Se pare că Meta a făcut un alt pas important pentru a-și reduce dependența de acceleratoare Nvidia, înlocuindu-le cu soluții proprietare construite în jurul arhitecturii RISC-V. Reuters raportează că Meta a început recent testarea uneia dintre dezvoltările sale noi, un accelerator AI bazat pe RISC-V, unic în industrie.
Se crede că acceleratorul este dezvoltat împreună cu Broadcom, iar obiectivul este de a se îndepărta de NVIDIA, din motive clare, aceasta fiind cel mai scump, greu de achiziționat, și nici politica NVIDIA în legătură cu acestea nu ajută.
Acceleratorul AI personalizat a fost fabricat în colaborare cu TSMC, și de atunci a fost produs într-o serie de mostre funcționale. Testele vor investiga modul în care acceleratorul funcționează în diferite condiții de încărcare, unde este necesară optimizare, și unde pot fi remediate eventualele probleme. Nu sunt încă disponibile informații cu privire la performanțele și la arhitectura acestuia, dar având în vedere că este un accelerator specializat, nu se poate compara cu cel al NVIDIA, care este creat pentru funcționare generală. Scopul acestei dezvoltări este de a se asigura că va fi rapid și ieftin pentru folosința țintă, devenind competitive pentru folosința proprie.
Dezvoltarea în sine nu a decurs ușor întâmpinând mai multe obstacole serioase, ceea ce a dus la o schimbare de strategie în 2022, temporatr apelând la NVIDIA pentru acceleratoarele sale. În cele din urmă, compania a depășit provocările, iar anul trecut a creat un cip dezvoltat în cadrul programului MTIA și a început să îl utilizeze pentru sarcini de deducere. Planul actual este de a implementa treptat cipurile proprii, începând cu 2026.
Arhitectura RISC-V ar putea fi o alegere excelentă pentru acest lucru, deși nu este încă utilizată pe scară largă ca accelerator concret. Echipa de dezvoltare a Meta poate crea mai multe variante, creând cipuri concepute exact pentru ce este nevoie. Această tehnologie va însemna pentru NVIDIA un partener major pierdut care a cumpărat anterior zeci de mii de acceleratoare, dar cel puțin acum va fi capabil să deservească pe alții care așteaptă chiar și ani pentru ele.
Soluțiile dezvoltate intern ar putea ajuta la deservirea modelelor Llama, dar ar putea să ofere o îmbunătățire utilă și în furnizarea de recomandări, reclame, și alte conținuturi.
