Корпорация Meta Platforms официально объявила о расширении стратегического партнерства с Broadcom для создания специализированных полупроводниковых решений. Соглашение, рассчитанное до 2029 года, направлено на разработку и внедрение кастомных ИИ-ускорителей, которые станут аппаратной основой для развития инфраструктуры искусственного интеллекта следующего поколения.
Переход на 2-нанометровый техпроцесс и энергоэффективность
Ключевой особенностью нового этапа сотрудничества станет выпуск обновленных чипов MTIA (Meta Training and Inference Accelerator). Согласно техническим планам, данные решения станут первыми в индустрии специализированными ИИ-процессорами, использующими передовой двухнанометровый техпроцесс. Ожидается, что переход на более тонкие нормы производства обеспечит значительный прирост производительности при снижении энергопотребления.
Масштабы развертывания новой инфраструктуры включают:
- Первоначальное использование ускорителей суммарной мощностью 1 гигаватт для обучения моделей.
- Перспективное расширение парка оборудования до нескольких гигаватт.
- Применение чипов как для тренировки нейросетей, так и для инференса (выполнения готовых алгоритмов).
Стратегические цели и персонализированный суперинтеллект
Руководство Meta подчеркивает, что создание собственного кремния является необходимым условием для достижения полной технологической независимости в области ИИ. Использование технологий Broadcom позволит оптимизировать вычислительные мощности под конкретные программные задачи компании. Ранее Meta уже представляла первое поколение чипов MTIA, однако переход на 2-нм техпроцесс знаменует качественный скачок в развитии архитектуры.
Сотрудничество позволит создать вычислительную инфраструктуру, необходимую для персонализированного суперинтеллекта для миллиардов людей — заявил генеральный директор Meta Platforms Марк Цукерберг.
Продление партнерства до конца десятилетия подтверждает намерение Meta конкурировать с крупнейшими игроками на рынке аппаратного обеспечения для ИИ. Оптимизация чипов под нужды конкретных алгоритмов позволит компании эффективнее обрабатывать данные и предоставлять новые интеллектуальные сервисы своей многомиллиардной аудитории, закладывая фундамент для будущих прорывов в области машинного обучения.