MaisonLa production des nouvelles puces d'IA de Meta débutera en septembre
Afin de réduire ses coûts liés aux GPU dans un contexte de pénurie sans précédent de composants, Meta prévoit de lancer la production des dernières versions de sa puce dédiée à l'IA dès septembre, selon une note interne citée par Reuters.
La note indique qu’au moins une puce a achevé sa phase de test en environ six semaines. Meta collabore avec Broadcom pour la conception de ces puces, mais fera appel à la société taïwanaise TSMC pour leur fabrication. L’entreprise achète également de la mémoire vive (RAM) à Samsung, des solutions de stockage à Sandisk et des équipements à fibre optique à Sumitomo Electric, selon le rapport.
En mars, Meta a présenté en détail les quatre nouvelles puces développées dans le cadre de son programme Meta Training and Inference Accelerator (MTIA), dont certaines sont déjà déployées ou le seront cette année ou l’année prochaine. L’entreprise adopte une approche modulaire pour la conception de ses puces, anticipant que ses besoins évolueront à mesure que l’IA progressera rapidement d’ici à ce que les puces entrent en production.
« Chaque génération MTIA s’appuie sur la précédente, en utilisant des chiplets modulaires, en intégrant les dernières connaissances en matière de charges de travail d’IA et les dernières technologies matérielles, et en se déployant à un rythme plus soutenu », avait alors écrit l’entreprise.
Selon Reuters, ces puces devraient permettre à l’entreprise de réaliser des économies sur ses achats de GPU auprès de fabricants tels que Nvidia et AMD, même si elle prévoit toujours de dépenser des sommes importantes auprès de ces fournisseurs. Meta a l’intention d’utiliser les puces MTIA pour l’entraînement de modèles destinés à ses algorithmes de classement et de recommandation, pour des charges de travail d’IA plus larges, ainsi que pour l’inférence dans ses applications. L’entreprise de réseaux sociaux produit ses propres puces d’IA depuis 2023.
Meta investit massivement pour se doter d’une capacité de calcul suffisante afin d’alimenter ses diverses initiatives en matière d’IA. En avril, l’entreprise a indiqué qu’elle prévoyait des dépenses d’investissement comprises entre 125 et 145 milliards de dollars cette année, dont une grande partie sera consacrée à ses initiatives d’IA.
L’entreprise a conclu des accords relatifs à des centres de données et à l’approvisionnement en énergie à travers le monde, investissant des dizaines de milliards pour s’assurer d’une capacité de calcul suffisante pour l’entraînement et le déploiement de sa nouvelle série de modèles d’IA « Muse Spark ». Elle prévoit de déployer 7 gigawatts de puissance de calcul cette année et de doubler ce chiffre l’année prochaine, selon Reuters, qui cite la note interne.
Elle a également signé un accord avec ARM l’année dernière afin de s’assurer de la puissance de calcul nécessaire à ses systèmes de recommandation, en plus d’un accord de plusieurs milliards de dollars avec AMD pour ses GPU Instinct, et d’un accord de plusieurs milliards de dollars avec Amazon visant à utiliser les processeurs développés en interne par le géant du cloud pour ses besoins liés à l’IA.
Meta n’est pas la seule entreprise à tenter de réduire les flux de capitaux vers Nvidia. Le mois dernier, OpenAI a dévoilé un processeur d’inférence qu’elle développe en collaboration avec Broadcom, et Anthropic envisagerait, selon certaines informations, de développer ses propres puces avec Samsung. Amazon et Google développent tous deux leurs propres puces pour l’entraînement et l’inférence en IA, et de nombreuses start-ups se lancent dans ce domaine pour répondre à une demande en forte hausse.
Meta n’a pas souhaité faire de commentaire.
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