मेटा अपने पहले इन-हाउस एआई प्रशिक्षण चिप का परीक्षण शुरू करता है

फ़ाइल फोटो: मेटा एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए अपने पहले इन-हाउस चिप का परीक्षण कर रहा है, एक प्रमुख मील का पत्थर है क्योंकि यह अपने स्वयं के कस्टम सिलिकॉन के अधिक डिजाइन करने के लिए आगे बढ़ता है। | फोटो क्रेडिट: रायटर

फेसबुक ओनर मेटा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए अपने पहले इन-हाउस चिप का परीक्षण कर रहा है, एक प्रमुख मील का पत्थर है क्योंकि यह अपने स्वयं के कस्टम सिलिकॉन को और अधिक डिजाइन करने और एनवीडिया जैसे बाहरी आपूर्तिकर्ताओं पर निर्भरता को कम करने के लिए आगे बढ़ता है, दो स्रोतों ने रॉयटर्स को बताया।

सूत्रों ने कहा कि दुनिया की सबसे बड़ी सोशल मीडिया कंपनी ने चिप की एक छोटी तैनाती शुरू कर दी है और अगर परीक्षण अच्छी तरह से हो जाता है, तो व्यापक पैमाने पर उपयोग के लिए उत्पादन को बढ़ाने की योजना है।

इन-हाउस चिप्स को विकसित करने का धक्का मेटा में एक दीर्घकालिक योजना का हिस्सा है, जो अपने विशाल बुनियादी ढांचे की लागत को नीचे लाने के लिए है क्योंकि कंपनी विकास को चलाने के लिए एआई उपकरणों पर महंगी दांव लगाता है।

मेटा, जो इंस्टाग्राम और व्हाट्सएप का भी मालिक है, ने कुल 2025 डॉलर का 114 बिलियन डॉलर से 119 बिलियन डॉलर के खर्चों का अनुमान लगाया है, जिसमें बड़े पैमाने पर एआई बुनियादी ढांचे पर खर्च करके संचालित पूंजीगत व्यय में $ 65 बिलियन तक शामिल है।

सूत्रों में से एक ने कहा कि मेटा का नया प्रशिक्षण चिप एक समर्पित त्वरक है, जिसका अर्थ है कि यह केवल एआई-विशिष्ट कार्यों को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह इसे एकीकृत ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स (GPU) की तुलना में अधिक शक्ति-कुशल बना सकता है जो आमतौर पर AI वर्कलोड के लिए उपयोग किया जाता है।

मेटा चिप का उत्पादन करने के लिए ताइवान स्थित चिप निर्माता टीएसएमसी के साथ काम कर रहा है, इस व्यक्ति ने कहा।

अन्य सूत्र ने कहा कि टेस्ट परिनियोजन चिप के पहले “टेप-आउट” को चिप के पहले “टेप-आउट” को समाप्त करने के बाद शुरू हुआ, सिलिकॉन विकास कार्य में सफलता का एक महत्वपूर्ण मार्कर जिसमें चिप फैक्ट्री के माध्यम से एक प्रारंभिक डिजाइन भेजना शामिल है।

एक विशिष्ट टेप-आउट में दसियों लाख डॉलर खर्च होते हैं और पूरा होने में लगभग तीन से छह महीने लगते हैं, कोई गारंटी नहीं होने के कारण परीक्षण सफल नहीं होगा। एक विफलता के लिए समस्या का निदान करने और टेप-आउट चरण को दोहराने के लिए मेटा की आवश्यकता होगी।

मेटा और टीएसएमसी ने टिप्पणी करने से इनकार कर दिया।

चिप कंपनी के मेटा प्रशिक्षण और अनुमान त्वरक (एमटीआईए) श्रृंखला में नवीनतम है। कार्यक्रम में वर्षों से एक Wobbly शुरू हो गया है और एक बिंदु पर विकास के समान चरण में एक चिप को बिखेर दिया है।

हालांकि, मेटा ने पिछले साल एक एमटीआईए चिप का उपयोग शुरू करने के लिए शुरू किया था, या एआई सिस्टम चलाने में शामिल प्रक्रिया के रूप में उपयोगकर्ता इसके साथ बातचीत करते हैं, सिफारिश प्रणालियों के लिए जो यह निर्धारित करते हैं कि कौन सी सामग्री फेसबुक और इंस्टाग्राम न्यूज फीड पर दिखाती है।

मेटा के अधिकारियों ने कहा है कि वे प्रशिक्षण के लिए 2026 तक अपने स्वयं के चिप्स का उपयोग करना शुरू करना चाहते हैं, या डेटा के एआई सिस्टम रीम्स को खिलाने की गणना-गहन प्रक्रिया को “सिखाने” के लिए यह कैसे करना है।

अधिकारियों ने कहा कि निष्कर्ष चिप के साथ, प्रशिक्षण चिप के लिए लक्ष्य सिफारिश प्रणालियों के साथ शुरू करना है और बाद में इसका उपयोग चैटबोट मेटा एआई जैसे जेनेरिक एआई उत्पादों के लिए किया जाता है।

मेटा के मुख्य उत्पाद अधिकारी क्रिस कॉक्स ने पिछले हफ्ते मॉर्गन स्टेनली टेक्नोलॉजी, मीडिया और टेलीकॉम कॉन्फ्रेंस में कहा, “हम इस बात पर काम कर रहे हैं कि हम सिफारिश करने वाले सिस्टम के लिए कैसे प्रशिक्षण करेंगे और फिर आखिरकार हम जनरल एआई के लिए प्रशिक्षण और अनुमान के बारे में कैसे सोचेंगे।”

कॉक्स ने मेटा के चिप डेवलपमेंट प्रयासों को “वॉक, क्रॉल, रन स्थिति” के रूप में बताया, लेकिन कहा कि अधिकारियों ने सिफारिशों के लिए पहली पीढ़ी के अनुमान चिप को “बड़ी सफलता” माना।

मेटा ने पहले इन-हाउस कस्टम इनवेंशन चिप पर प्लग को खींच लिया, क्योंकि यह एक छोटे पैमाने पर परीक्षण परिनियोजन में फ्लॉप हो गया था, जो अब प्रशिक्षण चिप के लिए कर रहा है, इसके बजाय पाठ्यक्रम को उलटने और 2022 में एनवीडिया जीपीयू के अरबों डॉलर मूल्य के ऑर्डर देने के लिए।

सोशल मीडिया कंपनी तब से NVIDIA के सबसे बड़े ग्राहकों में से एक बनी हुई है, अपने मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए GPU के एक शस्त्रागार को एकत्र करती है, जिसमें सिफारिशें और ADS सिस्टम और LLAMA फाउंडेशन मॉडल श्रृंखला सहित। इकाइयां 3 बिलियन से अधिक लोगों के लिए भी अनुमान लगाती हैं जो प्रत्येक दिन इसके ऐप का उपयोग करते हैं।

उन जीपीयू के मूल्य को इस वर्ष प्रश्न में फेंक दिया गया है क्योंकि एआई शोधकर्ताओं ने तेजी से संदेह व्यक्त किया है कि बड़े भाषा मॉडल को कभी भी अधिक डेटा और कंप्यूटिंग शक्ति जोड़कर “स्केल अप” जारी करके कितनी अधिक प्रगति की जा सकती है।

उन शंकाओं को चीनी स्टार्टअप दीपसेक से नए कम लागत वाले मॉडल के देर से जनवरी के लॉन्च के साथ प्रबलित किया गया था, जो अधिकांश अवलंबी मॉडल की तुलना में अधिक भारी पर निर्भर करके कम्प्यूटेशनल दक्षता का अनुकूलन करते हैं।

एआई शेयरों में एक गहरी-प्रेरित वैश्विक मार्ग में, एनवीडिया के शेयरों ने एक बिंदु पर अपने मूल्य का पांचवां हिस्सा खो दिया। बाद में उन्होंने उस मैदान में से अधिकांश को फिर से हासिल कर लिया, जिसमें कंपनी के चिप्स को छेड़ने वाले निवेशक प्रशिक्षण और अनुमान के लिए उद्योग मानक बने रहेंगे, हालांकि वे व्यापक व्यापार चिंताओं पर फिर से गिर गए हैं।