Meta(META.US) прекращает разработку собственных высокоуровневых чипов, расширяет сотрудничество с NVIDIA и AMD

По данным источников, Meta Platforms (META.US) столкнулась с трудностями при внутренней разработке AI-чипов, и отказалась от использования своей наиболее передовой чиповой архитектуры, переключившись на более упрощённую версию дизайна. На прошлой неделе, из‑за технических проблем на этапе проектирования чипов, компания официально прекратила проект по разработке усовершенствованного чипа для тренировки новейшей AI‑модели, который находился в работе. В сообщении также отмечается, что на прошлой неделе Meta довела до сотрудников отдела инфраструктуры для искусственного интеллекта самые свежие планы по корректировке этой технологической стратегии.

Решение Meta отказаться от собственных чипов раскрывает типичную дилемму, с которой сталкиваются компании, пытаясь спроектировать AI‑чипы, способные конкурировать с рыночным лидером — Nvidia (NVDA.US).

Изменение маршрута чипов в этот раз следует сразу после достижения Meta новых соглашений с AMD (AMD.US), Nvidia и Alphabet в лице Google (GOOGL.US). Сообщается, что компания уже подписала соглашение на сумму в десятки миллиардов долларов о лизинге AI‑чипов у Google.

Ранее на этой неделе AMD объявила о сотрудничестве с Meta по развёртыванию до 6 гигаватт чипов AMD Instinct, чтобы обеспечить вычислительные мощности для её следующего поколения AI‑инфраструктуры. Кроме того, в начале этого месяца Meta также договорилась с Nvidia о «межпоколенческом» стратегическом сотрудничестве, обязуясь в массовом масштабе развернуть чипы Nvidia в своих центрах обработки данных.

AI‑чипы, разрабатываемые Meta самостоятельно, относятся к экосистеме проектов Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). Главная цель инициативы — за счёт вертикальной интеграции компетенций в проектировании чипов снизить долгосрочные операционные затраты и усилить собственную автономность и контролируемость инфраструктуры центров обработки данных.

На это представитель Meta прямо заявил: «Мы продолжаем инвестировать в создание диверсифицированного набора чипов для соответствия требованиям бизнеса, и продвижение продуктовой линейки MTIA является важным стратегическим направлением. В этом году мы раскроем больше информации о ходе разработки и планах внедрения этой продуктовой линейки».

По сообщениям, Meta отказалась от версии чипа второго поколения для тренировки с кодовым названием Iris, а затем также был прекращён более продвинутый проект чипа для тренировки, который она запустила — Olympus.

Один из инсайдеров, участвовавших в разработке чипов Meta, сообщил, что внутри компании к планам по созданию чипов, способных соперничать по производительности с чипами Nvidia, относятся с осторожностью: основные опасения связаны с рисками задержек проекта или необходимостью повторного проектирования. Этот источник отметил, что соответствующие отчёты показывают: для разработки таких чипов нужно сформировать крупную команду инженеров, отвечающую за ключевые этапы — проектирование чипа, его отладку и контроль энергопотребления. Если проблему с энергопотреблением не удастся эффективно решить, эти собственные чипы могут не иметь ценности для ввода в эксплуатацию при сравнении с уже зрелыми продуктами Nvidia.

Тренировочный чип Iris использует архитектуру с одним набором инструкций и множеством данных (SIMD). Эта архитектура имеет более низкий порог проектирования для инженеров по аппаратному обеспечению, но для инженеров-программистов при обучении AI‑моделей создаёт существенные проблемы с программированием. Как раскрывают отчёты, в Olympus применяется архитектура с одним набором инструкций и множеством потоков (SIMT), имеющая общее происхождение с AI‑чипами Nvidia: хотя такая архитектура упрощает программирование для инженеров по ПО, она предъявляет более высокие технические требования к проектированию аппаратной части.

Архитектура SIMT, продвигаемая Nvidia, благодаря более высокой гибкости лучше соответствует требованиям к тренировки современных AI‑моделей и уже получила предпочтение у нескольких технологических компаний. Meta изначально планировала завершить проектирование Olympus как минимум в четвёртом квартале 2026 года. Однако в сообщении добавляется, что от начальной стадии разработки до серийного производства нового чипа обычно требуется ещё девять месяцев или даже больше, а значит, реальное время массового производства может быть дополнительно сдвинуто.

Основной вычислительный компонент Olympus для AI — графический процессор (GPU) — изначально планировалось проектировать по схеме стартапа Rivos, который Meta приобрела в прошлом году. Как сообщается, Rivos заявляла, что её GPU способен эффективно выполнять программный код Nvidia CUDA — это код является основным программным фреймворком, который сейчас используется для тренировки и запуска AI‑моделей.

В сообщении также отмечается, что изначально Meta планировала использовать Olympus для построения крупных кластеров серверов, но руководители компании считают, что в критический период, когда идёт борьба с OpenAI и Google, такое решение может нести потенциальные риски для обучения новых моделей.

В частности, сопровождающее эти чипы тренировочное программное обеспечение изначально не могло по устойчивости сравниться с продуктами Nvidia, а сложная конструкция Olympus может ещё сильнее препятствовать его масштабному серийному производству. Поэтому сейчас Meta планирует продолжить использовать тренировочные чипы, произведённые другими поставщиками, поскольку поддерживающее ПО у них более зрелое, надёжное и лучше подходит для требований к тренировке AI‑моделей.