In breve
Come per altre aziende che stanno compiendo la stessa mossa, l'obiettivo è ridurre i costi infrastrutturali e diminuire la dipendenza dai costosi chip GPU di fornitori come Nvidia. La collaborazione è con TSMC e Meta vorrebbe iniziare ad utilizzarli entro il 2026.
Riassunto completo
- Meta sta testando internamente il suo primo chip proprietario, progettato per addestrare sistemi di intelligenza artificiale.
- L'obiettivo è ridurre i costi infrastrutturali e diminuire la dipendenza dai costosi chip GPU di fornitori esterni come Nvidia.
- Il chip è prodotto in collaborazione con la taiwanese TSMC.
- La prima fase di test arriva dopo un significativo passaggio tecnico chiamato "tape-out", processo che costa decine di milioni di dollari.
Cos'è il tape-out?
Il tape-out, nel campo della progettazione dei chip, indica la fase finale in cui il disegno digitale del circuito integrato (il chip) viene definitivamente inviato al produttore per essere trasformato in un componente fisico. È una procedura complessa e costosa (milioni di dollari) perché dopo questo passaggio non si può più modificare nulla: eventuali errori costringerebbero a rifare tutto da capo.
- Meta punta a utilizzare ampiamente chip sviluppati internamente per il training delle proprie AI entro il 2026.
- Questo nuovo chip fa parte della serie "Meta Training and Inference Accelerator" (MTIA), un programma che in passato aveva avuto problemi tecnici e ritardi.
- In precedenza Meta aveva già cancellato un progetto simile dopo risultati negativi nei test iniziali.
- L'azienda continuerà comunque a utilizzare GPU Nvidia per l'addestramento e l'inferenza nei prossimi anni, soprattutto per i suoi modelli AI come Llama e per i sistemi di raccomandazione.
- L'obiettivo finale è ridurre significativamente i costi di addestramento dell'AI e migliorare l'efficienza dei sistemi proprietari.
Questo testo è un riassunto del seguente articolo (eng): Reuters
Alternativa in italiano:
Chiara Crescenzi
