A Meta está pronta para implementar seus novos processadores de inteligência artificial (IA) personalizados em seus datacenters este ano, segundo a Reuters. Os novos sistemas de chips, codinome Artemis, foram projetados para apoiar o agressivo lançamento de produtos de IA da Meta em suas plataformas e dispositivos. Ao mesmo tempo, eles devem reduzir a dependência da Meta das GPUs Nvidia e controlar os custos.
“Vemos que nossos aceleradores desenvolvidos internamente são altamente complementares às GPUs disponíveis comercialmente, fornecendo a combinação ideal de desempenho e eficiência em cargas de trabalho específicas do Meta”, disse um porta-voz da Meta à Reuters, confirmando o plano de implantar os próprios chips da empresa.
Os processadores Artemis da Meta são projetados especificamente para executar cargas de trabalho de inferência, cada vez mais usadas em plataformas Meta como Facebook, Instagram e WhatsApp, bem como em dispositivos como óculos inteligentes Ray-Ban. A implantação dos processadores Artemis não apenas liberará os populares processadores H100 da Nvidia para treinamento de IA, mas também ajudará a otimizar o consumo de energia dos datacenters da Meta e, portanto, mitigar os altos custos associados à execução de cargas de trabalho de IA. Enquanto isso, Artemis é o segundo processador de IA da Meta, mas o primeiro a ser implantado comercialmente.
De acordo com Dylan Patel, o fundador da SemiAnálise, a transição da Meta para o uso de seus chips personalizados poderia resultar em economias substanciais, reduzindo potencialmente as despesas anuais de energia em centenas de milhões de dólares e reduzindo em bilhões os custos de compra de chips de terceiros. Outros hiperscaladores, como Amazon Web Services, Google e Microsoft, também estão desenvolvendo e implantando sua própria IA e processadores de uso geral, em uma tentativa de reduzir custos de hardware e consumo de energia.
As ambições da Meta não terminam com Artemis e aceleração de inferência. A empresa está desenvolvendo um processador mais sofisticado que poderia executar cargas de trabalho de treinamento de IA, assim como as GPUs H100 da Nvidia.
A Meta tem expandido urgentemente os seus recursos computacionais para acomodar as demandas de produtos generativos de IA, investindo bilhões para reunir processadores especializados e adaptar seus datacenters para essas cargas de trabalho. Em geral, a iniciativa de desenvolver uma linha interna de silício visa diminuir a dependência da Meta dos processadores da Nvidia. Mesmo assim, a Meta não tem planos de se livrar completamente das GPUs da Nvidia em seus datacenters. No início deste mês, Mark Zuckerberg, executivo-chefe da Meta, disse que sua empresa teria 350.000 GPUs H100 em seus datacenters até o final de 2024.