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 большую 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.
По словам источника, новый обучающий чип Meta представляет собой специализированный ускоритель, то есть он предназначен для решения только определенных задач ИИ. Это делает его потенциально более энергоэффективным, чем интегрированные графические процессоры (GPU), обычно используемые 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 компания Meta завершила первую «выводку» чипа — важный этап в разработке кремниевых чипов, включающий отправку первоначального проекта на завод по производству чипов. Типичный процесс тестирования обходится в десятки миллионов долларов и занимает от трех до шести месяцев, при этом нет никаких гарантий, что тест пройдет успешно. Если это не поможет, Meta придется диагностировать проблему и повторить этап отсоединения.
Этот чип является новейшим продуктом в линейке Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) компании. За все эти годы программа стартовала нелегко, и ранее чип был отменен на аналогичной 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.
По словам руководителей, как и в случае с чипом вывода, цель обучающего чипа — начать с рекомендательных систем, а затем использовать его для продуктов генеративного ИИ, таких как чат-бот Meta AI. «Мы изучаем, как мы обучаем рекомендательные системы, а затем 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, посвященной технологиям, медиа и телекоммуникациям.
Г-н Кокс охарактеризовал усилия Meta по разработке чипа как «ситуацию, похожую на шаг, сначала ползком, а 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 огромное количество графических процессоров для обучения своих моделей, включая системы рекомендаций и рекламы, а также линейку моделей платформы Llama. Эти устройства также выполняют выводы для более чем 3 миллиардов человек, которые ежедневно используют их 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.
В результате глобальной распродажи акций ИИ-компаний, вызванной DeepSeek, акции Nvidia в какой-то момент потеряли до одной пятой своей стоимости. С тех пор им удалось вернуть большую часть своих потерь, поскольку инвесторы делают ставку на то, что чипы компании останутся отраслевым стандартом для обучения и вывода данных, хотя с тех пор они отступили из-за более широких торговых опасений.
Источник: https://www.baogiaothong.vn/meta-bat-dau-thu-nghiem-chip-dao-tao-ai-noi-bo-dau-tien-192250312120123752.htm
Комментарий (0)