Meta développe lui aussi une puce dédiée à l'intelligence artificielle
En concevant sa propre puce, le réseau social souhaite notamment pouvoir entraîner et faire tourner ses modèles d’intelligence artificielle générative.
Bien décidé lui aussi à occuper le terrain dans le domaine de l’intelligence artificielle, Meta a dévoilé jeudi 19 mai sa première puce développée en interne. Le projet n’est pas nouveau : une première version est utilisée depuis 2020. Mais il n’a jusqu’à présent jamais été officialisé par la maison mère de Facebook, Instagram et WhatsApp.
Baptisée MTIA (pour Meta Training and Inference Accelerator), cette puce est dédiée à l’intelligence artificielle. La première version fait tourner les algorithmes de recommandation de la société, basés sur l’apprentissage profond et qui déterminent les contenus et les publicités apparaissant sur les fils d’actualité de ses trois milliards d’utilisateurs.
Entraînement des modèles d'IA
Une nouvelle version de l’accélérateur est en cours de développement, selon l’agence Reuters. Beaucoup plus avancée, celle-ci sera capable d’entraîner et de faire tourner les modèles d’intelligence artificielle générative développés par Meta, qui réclament une importante puissance de calcul. Son lancement est espéré pour 2025.
Meta n’est pas le seul géant américain à concevoir ses propres composants dédiées à l’IA. Google utilise depuis des années ses puces TPU dans la majorité de ses projets dans le domaine. Amazon a conçu deux puces pour sa plateforme de cloud. Et un projet similaire, baptisé Athena, existe chez Microsoft.
Bond des dépenses en capital
Contrairement à ces trois entreprises, Meta prévoit d’utiliser ses puces MTIA uniquement pour ses propres développements. Elles doivent lui permettre de gagner en efficacité, en s’adaptant à ses besoins spécifiques. Cela pourrait aussi lui permettre de réaliser des économies et de se mettre à l’abri de potentielles ruptures de stock, en particulier pour les cartes graphiques de Nvidia.
Pendant longtemps, Meta avait fait un pari à contre-courant dans le domaine de l’intelligence artificielle, en optant pour des CPU. L’an passé, le groupe a basculé vers les GPU, investissant massivement pour acheter des dizaines de milliers d’unités auprès de Nvidia. Ce qui a fait exploser ses dépenses en capital.
