Os novos chips de IA da Meta começarão a ser produzidos em setembro

Para reduzir seus custos com GPUs durante uma escassez sem precedentes de componentes, a Meta planeja começar a produzir as versões mais recentes de seu chip específico para IA em setembro, de acordo com um memorando interno citado pela Reuters.
O memorando informou que pelo menos um chip concluiu sua fase de testes em cerca de seis semanas. A Meta está trabalhando com a Broadcom no projeto do chip, mas utilizará a TSMC, de Taiwan, para fabricá-los. A empresa também está adquirindo memória RAM da Samsung, dispositivos de armazenamento da Sandisk e equipamentos de fibra óptica da Sumitomo Electric, segundo a reportagem.
Em março, a Meta detalhou os quatro novos chips desenvolvidos no âmbito de seu programa Meta Training and Inference Accelerator (MTIA), alguns dos quais já estão em operação ou serão implantados este ano ou no próximo. A empresa está adotando uma abordagem modular para o projeto de chips, prevendo que suas necessidades mudarão à medida que a IA evoluir rapidamente até que os chips cheguem à fase de produção.
“Cada geração do MTIA se baseia na anterior, utilizando chiplets modulares, incorporando os mais recentes insights sobre cargas de trabalho de IA e tecnologias de hardware, e sendo implantada em um ritmo mais curto”, escreveu a empresa na época.
De acordo com a Reuters, espera-se que os chips ajudem a empresa a economizar na compra de GPUs de fabricantes como a Nvidia e a AMD, embora ela ainda preveja gastar quantias substanciais com esses fornecedores. A Meta pretende usar os chips MTIA para treinar modelos para seus algoritmos de classificação e recomendação, cargas de trabalho mais amplas de IA e inferência para seus aplicativos. A empresa de mídia social vem produzindo seus próprios chips de IA desde 2023.
A Meta vem investindo pesadamente para garantir capacidade computacional suficiente para alimentar seus diversos esforços de IA. Em abril, a empresa informou que espera despesas de capital entre US$ 125 bilhões e US$ 145 bilhões este ano, grande parte destinada às suas iniciativas de IA.
A empresa vem fechando acordos relacionados a data centers e energia em todo o mundo, investindo dezenas de bilhões para garantir capacidade computacional para o treinamento e a implantação de sua nova série de modelos de IA, a Muse Spark. Ela planeja implantar 7 gigawatts de capacidade computacional este ano e dobrar esse valor no próximo, de acordo com a Reuters, citando o memorando.
Ela também assinou um acordo com a ARM no ano passado para garantir capacidade computacional para seus sistemas de recomendação, além de um acordo de vários bilhões de dólares com a AMD para suas GPUs Instinct e um acordo de vários bilhões de dólares com a Amazon para usar as CPUs desenvolvidas internamente pela gigante da nuvem para necessidades relacionadas à IA.
A Meta não é a única empresa tentando reduzir o fluxo de capital para a Nvidia. A OpenAI revelou no mês passado um processador de inferência que está desenvolvendo com a Broadcom, e a Anthropic estaria considerando desenvolver seus próprios chips com a Samsung. Tanto a Amazon quanto o Google desenvolvem seus próprios chips para treinamento e inferência de IA, e muitas startups estão entrando nesse segmento para atender à demanda em alta vertiginosa.
A Meta se recusou a comentar.
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O memorando informou que pelo menos um chip concluiu sua fase de testes em cerca de seis semanas. A Meta está trabalhando com a Broadcom no projeto do chip, mas utilizará a TSMC, de Taiwan, para fabricá-los. A empresa também está adquirindo memória RAM da Samsung, dispositivos de armazenamento da Sandisk e equipamentos de fibra óptica da Sumitomo Electric, segundo a reportagem.
Em março, a Meta detalhou os quatro novos chips desenvolvidos no âmbito de seu programa Meta Training and Inference Accelerator (MTIA), alguns dos quais já estão em operação ou serão implantados este ano ou no próximo. A empresa está adotando uma abordagem modular para o projeto de chips, prevendo que suas necessidades mudarão à medida que a IA evoluir rapidamente até que os chips cheguem à fase de produção.
“Cada geração do MTIA se baseia na anterior, utilizando chiplets modulares, incorporando os mais recentes insights sobre cargas de trabalho de IA e tecnologias de hardware, e sendo implantada em um ritmo mais curto”, escreveu a empresa na época.
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