Meta lanzará sus propios chips de IA para competir con Nvidia

Meta ha anunciado una estrategia con la que intentará reducir la dependencia de NVIDIA. El gigante tecnológico reveló cuatro chips enfocados a la IA que desplegará antes de que termine 2027. Los nuevos procesadores optimizarán el desarrollo de nuevos modelos de lenguaje, desde el entrenamiento hasta la inferencia.

En una publicación de su blog de IA, Meta ofrece detalles de sus chips MTIA 300, 400, 450 y 500. El primero de ellos ya está en producción y se usa para entrenar los sistemas de recomendación y el ranking de contenidos que vemos en plataformas como Instagram o Facebook. Por otro lado, el MTIA 400 (también conocido como Iris) ya pasó las pruebas de laboratorio y está listo para integrarse a sus centros de datos.

Para el cierre de la década, Meta apostará por los chips MTIA 450 y 500, apodados Arke y Astrid. Según Yee Jiun Song, vicepresidente de ingeniería de la firma, estos desarrollos se están ejecutando en paralelo. La previsión es que Arke llegue a principios de 2027 y Astrid apenas seis meses después, los cuales representarán “un salto adelante” para la inferencia de sus modelos.

Aunque el enfoque se centrará en desarrollar chips propios, Meta no tiene planes de cortar con sus socios actuales. La compañía mantendrá los acuerdos multimillonarios con NVIDIA y AMD para asegurar que cuenta con el poder de cómputo suficiente. Mark Zuckerberg está siguiendo la ruta de empresas como Microsoft, que dependen de hardware de terceros para tareas generales y chips propios para funciones específicas de sus plataformas.

Con respecto a la familia de procesadores MTIA, el MTIA 300 funciona como la base de esta infraestructura mediante un diseño de chiplets que integra motores de mensajes dedicados para descargar tareas de comunicación y cómputo cerca de la memoria. Cada unidad de procesamiento cuenta con dos núcleos RISC-V y un motor de producto punto especializado en la multiplicación de matrices.

Su sucesor directo, el MTIA 400 (Iris), representa un salto en la capacidad de procesamiento. Aunque nació optimizado para entrenar los algoritmos de recomendación, este chip puede escalar el rendimiento un 400% en operaciones FP8 y aumentar el ancho de banda de memoria HBM en un 51%. Para la siguiente fase, el MTIA 450 (Arke) se enfoca en la inferencia, acelerando el descodificado de datos al duplicar el ancho de banda HBM respecto a su predecesor.

Finalmente, el MTIA 500 (Astrid) evoluciona la arquitectura hacia una configuración modular de 2×2 chiplets de cómputo rodeados de stacks de memoria HBM y un chiplet SoC para conectividad PCIe. Este procesador incrementa la capacidad de memoria en un 80% y el ancho de banda en un 50% frente al modelo 450. Astrid incorpora innovaciones en tipos de datos personalizados para mantener la calidad de los modelos con un impacto mínimo en la superficie del chip.

Mark Zuckerberg tendrá que invertir una fortuna para desarrollar sus procesadores

Diseñar y fabricar semiconductores propios es un proceso lento y muy caro. Desde que se termina un diseño hasta que una fundición externa como TSMC entrega el producto final, suelen pasar dos años. Además, requiere inversiones de miles de millones de dólares que solo salen a cuenta si los chips se usan de forma masiva.

Meta lo sabe y es por eso que ha reforzado su equipo de diseño para que su división de entrenamiento e inferencia les saque provecho. Luego del intento fallido de comprar FuriosaAI, la compañía terminó adquiriendo Rivos, una startup de semiconductores que desarrolla su propia GPU. Tras cerrar la operación, un portavoz de Meta dijo a Bloomberg que esta compra “aceleraría sus esfuerzos de trabajo con silicio personalizado”.

El objetivo de la serie MTIA es mejorar el entrenamiento de los modelos de lenguaje y la inferencia. Meta tiene planes de desarrollar chips de entrenamiento más potentes que puedan igualar lo que hace NVIDIA, aunque eso no ocurrirá pronto.