Meta rompe o ciclo do silício: Quatro novos chips de IA até 2027

A Meta detalhou um novo e ambicioso roteiro para seus chips de IA internos, dizendo que está desenvolvendo e implementando quatro novas gerações de hardware Meta Training and Inference Accelerator nos próximos dois anos.

Em um post, a empresa disse que a nova linha MTIA dará suporte a classificações, recomendações e cargas de trabalho de IA generativas, com o silício personalizado agora no centro de sua estratégia mais ampla de infraestrutura de IA.

O MTIA 300 já está em produção

O detalhe mais claro a curto prazo é que o MTIA 300 já está em produção. A Meta disse que esse chip será usado para treinamento de classificação e recomendações, marcando uma função mais ampla para a MTIA do que a simples aceleração de inferência.

A empresa acrescentou que o MTIA 400, 450 e 500 serão capazes de lidar com todas as cargas de trabalho, embora a Meta espere usar essas gerações posteriores principalmente para inferência de IA generativa no curto prazo e até 2027.

Isso dá à Meta uma cadência de chips públicos muito mais rápida do que o normal no espaço de IA. A empresa disse que o plano de quatro chips será implementado ao longo de dois anos, o que ela descreveu como um ritmo mais rápido do que os ciclos de chips padrão.

A Meta quer que seus próprios chips desempenhem um papel muito maior

A Meta apresentou o MTIA pela primeira vez em 2023 como uma família de chips personalizados para cargas de trabalho de IA, mas a última atualização da empresa deixa claro que o projeto não é mais um esforço paralelo. A Meta disse que já implementa centenas de milhares de chips MTIA para cargas de trabalho de inferência em conteúdo orgânico e anúncios em seus aplicativos, e argumentou que esses chips são mais eficientes em termos de computação e mais econômicos do que o silício de uso geral para os usos pretendidos pela empresa.

A mensagem mais ampla é direta: A Meta quer ter mais controle sobre o hardware que executa seus sistemas de IA. Em vez de depender apenas de fornecedores externos, a empresa está tentando criar mais de sua própria pilha para as cargas de trabalho que mais importam para suas plataformas.

Independência dos gigantes do silício

Embora a Meta tenha assinado recentemente um acordo de vários bilhões de dólares para as mais recentes GPUs da Nvidiada Nvidia, esse roteiro é um sinal claro de que Menlo Park está cansado de esperar por cadeias de suprimentos externas. Ao transferir suas enormes cargas de trabalho de inferência - que representam a maior parte dos custos de IA - para o hardware MTIA personalizado, a Meta está desafiando diretamente o domínio de mercado de fornecedores terceirizados. É uma mudança de "comprador" para "arquiteto", permitindo que a empresa dite suas próprias margens de infraestrutura pela primeira vez.

Os próximos chips se concentram muito na inferência

A Meta disse que sua estratégia de chips prioriza a iteração rápida, uma abordagem de design que prioriza a inferência e uma adoção mais fácil por meio de ecossistemas de software e hardware padrão do setor. Na prática, isso significa que os MTIA 450 e 500 estão sendo otimizados primeiro para inferência de IA generativa, com a capacidade de suportar outras cargas de trabalho conforme necessário, incluindo treinamento e inferência de classificação e recomendação, bem como treinamento de IA generativa.

Esse foco faz sentido para uma empresa que opera serviços na escala da Meta. A inferência é onde os grandes produtos de IA podem se tornar especialmente caros, e a Meta está claramente projetando essas gerações posteriores para atender melhor a essa demanda.

O desenvolvimento mais rápido faz parte do plano

A Meta também disse que construiu seu roteiro MTIA em torno de ciclos de lançamento mais curtos. Embora o setor geralmente lance um novo chip de IA a cada um ou dois anos, a Meta disse que agora tem a capacidade de lançar novas gerações de MTIA a cada seis meses ou menos, reutilizando designs modulares. A empresa disse que isso deve ajudá-la a se adaptar mais rapidamente às mudanças nas técnicas de IA e reduzir o custo de construção e implementação de novos hardwares.

Outra vantagem prática é a compatibilidade com a infraestrutura existente. A Meta disse que a modularidade de seu silício permite que os novos chips se encaixem na infraestrutura atual do sistema de rack, o que deve ajudar a acelerar a implementação.

A infraestrutura de IA agora é o campo de batalha

A infraestrutura de IA está se tornando um dos campos de batalha mais importantes da tecnologia, e o anúncio da Meta mostra a seriedade com que ela está tratando o design de chips como parte dessa luta. Quatro novas gerações de MTIA em dois anos é um roteiro agressivo no papel, mas a maior conclusão é que a Meta não fala mais sobre silício personalizado como um experimento. Agora, ela está apresentando a MTIA como parte essencial de como o Facebook, o Instagram e suas outras plataformas lidarão com classificações, recomendações e cargas de trabalho de IA generativas daqui para frente.