Meta, yapay zeka için kendi özel çiplerini kullanacak

Meta, yeni çipi bu yıl kullanmak istiyor

Dünyanın en büyük sosyal medya şirketi, Facebook, Instagram ve WhatsApp uygulamalarında ve Ray-Ban akıllı gözlükleri gibi donanım cihazlarında kullanmaya başladığı güce aç üretken yapay zeka ürünleri için bilgi işlem kapasitesini artırmaya çabalıyor. Firma yapay zeka harcamalarını dengelemek için kendi özel çiplerini tasarlıyor. Firmanın kendi çiplerini tasarlayıp veri merkezlerine entegre etmesi yıllık enerji maliyetlerinde yüz milyonlarca dolar ve çip satın alma maliyetlerinde milyarlarca dolar tasarruf sağlayabilir.

Bununla birlikte Meta, dış alımları da yavaşlatmayacak. Meta CEO'su Mark Zuckerberg bir süre önce yaptığı açıklamada, şirketin yıl sonuna kadar yapay zeka için en çok aranan GPU'ları üreten Nvidia'dan yaklaşık 350.000 amiral gemisi "H100" işlemciye sahip olmayı planladığını söylemişti. Diğer tedarikçilerle birlikte Meta'nın toplamda 600.000 H100'e eşdeğer hesaplama kapasitesine sahip olacağı belirtilmişti.

Şirket içinde "Artemis" olarak adlandırılan yeni çip, selefi gibi yapay zeka modellerini eğitmeye değil, yapay zekanın asıl karar verme kısmı olan çıkarıma odaklanıyor. Yani bu yongalar satın alınacak olan Nvidia H100’lerin tamamlayıcısı olacak. Hatırlanacağı üzere geçtiğimiz yıl Meta’nın Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) adı verilen dahili bir yapay zeka yongası tasarladığını bildirmiştik. Bu ilk adımın bir öğrenme fırsatı oluşturacağı söylenmişti.

Nvidia’ya bağımlı kalınmak istenmiyor

Üretken yapay zekanın yükselişi Nvidia ve gelişmiş GPU'ları tarafından desteklendi ve desteklenmeye devam ediyor. Talep, arzın çok üzerinde olduğu için firmanın H100 GPU’ları çok aranan ve son derece pahalı bir ürün haline geldi. Bu etki o kadar büyüktü ki Nvidia'yı ilk kez trilyon dolarlık bir şirket haline getirdi.

Bir süredir ise Microsoft, Meta, OpenAI, Amazon ve Google gibi Nvidia müşterileri kendi yapay zeka çipleri üzerinde çalışıyor. Bu çalışmaların bir kısmı doğrudan Nvidia’ya olan bağımlılığı kesmeyi hedeflerken bazıları ise tamamlayıcı ürünlere odaklanıyor.