A Meta está desenvolvendo seu primeiro processador interno de treinamento de IA. De acordo com a Reuters, a empresa começou a testar um pequeno lote dos novos chips de treinamento de IA e encomendará mais se a fase de testes produzir resultados positivos. Vale ressaltar que esta linha de processadores está sendo fabricada atualmente pela TSMC.
A decisão da Meta de desenvolver seus próprios chips de IA também faz parte de uma estratégia de longo prazo para reduzir sua dependência de fornecedores terceirizados, especialmente a Nvidia, fabricante líder mundial de unidades de processamento gráfico (GPUs) usadas em tarefas relacionadas à IA. De acordo com estimativas preliminares, espera-se que este projeto custe à Meta um investimento total de até 119 bilhões de dólares até o final de 2025 — a maior parte do qual será usada para construir infraestrutura de IA.
O chip projetado pela Meta é essencialmente um acelerador de IA dedicado. Ele é otimizado para tarefas relacionadas à IA em vez de computação geral. Essa arquitetura dedicada poderia tornar o chip mais eficiente em termos de energia do que as GPUs usadas atualmente no treinamento de IA.
Inicialmente, a Meta planejou usar o chip em algoritmos de recomendação que determinam qual conteúdo aparece no Facebook e no Instagram. O objetivo final da empresa é ampliar o uso do chip para dar suporte a seus produtos de IA generativa, como um chatbot de IA chamado Meta AI.
A jornada da Meta no desenvolvimento de chips personalizados teve resultados mistos até agora. Anteriormente, a empresa descartou um chip de inferência interno após uma implantação piloto malsucedida, optando por comprar bilhões de dólares em GPUs Nvidia. No entanto, o novo projeto parece estar mostrando melhores resultados. O Meta já passou do importante marco de "fita adesiva" no desenvolvimento.
A Meta não é a única empresa de software que decidiu desenvolver seus próprios chips de IA para reduzir sua dependência de terceiros. A OpenAI também está finalizando o design do seu primeiro chip de treinamento de IA personalizado. O novo chip provavelmente contará com uma arquitetura de matriz sistólica junto com memória de alta largura de banda, muito parecida com o mais recente acelerador de IA da Nvidia. Essa arquitetura é conhecida por seu alto desempenho e eficiência no tratamento de cálculos densos e complexos.
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