Meta prévoit de développer des puces personnalisées spécifiquement pour la formation en IA

Mise à jour du 5 mars : Susan Lee, directrice financière (CFO) de Meta Platforms Inc., a déclaré lors d'une conférence technologique organisée par Morgan Stanley que, malgré la conclusion récente de partenariats majeurs avec les principaux fabricants de puces, la société n'a pas abandonné sa stratégie de développement de puces personnalisées.Au lieu de cela, elle nourrit des ambitions claires dans ce domaine, avec des projets fondamentaux comprenant le développement de processeurs spécialisés capables de former les futurs modèles d’intelligence artificielle (IA).

Li a explicitement déclaré que certaines charges de travail Meta présentent des caractéristiques hautement spécialisées.Les charges de travail de tri et de recommandation représentent les premiers domaines de déploiement de puces personnalisées par l'entreprise et restent aujourd'hui les principaux scénarios d'application à grande échelle de ces puces."Mais nous prévoyons et espérons augmenter cela au fil du temps, y compris à terme pour la formation de modèles d'IA", a-t-elle ajouté, soulignant l'engagement de Meta à approfondir ses efforts de développement de puces en interne.

Concernant la stratégie de déploiement des puces, Susan Lee a expliqué que Meta suit actuellement une approche diversifiée, en achetant différents types de puces pour s'adapter à différentes tâches."Sur la base de notre compréhension et de nos besoins actuels, nous déterminons quelle puce est le choix optimal pour chaque cas d'utilisation", a-t-elle déclaré.Les puces personnalisées jouent un rôle important dans la stratégie de l'entreprise en matière de puces, servant de catalyseur clé pour répondre à ses exigences spécialisées et réduire les dépendances externes.

Il est rapporté que Meta a fait progresser ses projets internes de puces IA ces dernières années.Son initiative « Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) » vise à réduire la dépendance à l'égard des fournisseurs de puces externes comme NVIDIA, à réduire les coûts et à renforcer le contrôle sur l'infrastructure du centre de données.Les remarques de Susan Lee confirment en outre la continuité de cette stratégie, signalant l'intention de Meta d'étendre ses puces internes au-delà des applications actuelles dans la formation de modèles d'IA tout en affinant son écosystème de puces.