Meta Platforms implantará chips personalizados internos este ano para impulsionar a movimentação de IA – memorando

A Meta Platforms, proprietária do Facebook, planeja implantar em seus data centers este ano uma nova versão de um chip personalizado destinado a apoiar seu impulso de inteligência artificial (IA), de acordo com um documento interno da empresa visto pela Reuters na quinta-feira.

O chip, uma segunda geração de uma linha interna de silício Meta anunciada no ano passado, poderia ajudar a reduzir a dependência da Meta dos chips Nvidia que dominam o mercado e controlar os custos crescentes associados à execução de cargas de trabalho de IA enquanto corre para lançar produtos de IA.

A maior empresa de mídia social do mundo tem se esforçado para aumentar sua capacidade de computação para os produtos de IA generativos que consomem muita energia e está introduzindo aplicativos como Facebook, Instagram e WhatsApp e dispositivos de hardware como seus óculos inteligentes Ray-Ban, gastando bilhões de dólares para acumular arsenais de chips especializados e reconfigurar data centers para acomodá-los.

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Na escala em que a Meta opera, uma implantação bem-sucedida de seu próprio chip poderia potencialmente reduzir centenas de milhões de dólares em custos anuais de energia e bilhões em custos de compra de chips, de acordo com Dylan Patel, fundador do grupo de pesquisa de silício SemiAnalysis.

Os chips, a infraestrutura e a energia necessários para executar aplicações de IA tornaram-se um gigantesco poço de investimento para as empresas de tecnologia, compensando, em certa medida, os ganhos obtidos com a onda de entusiasmo em torno da tecnologia.

Um porta-voz da Meta confirmou o plano de colocar o chip atualizado em produção em 2024, dizendo que funcionaria em coordenação com centenas de milhares de unidades de processamento gráfico (GPUs) disponíveis no mercado – os chips essenciais para IA – a empresa estava comprando.

“Vemos que nossos aceleradores desenvolvidos internamente são altamente complementares às GPUs disponíveis comercialmente, fornecendo a combinação ideal de desempenho e eficiência em cargas de trabalho específicas do Meta”, disse o porta-voz em comunicado.

O CEO da Meta, Mark Zuckerberg, disse no mês passado que a empresa planejava ter até o final do ano cerca de 350.000 processadores “H100” da Nvidia, que produz as GPUs mais procuradas usadas para IA. Combinada com outros fornecedores, a Meta acumularia a capacidade computacional equivalente a 600 mil H100s no total, disse ele.

A implantação de seu próprio chip como parte desse plano é uma virada positiva para o projeto interno de silício de IA da Meta, após uma decisão dos executivos em 2022 de desligar a primeira iteração do chip.

Em vez disso, a empresa optou por comprar bilhões de dólares em GPUs da Nvidia, que têm quase o monopólio de um processo de IA chamado treinamento, que envolve alimentar enormes conjuntos de dados em modelos para ensiná-los a executar tarefas.

O novo chip, chamado internamente de “Artemis”, assim como seu antecessor, pode realizar apenas um processo conhecido como inferência, no qual os modelos são chamados a usar seus algoritmos para fazer julgamentos de classificação e gerar respostas às solicitações do usuário.

A Reuters informou no ano passado que a Meta também está trabalhando em um chip mais ambicioso que, como as GPUs, seria capaz de realizar treinamento e inferência.

A empresa com sede em Menlo Park, Califórnia, compartilhou detalhes sobre a primeira geração de seu programa Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) no ano passado. O anúncio retratou essa versão do chip como uma oportunidade de aprendizado.

Apesar desses tropeços iniciais, um chip de inferência poderia ser consideravelmente mais eficiente no processamento dos modelos de recomendação da Meta do que os processadores Nvidia sedentos de energia, de acordo com Patel.

“Há muito dinheiro e poder sendo gastos que poderiam ser economizados”, disse ele.

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