У зв’язку з безпрецедентним дефіцитом компонентів та прагненням знизити витрати на графічні процесори (GPU), Meta наближається до запуску виробництва новітніх версій своїх спеціалізованих чіпів для штучного інтелекту (ШІ) вже у вересні. Про це повідомляє Reuters, посилаючись на внутрішній документ компанії.
Власні розробки: Стратегія Meta
Зазначається, що принаймні один з розроблених чіпів успішно пройшов фазу тестування приблизно за шість тижнів. Meta співпрацює з компанією Broadcom над дизайном цих чипів, а їх виробництвом займатиметься Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC). Крім того, компанія закуповує оперативну пам’ять (RAM) у Samsung, накопичувачі даних у Sandisk та оптоволоконне обладнання у Sumitomo Electric.
Програма MTIA: Модульний підхід до майбутнього ШІ
У березні Meta детально представила чотири нові розробки в рамках своєї програми Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). Частина цих чипів вже перебуває на етапі розгортання або буде розгорнута до кінця поточного чи наступного року. Компанія застосовує модульний підхід до проектування цих чіпів, передбачаючи, що її потреби будуть змінюватися зі стрімким розвитком ШІ до моменту виходу чіпів на ринок.
“Кожне покоління MTIA будується на основі попереднього, використовуючи модульні чіплети (невеликі інтегральні схеми), інтегруючи найновіші дані про робочі навантаження ШІ та апаратні технології, а також розгортаючись за коротшим графіком”, – зазначалося в офіційній заяві компанії.
Фінансова ефективність та стратегічні партнерства
Очікується, що ці власні розробки допоможуть Meta заощадити на закупівлі GPU від таких виробників, як Nvidia та AMD. Однак компанія все одно планує значні витрати на продукцію цих постачальників. Meta має намір використовувати чіпи MTIA для тренування моделей своїх алгоритмів ранжування та рекомендацій, а також для загальних завдань ШІ та інференсу (висновування) в своїх застосунках. Варто зазначити, що Meta почала самостійно виробляти власні ШІ-чіпи ще у 2023 році.
Загалом, Meta здійснює масивні інвестиції для забезпечення достатньої обчислювальної потужності для своїх різноманітних ШІ-ініціатив. У квітні компанія прогнозувала капітальні витрати в діапазоні від 125 до 145 мільярдів доларів цього року, значна частина яких спрямовується на ШІ-проекти.
Компанія активно укладає угоди щодо центрів обробки даних та енергопостачання по всьому світу, витрачаючи десятки мільярдів доларів для забезпечення обчислювальних потужностей, необхідних для тренування та розгортання своєї нової серії ШІ-моделей Muse Spark. За даними Reuters, Meta планує розгорнути 7 гігават обчислювальних потужностей цього року, а наступного – подвоїти цей показник.
Минулого року компанія також підписала угоду з ARM для забезпечення обчислювальними ресурсами своїх рекомендаційних систем, а також багатомільярдну угоду з AMD на постачання їхніх GPU Instinct. Крім того, було укладено багатомільярдну угоду з Amazon для використання власних CPU хмарного гіганта для потреб, пов’язаних зі штучним інтелектом.
Конкурентний ландшафт розробки ШІ-чіпів
Meta – не єдина компанія, яка намагається контролювати витрати, що прямують до Nvidia. Минулого місяця OpenAI представила власний процесор для інференсу, який розробляється спільно з Broadcom, а Anthropic, за чутками, розглядає можливість розробки власних чіпів із Samsung. Amazon і Google вже мають власні розробки чіпів для тренування та інференсу ШІ, і існує безліч стартапів, які активно працюють у цій сфері, щоб задовольнити стрімко зростаючий попит.
Meta відмовилася від коментарів.
Думка ІТ-Блогу: Власна розробка ШІ-чіпів є стратегічним кроком Meta для контролю над витратами та оптимізації продуктивності, що може зменшити залежність від зовнішніх постачальників і потенційно зміцнити її позиції на ринку.
Джерело новини: techcrunch.com