Meta công bố kế hoạch phát triển loạt chip AI 'cây nhà lá vườn'

Mới đây, tập đoàn này công bố lộ trình phát triển bốn dòng chip AI do hãng tự thiết kế, nằm trong chương trình Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). Động thái cho thấy tham vọng giảm dần sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp chip bên ngoài, đồng thời tối ưu hóa hiệu suất cho các hệ thống AI của công ty.

Thông tin được đưa ra trong bối cảnh Meta đang đẩy mạnh mở rộng hệ thống trung tâm dữ liệu để phục vụ các nền tảng quy mô hàng tỷ người dùng như Facebook và Instagram.

Meta những năm gần đây đã đầu tư mạnh vào đội ngũ thiết kế bán dẫn nội bộ, cho thấy những nỗ lực bắt kịp các “ông lớn” cùng ngành. Song song với đó, hãng vẫn tiếp tục mua các dòng chip thương mại từ Nvidia và Advanced Micro Devices (AMD) để đáp ứng nhu cầu tính toán ngày càng lớn.

Theo Meta, việc tự thiết kế chip cho các tác vụ xử lý dữ liệu đặc thù của công ty có thể giúp nâng cao hiệu suất, đồng thời giảm đáng kể mức tiêu thụ điện năng và chi phí vận hành hệ thống.

Các "đại gia" công nghệ đang chơi một nước cờ mới trong kỷ nguyên AI. (Ảnh: WCCF Tech)

Trong lộ trình mới, con chip đầu tiên mang tên MTIA 300 đã được đưa vào sử dụng. Bộ xử lý này hiện đang vận hành các hệ thống xếp hạng và gợi ý nội dung, một trong những thành phần quan trọng trong hoạt động của các nền tảng mạng xã hội của Meta.

Các thuật toán gợi ý nội dung đóng vai trò then chốt trong việc giữ chân người dùng trên Facebook và Instagram, đồng thời ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả quảng cáo, nguồn doanh thu lớn nhất của công ty.

Ba dòng chip tiếp theo trong chương trình MTIA dự kiến được triển khai dần trong năm nay và năm 2027. Trong đó, hai mẫu chip cuối cùng, MTIA 450 và MTIA 500, được thiết kế phục vụ tác vụ “inference”, tức quá trình khi mô hình AI phản hồi các truy vấn hoặc yêu cầu từ người dùng.

Đây chính là giai đoạn khi các mô hình AI đã được huấn luyện hoàn tất và bắt đầu được sử dụng trong các ứng dụng thực tế, chẳng hạn như cách các hệ thống phía sau ứng dụng ChatGPT phản hồi câu hỏi của người dùng.

Phó chủ tịch phụ trách kỹ thuật Meta Yee Jiun Song cho biết, nhu cầu cho các tác vụ inference đang tăng trưởng rất nhanh. “Hiện nhu cầu cho inference đang bùng nổ và đó là lĩnh vực chúng tôi tập trung trước mắt,” ông Song nhấn mạnh.

Thực tế, Meta đã đạt được một số kết quả tích cực với các chip phục vụ inference. Tuy nhiên, công ty vẫn đang gặp nhiều thách thức trong mục tiêu dài hạn: phát triển chip chuyên dụng cho việc huấn luyện các mô hình AI tạo sinh.

Các chip dùng cho huấn luyện (training) có yêu cầu tính toán cao hơn đáng kể so với chip inference. Đây là loại phần cứng cần thiết để xây dựng các mô hình AI quy mô lớn đang được sử dụng trong nhiều ứng dụng AI hiện nay.

Trong bước tiến tiếp theo của chương trình MTIA, Meta cho biết từ thế hệ MTIA 400 trở đi, công ty không chỉ thiết kế chip mà còn xây dựng toàn bộ hệ thống hạ tầng xoay quanh bộ xử lý này.

Theo Meta, hệ thống được thiết kế với quy mô tương đương nhiều tủ máy chủ đặt trong trung tâm dữ liệu. Hạ tầng này cũng tích hợp công nghệ làm mát bằng chất lỏng, một giải pháp ngày càng phổ biến trong các trung tâm dữ liệu AI nhằm xử lý lượng nhiệt lớn sinh ra từ các bộ xử lý hiệu năng cao.

Sự kết hợp giữa thiết kế chip và thiết kế hạ tầng được xem là hướng đi mới của nhiều tập đoàn công nghệ lớn trong cuộc đua AI, khi nhu cầu tính toán ngày càng vượt xa khả năng của các kiến trúc trung tâm dữ liệu truyền thống.

Những tháng đầu năm nay, Meta đã ký các thỏa thuận lớn với Nvidia và AMD để mua lượng chip trị giá hàng chục tỷ USD phục vụ cho việc mở rộng các hệ thống AI, công ty này cũng cho biết chi phí vốn trong năm 2026 có thể đạt từ 115 tỷ USD đến 135 tỷ USD, phần lớn dành cho trung tâm dữ liệu, máy chủ và các hệ thống phục vụ AI.

Các bộ xử lý MTIA được hỗ trợ một số khâu thiết kế bởi Broadcom, sau đó được sản xuất bởi Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., nhà gia công bán dẫn lớn nhất thế giới. Dù đẩy mạnh phát triển chip riêng, Meta vẫn tiếp tục chi mạnh cho phần cứng từ các nhà cung cấp truyền thống.

Trong bối cảnh AI đang trở thành động lực cạnh tranh mới của ngành công nghệ toàn cầu, việc phát triển năng lực bán dẫn nội bộ được xem là yếu tố then chốt để các “ông lớn” công nghệ kiểm soát tốt hơn chi phí, hiệu suất và tốc độ triển khai hạ tầng.

Vũ Hương