أطلقت شركة ميتا رقائق الذكاء الاصطناعي الداخلية في ظل تسارع السباق لتقليل الاعتماد على شركة إنفيديا

تتجه شركة ميتا بقوة أكبر نحو رقائق الذكاء الاصطناعي المخصصة، حيث تزداد حدة المعركة لتقليل الاعتماد على شركة إنفيديا في جميع أنحاء شركات التكنولوجيا الكبرى.

وقالت الشركة إنها بدأت برنامج تسريع التدريب والاستدلال الفائق، أو MTIA، في عام 2023، وهي الآن تستعد لأربعة أجيال جديدة من الرقائق على مدى العامين المقبلين.

بحسب شركة ميتا، يُزعم أن هذه الرقائق يتم بناؤها لأغراض التصنيف والتوصيات ووظائف الذكاء الاصطناعي العام في جميع منتجات ميتا.

كما صرّحت الشركة بأنها لا تعتمد على مورد واحد أو قطعة واحدة من الأجهزة. وتخطط ميتا لمواصلة شراء رقائق السيليكون من عدة شركات في هذا المجال، مع إبقاء MTIA في صميم خطتها الخاصة بالبنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

بحسب الشركة، فإنها تتبنى "نهج المحفظة الاستثمارية" مع نمو وتغير أحمال عمل الذكاء الاصطناعي لديها. وهذا يعني دمج رقائق خارجية مع رقائق داخلية الصنع بدلاً من الاعتماد على مورد واحد فقط.

شركة ميتا تُطلق أربعة أجيال من رقائق MTIA وفق جدول زمني أسرع

وقالت شركة ميتا إنها تستخدم بالفعل مئات الآلاف من رقائق MTIA لأعمال الاستدلال المرتبطة بكل من المحتوى العضوي والإعلانات عبر تطبيقاتها.

صُممت هذه الرقائق خصيصًا لمهام الشركة، وليس للاستخدام العام. وهذا أمرٌ بالغ الأهمية، إذ أوضحت شركة ميتا أن هذه الأجهزة جزءٌ من حلٍّ متكامل مُصمَّم خصيصًا، مما يمنحها نظامًا أكثر كفاءةً للعمل الذي تُنفِّذه يوميًا.

وقالت الشركة إن هذا الإعداد يوفر كفاءة حسابية أفضل لحالات الاستخدام المحددة ويقلل التكلفة مقارنة بالرقائق ذات الأغراض الأوسع.

المرحلة التالية هي طرح أوسع نطاقًا. شركة ميتا أنها تعمل على تطوير معالجات MTIA 300 و400 و450 و500، حيث يُحسّن كل إصدار منها من قدرات الحوسبة وعرض نطاق الذاكرة والكفاءة. وقد بدأ استخدام معالج MTIA 300 بالفعل وسيتولى مهام التدريب على التصنيف والتوصيات.

يمكن لمعالجات MTIA 400 و 450 و 500 تشغيل جميع أحمال العمل، لكن شركة Meta قالت إن هذه الرقائق ستستخدم بشكل أساسي لإنتاج استدلال GenAI على المدى القريب وحتى عام 2027.

وأوضحت الشركة أيضاً أن السيليكون يتميز بتصميم معياري، مما يسمح بتركيب رقائق جديدة بسهولة في البنية التحتية الحالية لأنظمة الرفوف. وهذا يقلل من فترة الانتظار بين التصميم والتنفيذ.

وفيما يتعلق بسرعة الإصدار، قالت شركة ميتا إن الصناعة عادة ما تطلق شريحة ذكاء اصطناعي جديدة كل عام أو عامين، لكنها الآن لديها القدرة على إصدار شرائحها الخاصة كل ستة أشهر أو أقل عن طريق إعادة استخدام التصميمات المعيارية.

تبني شركة ميتا استراتيجيتها لرقائق الذكاء الاصطناعي على الاستدلال والمعايير المفتوحة

وقالت الشركة إن استراتيجيتها في مجال تكنولوجيا المعلومات والاتصالات تعتمد على ثلاثة أجزاء: التكرار السريع، والتصميم القائم على الاستدلال أولاً، والاعتماد السهل من خلال المعايير المشتركة.

وفيما يتعلق بالنقطة الأولى، قالت دورة الإصدار الأقصر تساعدها على التكيف بشكل أسرع مع تغير تقنيات الذكاء الاصطناعي، وإدخال تكنولوجيا الأجهزة الأحدث، وتقليل تكلفة تطوير ونشر إصدارات جديدة من الرقائق.

فيما يتعلق بالنقطة الثانية، أوضحت شركة ميتا الفرق بين خطتها ونموذج السوق المعتاد. وقالت الشركة إن معظم الرقائق الإلكترونية السائدة تُصنع أولاً لمهام التدريب المسبق الضخمة للذكاء الاصطناعي العام، ثم تُستخدم في أعمال أخرى، غالباً بتكلفة أعلى.

أعلنت شركة ميتا أنها تفعل العكس. يتم ضبط معالجات MTIA 450 و 500 أولاً لاستنتاج الذكاء الاصطناعي العام، ثم تُستخدم للتصنيف وتدريب التوصيات والاستنتاج، وتدريب الذكاء الاصطناعي العام عند الحاجة.

كما ذكرت الشركة أن نظام MTIA مبنيٌّ منذ البداية على أدوات وأنظمة قياسية، بما في ذلك PyTorch وvLLM وTriton ومشروع الحوسبة المفتوحة (OCP). وتتوافق تصميمات أنظمتها ووحداتها مع معايير OCP للاستخدام في مراكز البيانات.

وأضافت شركة ميتا أنه لا يمكن لشريحة واحدة أن تغطي كل متطلباتها، ولهذا السبب تخطط لنشر شرائح مختلفة لأحمال العمل المختلفة مع السعي نحو ما أسمته "الذكاء الخارق الشخصي للجميع"