Prima di procedere
Meta, la società madre di Facebook, Instagram e WhatsApp, ha incontrato ostacoli significativi nello sviluppo dei propri acceleratori per sistemi di intelligenza artificiale (AI), portando all'abbandono del progetto più ambizioso a favore di un'alternativa meno complessa. La notizia, riportata da The Information, rivela un cambio di rotta strategico nel gigante dei social media.
La scorsa settimana, Meta ha interrotto il lavoro sull'acceleratore più avanzato per l'addestramento di modelli AI a causa di difficoltà di progettazione e problemi tecnici. La leadership aziendale ha comunicato la decisione al team dell'infrastruttura, indicando una revisione completa della roadmap. Nonostante questa battuta d'arresto, Meta ha diversificato le sue opzioni, stringendo un accordo multimiliardario con Google per l'affitto di acceleratori TPU, avviando una partnership con AMD Instinct per acceleratori con una potenza complessiva fino a 6 GW e annunciando l'intenzione di acquistare acceleratori Nvidia di generazione attuale e futura.
Il programma interno di sviluppo di chip, denominato Meta Training and Inference Accelerator (MTIA), mira a ridurre i costi e aumentare il controllo sull'infrastruttura dei centri dati. Un portavoce di Meta ha dichiarato: "Rimaniamo impegnati a investire in un portafoglio diversificato di chip per soddisfare le nostre esigenze, il che include lo sviluppo del nostro portafoglio MTIA, e quest'anno condivideremo nuove informazioni". Inizialmente, l'azienda aveva abbandonato una delle versioni del suo chip di seconda generazione per l'addestramento AI, nome in codice Iris. Successivamente, aveva iniziato a lavorare su un chip più avanzato chiamato Olympus, ma anche questo progetto è stato interrotto.
All'interno di Meta è cresciuto lo scetticismo sulla capacità di creare acceleratori AI proprietari in grado di competere con le soluzioni di Nvidia. Uno degli sviluppatori di Meta ha ammesso che i rischi di ritardi e rilavorazioni forzate rendono i prodotti Nvidia più convenienti, considerando l'ampio team di ingegneri necessario per la progettazione, il debug e l'ottimizzazione del consumo energetico dei chip. L'acceleratore Iris, destinato all'addestramento AI, si basava sulla tecnologia di elaborazione parallela di dati SIMD (Single Instruction, Multiple Data), più semplice da progettare ma più complessa da programmare. L'acceleratore Olympus, invece, utilizzava l'approccio SIMT (Single Instruction, Multiple Threads) adottato da Nvidia, in cui più thread eseguono una singola istruzione mantenendo l'indipendenza logica. Questi chip sono più complessi da progettare, ma semplificano la scrittura di software per l'addestramento di modelli AI.
Molte aziende tecnologiche preferiscono il secondo approccio, seguendo l'esempio di Nvidia, perché offre maggiore flessibilità ed è più adatto all'addestramento di modelli AI moderni. Meta prevedeva di completare lo sviluppo di Olympus non prima del quarto trimestre del 2026, ma sarebbero stati necessari almeno nove mesi aggiuntivi per trasferire il progetto alla produzione di massa. L'architettura di Olympus si sarebbe basata sul lavoro della startup Rivos, acquisita da Meta lo scorso anno, compatibile con il software Nvidia CUDA, il più popolare nell'addestramento e nell'esecuzione di modelli AI.
Meta aveva pianificato di sviluppare grandi cluster di server basati sui chip Olympus, ma la leadership aziendale ha visto in questo una minaccia per l'addestramento di nuovi modelli in un contesto di crescente concorrenza con OpenAI e Google. Il software per gli acceleratori proprietari sarebbe stato meno stabile di quello di Nvidia, e la complessa architettura di Olympus avrebbe potuto ostacolarne la produzione di massa. Pertanto, per il momento, Meta intende utilizzare gli acceleratori dei partner per l'addestramento AI, beneficiando di un software più sviluppato e stabile. Questa decisione segna un momento cruciale per Meta, evidenziando le sfide e le complessità legate allo sviluppo di hardware AI proprietario in un mercato dominato da giganti come Nvidia e Google.
