Meta parceira com o TSMC para testar seus primeiros chips de treinamento de IA em casa

Meta plataformas Inc. está avançando com seus planos de reduzir sua dependência nas unidades de processamento gráfico da Nvidia Corp. e atualmente está testando seu primeiro chip interno de treinamento de inteligência artificial.

De acordo com Reuterso processo de teste envolve a fabricação de um pequeno lote inicial de chips e, se ele for bem -sucedido, a empresa procurará a produção rapidamente.

O teste interno de chips faz parte de um esforço da Meta para tentar controlar seus gastos em um momento em que está investindo pesadamente na infraestrutura de IA que acredita que será necessário permanecer na vanguarda da indústria. A empresa, dona do Instagram e do WhatsApp e do Facebook, disse que gastará cerca de US $ 114 bilhões a US $ 119 bilhões em 2025. Até US $ 65 bilhões desse valor serão destinados às despesas de capital, que são direcionadas principalmente à infraestrutura de IA.

Ao fazer suas próprias fichas para o treinamento de IA, a Meta não precisaria comprar tantas GPUs caras da NVIDIA e de outros fornecedores. Várias grandes empresas de tecnologia, incluindo gigantes em nuvem, como a Amazon Web Services Inc. e o Google Cloud, já produzem em massa seus próprios processadores de IA. O Openai está tentando fazer o mesmo e, dois meses antes, disse que pretende finalizar o design do chip ainda este ano.

Uma fonte anônima disse à Reuters que o novo chip da Meta é um acelerador de IA dedicado que é criado para o treinamento de grandes modelos de idiomas. Isso deve significar que é mais eficiente em termos de energia do que as GPUs de uso geral da Nvidia.

A empresa está trabalhando com a Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. para fabricar seu novo chip. O teste ocorre após a conclusão bem-sucedida da primeira “fita” da Meta, que é uma etapa significativa que envolve o envio do design inicial do chip para um parceiro de fabricação, a fim de avaliar que é viável. A fase de fita é extremamente cara, com custos normalmente chegando a dezenas de milhões de dólares, e geralmente leva entre três e seis meses para ser concluída.

Nem o Meta nem o TSMC estavam inclinados a comentar, mas as fontes de Reuter dizem que o novo chip faz parte da meta -treinamento e da inferência da Meta Training and Inferenciador de chips, que tiveram sucesso misto até o momento. A gigante da mídia social foi forçada a descartar um design anterior de chips MTIA durante o processo de desenvolvimento, mas no ano passado conseguiu implantar seus primeiros processadores, projetados especificamente para tarefas de inferência. Esse chip agora está alimentando os sistemas de recomendação baseados em IA da Meta, que determinam o conteúdo que aparece nos feeds do Facebook e Instagram dos usuários.

Quando a Meta abandonou seu primeiro chip de MTIA em 2022, não tinha opção a não ser dobrar as GPUs da NVIDIA e ordenou bilhões de dólares dessas fichas desde então. As GPUs são usadas para treinamento e inferência, além de recomendações e anúncios.

Se o teste mais recente for bem-sucedido, a Meta deseja começar a usar seus chips internos para treinar seu LLAMA LLMS da próxima geração. Isso permitirá que ele volte a reduzir suas compras de GPU.

Os investimentos multibilionários da empresa em infraestrutura de IA foram submetidos a pesado escrutínio. Alguns pesquisadores de IA questionaram se lançar mais dados e poder de computação no LLMS levará a um progresso significativo. Tais dúvidas ganharam força com a recente estreia do modelo de raciocínio de Deepseek R-1 da startseek Ltd., que teria sido construído a um custo muito menor, usando GPUs menos avançadas.

A chegada da Deepseek provocou uma grande queda no valor das ações da NVIDIA, e o mercado se tornou ainda mais volátil em meio a preocupações comerciais mais amplas.

Imagem: Siliconangle/Freepik AI Suite