Meta o‘zining AI chipini kelasi yilning birinchi yarmida joriy qiladi, bu xarajatlarni kamaytirish va NVIDIA ga qaramlikni qisqartirishni maqsad qiladi

Meta o‘zining AI chiplarini ishlab chiqish va joriy qilishni tezlashtirmoqda, bu orqali NVIDIA’ga bo‘lgan qaramlikni kamaytirish va ma’lumot markazlari operatsion xarajatlarini qisqartirishni maqsad qilgan.

Kompaniya ma’lum qildiki, uchinchi avlod o‘z chipi MTIA 450 (kod nomi Arke) kelasi yilning birinchi yarmida ma’lumot markazlarida ishlatilishni boshlaydi. To‘rtinchi avlod mahsuloti MTIA 500 (kod nomi Astrid) dizayn ishlari taxminan bir oy ichida yakunlanadi va 2027 yil oxiriga qadar ma’lumot markazlariga kiritiladi hamda kengroq miqyosda joriy qilinadi.

Ushbu chiplar bo‘yicha yo‘l xaritasi Meta uchun AI infratuzilmasi xarajatlarini qisqartirish yo‘nalishida real natijalar olib kelayotganidan dalolat beradi.

Meta muhandislik bo‘yicha vitse-prezidenti Yee Jiun Song ta’kidladi, hozirda NVIDIA yetkazib berayotgan mahsulotlar bilan taqqoslaganda, o‘z chiplari AI modellari ishlashida samaradorlikni oshiradi, "sababi biz muhandislik ishlarining katta qismini o‘zimiz bajardik".

Keyingi 12 oyda Meta o‘z chiplarini joriy qilish bo‘yicha majburiyati 1 gigavattlik elektr iste’moliga teng bo‘ladi. Yee Jiun Song so‘zlariga ko‘ra, agar AI bozori yoki talab keskin pasayib ketmasa, keyinroq joriy qilishlar ham tezlashadi.

Yozilish vaqtida, seshanba kuni savdolarda Meta 0,18% va NVIDIA 0,74% ga oshdi.

Meta chip dizayni bo‘yicha Broadcom bilan hamkorlik qiladi, ishlab chiqarish uchun esa TSMC bilan ishlaydi, umumiy maqsad NVIDIA sanoat yetakchiligiga bo‘lgan bog‘liqlikni kamaytirishdir.

Meta 2023 yilda o‘z chipini ishlab chiqishni e’lon qilgan edi. Hozirgi uchinchi avlod mahsuloti birinchi 12 dona namunasi 1-sentyabrda TSMC’dan olingan va amaliy ko‘rsatkichlar simulyatsion natijalardan 2-3% farq bilan chiqdi. Dastlabki test kunida muhandislar jamoasi chipda Meta uchun xos modelni ishga tushirishga muvaffaq bo‘ldi.

Yee Jiun Song’ning so‘zlariga ko‘ra, sinov natijasi dizayn bosqichida sezilarli kamchilik yo‘qligini ko‘rsatdi, biroq hali oylar davomida sozlash va optimallashtirish ishlari hamda TSMC tomonidan ishlab chiqarish hajmini oshirish talab etiladi.

U ta’kidladi, bu chiplar seriyasi yuqori o‘tkazuvchanlikdagi xotiraga tayangan holda, universal inference (ma’lumotni qayta ishlash) uchun mo‘ljallangan, ya’ni juda yuqori tezkor javob talab qilinadigan inference bozoriga emas. "Bu bizning universal inference uchun asosiy chipimiz," dedi u.

Meta ilgari kod nomi Olympus bo‘lgan chip yaratishni rejalashtirgan, bu chip AI modellarining trening va inference bosqichlarini qo‘llab-quvvatlashi kerak edi va 2028-2029 yillarga rejalashtirilgan edi.

Biroq, Yee Jiun Song ma’lumotiga ko‘ra, loyiha to‘xtatildi va kompaniya asosan inference chipiga e’tibor qaratadi, chunki asosiy omil — xarajatlar.

"Katta hajmdagi — bir necha gigavattlik — quvvatga chiqishdan boshlasangiz, narx juda muhim ahamiyat kasb etadi," deydi u. Uning so‘zlariga ko‘ra, trening va inference-ni birlashtirgan chip taxminan 30% qimmatroq bo‘lsa, keng ko‘lamli joriy qilish fonida bu "umuman maqbul emas".

Meta Superintelligence Labs kelajakdagi AI modellarining talablarini aniqlab, chiplarni nozik sozlashda yordam bermoqda va inference bosqichida ishlash samaradorligini oshirmoqda.

Astrid dizayni yakunlangach, Meta keyingi chiplar ishlab chiqishda asosiy e’tiborni hisoblash tezligi va o‘tkazuvchanlik, ya’ni bir vaqt birligida qayta ishlanadigan AI topshiriqlari hajmini oshirishga qaratadi. Optik tolali texnologiyalar joriy qilinishi chip samaradorligini yanada yaxshilash imkonini beradi.

"Bizda juda aniq va mustahkam yo‘l xaritasi bor," dedi Yee Jiun Song. "Kelgusi yillarda, biz yetkazib beruvchilar mahsulotlariga raqobatdosh chiplarni yaratishda davom etamiz."

Bu bayonot Meta o‘zining chiplarini ishlab chiqish orqali AI infratuzilmasining asosiy texnologiya ustunligini qo‘lga kiritish, xarajat va energiya samaradorligida uzoq muddatli raqobat ustunligiga erishish istagini ko‘rsatadi.