MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
Компания Meta✴ в этом году развернёт в своих центрах обработки данных системы на ИИ-чипах собственной разработки второго поколения, пишет Reuters. Все больше технологических компаний берёт курс на создание вертикально интегрированных систем ИИ на базе собственного оборудования вместо дефицитных и дорогих ускорителей от NVIDIA, AMD и других сторонних производителей.
ИИ-чип Meta✴ второго поколения, о разработке которого Meta✴ объявила в прошлом году, может помочь компании снизить зависимость от захвативших более 70 % рынка ИИ-ускорителей NVIDIA, лучше контролировать всё возрастающие расходы на ИИ. Компании необходимо наращивать вычислительные мощности для продуктов на базе генеративного ИИ, которые она внедряет в Facebook✴, Instagram✴ и WhatsApp, а также в аппаратные устройства, такие как смарт-очки Ray-Ban. Сейчас Meta✴ тратит миллиарды долларов на закупку специализированных чипов и модернизацию дата-центров.
По мнению Дилана Пателя (Dylan Patel), основателя группы по рынку чипов в аналитической компании SemiAnalysis, при тех масштабах, в которых работает Meta✴, успешное внедрение собственного чипа могло бы сэкономить сотни миллионов долларов ежегодно на расходах на электроэнергию, а также миллиарды на закупке чипов. Чипы, инфраструктура и энергия, необходимые для работы систем ИИ, стали гигантской воронкой инвестиций для технологических компаний, что в некоторой степени нивелирует успехи, достигнутые на волне ажиотажа вокруг этой технологии.
Представитель Meta✴ подтвердил Reuters планы по запуску производства обновленного чипа Meta✴ в 2024 году, заявив, что он будет работать в координации с сотнями тысяч уже имеющихся и новых графических процессоров. «Мы считаем, что наши собственные ускорители в значительной степени дополняют коммерчески доступные GPU, обеспечивая оптимальное сочетание производительности и эффективности в специфических для Meta✴ рабочих нагрузках», — говорится в заявлении представителя Meta✴.
В прошлом месяце генеральный директор Meta✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) заявил, что к концу 2024 года компания планирует получить около 350 000 флагманских ускорителей NVIDIA H100. По его словам, в сочетании с другими системами Meta✴ сможет накопить вычислительную мощность, эквивалентную 600 000 ускорителей H100.
ИИ-ускоритель NVIDIA H100. Источник изображения: NVIDIA
Заметим, что прежде Meta✴ уже создавала собственные ИИ-чипы, но в 2022 году руководство компании приняло решение отказаться от чипа первого поколения. Вместо этого компания решила купить графические процессоры NVIDIA на миллиарды долларов.
Новый чип, получивший внутреннее кодовое название Artemis («Артемида»), как и его предшественник, сможет использоваться только для запуска уже обученных нейросетей, но не для их обучения. Чип, на котором будут работать уже обученные нейросети, может быть значительно более эффективным в задачах Meta✴, чем энергоемкие чипы NVIDIA. Для обучения ИИ по-прежнему будут использоваться сторонние чипы, однако в прошлом году появлялась информация, что Meta✴ также работает над более амбициозным чипом, который также сможет выполнять и обучение, и запуск нейросетей.
ИИ-ускоритель Google Cloud TPU v5p. Источник изображения: Google
Другие крупные технологические компании — Amazon, Google и Microsoft — тоже разрабатывают собственные чипы для тех или иных задач ИИ. Компании Google и Amazon уже давно выпускают чипы для собственных центров обработки данных. В конце прошлого года Google представила свой самый быстрый ИИ-ускоритель Cloud TPU v5p, а Amazon выпустила ускорители Trainium2 для обучения больших ИИ-моделей. Компания Microsoft старается не отставать и создала ИИ-ускоритель Maia 100, а также Arm-процессор Cobalt 100 — оба чипа предназначены для ускорения задач ИИ.
Система с ИИ-ускорителями Microsoft Maia 100. Источник изображения: Microsoft
NVIDIA в прошлом году продала 2,5 миллиона чипов примерно по $15 000 каждый, по оценкам аналитика Пьера Феррагу (Pierre Ferragu) из New Street Research. В то же время Google потратила около $2–3 млрд на создание примерно миллиона собственных ИИ-чипов, говорит эксперт, то есть каждый чип ей обошёлся лишь в $2-3 тыс. В свою очередь, Amazon потратила $200 миллионов на 100 000 собственных чипов в прошлом году.
Также недавно появились сообщения, что OpenAI, разработчик ChatGPT, тоже заинтересовалась созданием собственного чипа. Глава компании Сэм Альтман (Sam Altman) уже ведёт переговоры с инвесторами и контрактными производителями чипов. Таким образом, всё больше компаний старается избавиться от зависимости от NVIDIA, ускорители которой хоть и являются лучшими на рынке, но являются крайне дефицитным товаром (заказы на них расписаны на год вперёд), а также стоят отнюдь не мало.
Источники:
