en büyük sosyal medya şirketi Meta, çip üzerinde küçük ölçekli testlere başladı ve deneme başarılı olursa daha geniş kullanım için üretimi artırmayı planlıyor.

Facebook'un sahibi olan Meta şirketi, yapay zeka (YZ) sistemlerini eğitmek için kendi geliştirdiği ilk çipi test ediyor.

Şirket, büyümeyi desteklemek için yapay zeka araçlarına büyük yatırım yaparken, kendi bünyesinde çip geliştirme hamlesi, Meta'nın büyük altyapı maliyetlerini azaltmaya yönelik uzun vadeli planının bir parçası.

Instagram ve WhatsApp'ın da sahibi olan Meta, 2025 yılında toplam harcamaların 114 milyar dolardan 119 milyar dolara kadar çıkmasını öngörüyor; buna büyük ölçüde yapay zeka altyapısına yapılan yatırımların yönlendirdiği 65 milyar dolarlık sermaye harcaması da dahil.

Bir kaynak, Meta'nın yeni eğitim çipinin özel bir hızlandırıcı olduğunu, yani yalnızca belirli yapay zeka görevlerini yerine getirmek üzere tasarlandığını söyledi. Bu, onu yapay zeka iş yükleri için genellikle kullanılan entegre grafik işlem birimlerinden (GPU'lar) daha enerji verimli kılıyor.

Kaynaklara göre Meta, bu çipi üretmek için dünyanın en büyük sözleşmeli çip üreticisi TSMC ile iş birliği yapıyor.

Test dağıtımı, Meta'nın çipin ilk "banttan çıkışını" tamamlamasının ardından başladı. Bu, silikon çip geliştirmede önemli bir kilometre taşıdır ve ilk tasarımın bir çip üretim tesisinden geçirilmesini içerir. Tipik bir banttan çıkış süreci on milyonlarca dolara mal olur ve tamamlanması yaklaşık üç ila altı ay sürer; testin başarılı olacağının garantisi yoktur. Başarısız olursa, Meta'nın sorunu teşhis etmesi ve banttan çıkış adımını tekrarlaması gerekecektir.

Çip, şirketin Meta Eğitim ve Çıkarım Hızlandırıcı (MTIA) serisindeki en son ürün. Bu program, yıllar içinde inişli çıkışlı bir başlangıç ​​yapmış ve benzer bir geliştirme aşamasında bir çipin iptal edilmesiyle karşılaşmıştı.

Ancak geçen yıl Meta, kullanıcıların etkileşime girdiği bir yapay zeka sistemini çalıştırma süreci olan çıkarım yapmak için bir MTIA çipi kullanmaya başladı ve bu, Facebook ve Instagram haber akışlarında hangi içeriğin görüneceğine karar veren öneri sistemleri için kullanıldı.

Meta, 2026 yılına kadar dahili eğitim çiplerini kullanmayı planlıyor

Meta yöneticileri, yapay zeka sistemine nasıl çalışacağını "öğretmek" için büyük miktarda veriyi sisteme yüklemeyi gerektiren yoğun hesaplamalı bir süreç olan eğitim için 2026 yılına kadar şirket içi çipleri kullanmaya başlamak istediklerini söylüyor.

Meta yöneticileri, 2026 yılına kadar eğitimlerde şirket içi çiplerin kullanılmaya başlanmasını istediklerini söylüyor.

Yöneticiler, çıkarım çipinde olduğu gibi, eğitim çipinin de amacının öneri sistemleriyle başlayıp ardından Meta AI sohbet robotu gibi üretken yapay zeka ürünlerinde kullanmak olduğunu söyledi. Meta Baş Ürün Sorumlusu Chris Cox, geçen hafta Morgan Stanley'nin teknoloji, medya ve telekomünikasyon konferansında, "Öneri sistemleri için eğitimi nasıl gerçekleştirdiğimize ve ardından üretken yapay zeka için eğitim ve çıkarımı nasıl düşündüğümüze bakıyoruz," dedi.

Bay Cox, Meta'nın çip geliştirme çabalarını şimdiye kadar "yürü, sürün, sonra koş durumu" olarak nitelendirdi, ancak yöneticilerin tavsiye sistemleri için ilk nesil çıkarım çipini "büyük bir başarı" olarak değerlendirdiğini söyledi.

Meta, daha önce eğitim çipi için mevcut olana benzer küçük ölçekli bir pilot dağıtımda başarısız olduktan sonra şirket içi özel çıkarım çipini iptal etmiş ve bunun yerine 2022'de Nvidia'dan milyarlarca dolar değerinde GPU sipariş etmeye geri dönmüştü.

Sosyal medya şirketi, o zamandan beri Nvidia'nın en büyük müşterilerinden biri olmaya devam ediyor ve öneri ve reklam sistemleri ile Llama platform modelleri ailesi de dahil olmak üzere modellerini eğitmek için bir GPU filosu oluşturuyor. Bu birimler aynı zamanda uygulamalarını her gün kullanan 3 milyardan fazla kişi için çıkarımlar da gerçekleştiriyor.

Yapay zeka araştırmacılarının, daha fazla veri ve işlem gücü ekleyerek büyük dil modellerini "ölçeklendirmeye" devam ederek ne kadar daha fazla ilerleme kaydedilebileceği konusunda giderek daha fazla şüphe duymaya başlamalarıyla birlikte, bu GPU'ların değeri bu yıl sorgulanmaya başlandı.

Bu şüpheler, Çinli girişim DeepSeek'in Ocak ayı sonlarında piyasaya sürdüğü yeni düşük maliyetli modellerle daha da güçlendi. Bu modeller, mevcut modellerin çoğundan daha fazla çıkarıma dayanarak hesaplama verimliliğini optimize ediyor.

Nvidia hisseleri, DeepSeek'in tetiklediği küresel yapay zeka hisselerindeki satış dalgası sırasında değerinin beşte birine kadar değer kaybetti. Yatırımcılar, şirketin çiplerinin eğitim ve çıkarım için endüstri standardı olmaya devam edeceğine bahse girerken, hisseler o zamandan beri kayıplarının çoğunu telafi etti, ancak daha sonra daha geniş çaplı ticari endişelere geri döndüler.

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