Meta đẩy mạnh tối ưu chi phí, chuẩn bị triển khai thế hệ chip AI tự phát triển mới vào năm sau

Theo tin từ IT ngày 15 tháng 9, Bloomberg hôm nay (15/9) đưa tin rằng Meta có kế hoạch triển khai thế hệ chip AI tự phát triển mới tại các trung tâm dữ liệu vào nửa đầu năm sau, với kỳ vọng sẽ cắt giảm thêm chi phí và mức tiêu thụ năng lượng khi vận hành các mô hình AI.

Meta công bố kế hoạch phát triển chip AI riêng vào năm 2023 và hiện đang thử nghiệm sản phẩm thế hệ thứ ba là MTIA 450, có tên mã là Arke. Thế hệ tiếp theo là MTIA 500 với tên mã Astrid dự kiến sẽ hoàn tất thiết kế trong khoảng một tháng tới và đi vào hoạt động tại các trung tâm dữ liệu vào cuối năm 2027. So với các thế hệ trước, Meta dự định triển khai Astrid trên quy mô rộng lớn hơn.

Yee Jiun Song, Phó chủ tịch kỹ thuật phụ trách dự án chip tùy chỉnh của Meta, chia sẻ trong một cuộc phỏng vấn rằng mỗi thế hệ sản phẩm đều chấp nhận rủi ro kỹ thuật cao hơn một chút để đổi lấy hiệu năng tốt hơn.

Cụ thể, thế hệ chip mới không chỉ cần cải thiện hiệu suất năng lượng mà còn phải mang lại hiệu năng mạnh mẽ hơn với cùng mức đầu tư. Meta đang tích cực xây dựng cơ sở hạ tầng AI, trong đó chip tự phát triển là một mắt xích quan trọng. Các con chip này được Meta hợp tác thiết kế cùng Broadcom và do TSMC sản xuất, với một trong những mục tiêu là giảm bớt sự phụ thuộc vào các bộ xử lý AI hàng đầu của Nvidia.

Nếu tính theo quy mô tiêu thụ năng lượng, Meta dự kiến triển khai hơn 1GW chip tự phát triển trong vòng 12 tháng tới, tốc độ triển khai sau đó dự kiến sẽ còn tăng nhanh hơn, với điều kiện thị trường và nhu cầu AI không bị sụt giảm mạnh.

Phòng thí nghiệm siêu trí tuệ của Meta cũng tham gia vào quá trình tinh chỉnh chip, cung cấp cho đội ngũ phần cứng thông tin về các mô hình AI tương lai cũng như các khả năng cần thiết trong giai đoạn suy luận (inference). Yee Jiun Song cho biết, nhờ phần lớn công việc kỹ thuật được Meta tự thực hiện, chip tự phát triển có thể vận hành các mô hình AI của hãng hiệu quả hơn so với "bất kỳ sản phẩm nào mà Nvidia đang cung cấp".

Ngày 1 tháng 9, TSMC đã bàn giao 12 con chip mẫu mới cho Meta, với hiệu năng thực tế chỉ chênh lệch từ 2% đến 3% so với kết quả mô phỏng trước đó. Theo tìm hiểu của IT, ngay trong ngày nhận được chip, đội ngũ đã vận hành thành công các mô hình của chính Meta, cũng như các mô hình của DeepSeek và Alibaba.

Các thử nghiệm sơ bộ không phát hiện lỗi thiết kế chip, nhưng vẫn cần thêm vài tháng để kiểm tra và tinh chỉnh, đồng thời nhà máy cũng sẽ dần tăng sản lượng trong giai đoạn này. Cả bốn thế hệ chip về cơ bản đều sử dụng bộ nhớ băng thông cao (HBM), không nhắm đến thị trường suy luận siêu tốc đòi hỏi phản hồi cực nhanh. Yee Jiun Song tiết lộ rằng những sản phẩm này sẽ trở thành dòng chip chủ lực cho các tác vụ suy luận phổ thông.

Trước đó, Meta từng lên kế hoạch cho một con chip có tên mã Olympus với kỳ vọng đảm nhận cả nhiệm vụ huấn luyện (training) và suy luận AI, dự kiến ra mắt vào năm 2028 hoặc 2029. Tuy nhiên, sau đó Meta đã hủy bỏ dự án này để tập trung nguồn lực phát triển chip suy luận.

Chi phí là một trong những yếu tố cân nhắc chính. Khi quy mô mở rộng lên mức vài GW, chi phí trở nên cực kỳ quan trọng. Nếu việc kết hợp cả huấn luyện và suy luận làm tăng chi phí chip lên 30%, thì ở quy mô này, điều đó sẽ trở nên "hoàn toàn không thể chấp nhận được".

Sau khi hoàn tất phát triển Astrid, giai đoạn tiếp theo của Meta sẽ tập trung vào việc tăng tốc độ và lưu lượng xử lý của chip, tức là quy mô các tác vụ AI có thể xử lý trong một đơn vị thời gian, đồng thời tận dụng công nghệ cáp quang để nâng cao hiệu năng hơn nữa. "Lộ trình sản phẩm của chúng tôi rất hoàn thiện. Trong vài năm tới, chúng tôi sẽ tiếp tục phát triển các con chip có hiệu năng đủ sức cạnh tranh với sản phẩm từ các nhà cung cấp khác."