Meta ha revelado una estrategia ambiciosa para disminuir su dependencia de NVIDIA, anunciando el lanzamiento de cuatro nuevos chips enfocados en inteligencia artificial. Estos procesadores, que se desplegarán antes de finales de 2027, están diseñados para optimizar el desarrollo de modelos de lenguaje, desde su entrenamiento hasta la fase de inferencia.
En su blog de IA, Meta detalló la serie de chips MTIA: 300, 400, 450 y 500. El MTIA 300 ya está en producción, impulsando los sistemas de recomendación y ranking de contenido en plataformas como Instagram y Facebook. Por su parte, el MTIA 400, conocido como Iris, ha superado las pruebas de laboratorio y está listo para integrarse en los centros de datos de la compañía.
Para finales de la década, Meta introducirá los chips MTIA 450 (Arke) y MTIA 500 (Astrid). Se espera que Arke llegue a principios de 2027, seguido por Astrid aproximadamente seis meses después. Según Yee Jiun Song, vicepresidente de ingeniería de Meta, estos avances representarán un «salto significativo» en la inferencia de sus modelos de IA.
A pesar de esta apuesta por el hardware propio, Meta no planea romper lazos con sus proveedores actuales. La compañía mantendrá sus acuerdos multimillonarios con NVIDIA y AMD para asegurar la capacidad de cómputo necesaria. Mark Zuckerberg emula así una estrategia similar a la de Microsoft, utilizando hardware de terceros para tareas generales y sus propios chips para funciones específicas de sus plataformas.
Detalles técnicos de los chips MTIA de Meta
El MTIA 300 sienta las bases de esta infraestructura con un diseño de chiplets, que integra motores de mensajes dedicados para descargar tareas de comunicación y cómputo directamente en la memoria. Cada unidad de procesamiento incorpora dos núcleos RISC-V y un motor de producto punto especializado en la multiplicación de matrices.
Su sucesor, el MTIA 400 (Iris), marca un avance significativo en la capacidad de procesamiento. Aunque inicialmente optimizado para entrenar algoritmos de recomendación, este chip puede escalar el rendimiento en un 400% en operaciones FP8 y aumentar el ancho de banda de la memoria HBM en un 51%. La siguiente etapa, el MTIA 450 (Arke), se centra en la inferencia, acelerando la decodificación de datos y duplicando el ancho de banda HBM en comparación con su predecesor.
Finalmente, el MTIA 500 (Astrid) presenta una arquitectura modular de 2×2 chiplets de cómputo, rodeados por stacks de memoria HBM y un chiplet SoC para conectividad PCIe. Este procesador incrementa la capacidad de memoria en un 80% y el ancho de banda en un 50% respecto al modelo 450, e incorpora innovaciones en tipos de datos personalizados para mantener la calidad de los modelos con un impacto mínimo en la superficie del chip.
La millonaria inversión de Meta en el desarrollo de sus propios chips
Diseñar y fabricar semiconductores personalizados es un proceso largo y extremadamente costoso. Desde la finalización de un diseño hasta la entrega del producto por parte de una fundición externa como TSMC, pueden transcurrir hasta dos años. Además, requiere inversiones de miles de millones de dólares, justificables solo si los chips se utilizan a gran escala.
Consciente de ello, Meta ha fortalecido su equipo de diseño para maximizar el aprovechamiento de su división de entrenamiento e inferencia. Tras un intento fallido de adquirir FuriosaAI, la compañía finalmente compró Rivos, una startup de semiconductores que desarrolla su propia GPU. Un portavoz de Meta confirmó a Bloomberg que esta adquisición «aceleraría sus esfuerzos en silicio personalizado».
El objetivo principal de la serie MTIA es mejorar el entrenamiento y la inferencia de los modelos de lenguaje. Meta aspira a desarrollar chips de entrenamiento aún más potentes que puedan rivalizar con las capacidades de NVIDIA, aunque reconoce que esto tomará tiempo.