Meta avanza en su estrategia de independencia en hardware con el desarrollo de su primer chip de inteligencia artificial (IA) basado en RISC-V diseñado específicamente para el entrenamiento de modelos avanzados. Según un informe de Reuters, la compañía ha trabajado junto con Broadcom en el diseño de este acelerador personalizado, fabricado por TSMC, con el objetivo de reducir su dependencia de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) de Nvidia, como las H100, H200, B100 y B200.

Este desarrollo es parte de la iniciativa Meta Training and Inference Accelerator (MTIA), el programa de Meta para la creación de hardware especializado en IA. La compañía ya ha desplegado de manera limitada sus primeros aceleradores para evaluar su rendimiento antes de expandir la producción.

Una apuesta por RISC-V y el hardware propio

Meta lleva años explorando la arquitectura RISC-V como una alternativa a los procesadores tradicionales. La principal ventaja de esta arquitectura es su naturaleza abierta y flexible, lo que permite a Meta personalizar el conjunto de instrucciones sin pagar licencias a terceros.

Los detalles técnicos del nuevo chip aún son desconocidos, pero se espera que incluya memoria HBM3 o HBM3E, dado que los modelos de IA requieren una enorme capacidad de procesamiento de datos. Además, es probable que el acelerador utilice una arquitectura de matriz sistólica, similar a la de otros chips de entrenamiento, que permite realizar cálculos de manera eficiente mediante una red estructurada de unidades de procesamiento.

Meta busca independencia de Nvidia tras depender de sus GPUs

El programa MTIA ha tenido varios desafíos en el pasado. En 2022, Meta detuvo el desarrollo de su primer procesador de inferencia tras no alcanzar los objetivos de rendimiento y eficiencia energética. Esta falla llevó a la compañía a realizar grandes pedidos de GPUs Nvidia para satisfacer sus necesidades inmediatas de entrenamiento de modelos de IA.

Desde entonces, Meta se ha convertido en uno de los mayores clientes de Nvidia, adquiriendo decenas de miles de GPUs para entrenar modelos como Llama Foundation, mejorar sus algoritmos de recomendaciones y publicidad, y realizar procesos de inferencia en sus plataformas, que suman más de tres mil millones de usuarios diarios.

Sin embargo, Meta sigue comprometida con su estrategia de desarrollo de hardware propio. En 2023, comenzó a utilizar chips MTIA para tareas de inferencia, y para 2026 espera emplear su acelerador de entrenamiento en mayor escala, siempre que cumpla con los requisitos de rendimiento y consumo energético.

¿El chip de Meta marcará un hito en la industria RISC-V?

Si el acelerador de entrenamiento de IA de Meta también está basado en RISC-V, podría representar uno de los chips más potentes jamás creados con esta arquitectura abierta. Este avance reforzaría la viabilidad de RISC-V en aplicaciones de alto rendimiento, desafiando el dominio de arquitecturas propietarias como ARM y x86 en el mercado de IA.

A medida que Meta avanza en su objetivo de desarrollar soluciones de hardware personalizadas para sus centros de datos, su nuevo chip podría cambiar el panorama de la computación en IA, promoviendo un ecosistema más abierto y eficiente para el desarrollo de modelos de inteligencia artificial.