1 Gigawatt’tan çok gigawatt ölçeğine geçiş
Bilindiği üzere Meta’nın “MTIA” (Meta Training and Inference Accelerator) çatısı altında geliştirdiği özel çip ailesi, farklı yapay zeka iş yüklerine göre optimize edilmiş dört ana tasarımdan oluşuyor. Geçtiğimiz ay tanıtılan MTIA 300, 400, 450 ve 500 çipleri eğitim, genel kullanım ve çıkarım gibi farklı alanlara odaklanıyordu.
Anlaşma kapsamında Meta, başlangıç aşamasında en az 1 gigawatt kapasiteye sahip MTIA tabanlı sistemleri devreye almayı taahhüt etti. Şirketin hedefi ise bununla sınırlı değil. İlerleyen yıllarda Broadcom teknolojisi üzerine inşa edilen çözümlerle çok gigawatt seviyesinde yapay zeka hesaplama kapasitesi oluşturulması planlanıyor.
Broadcom tarafından yapılan açıklamada MTIA çiplerinin üretiminde ilk kez 2 nanometre üretim sürecinin kullanılacağı bilgisi paylaşıldı. Bu adım, enerji verimliliği ve performans yoğunluğu açısından yeni nesil yapay zekâ donanımları için kritik bir eşik olarak değerlendiriliyor.
Broadcom CEO’su Hock Tan tarafında yaptığı açıklamalarda MTIA programının aktif şekilde ilerlediği ve yeni nesil XPU tasarımlarının 2027 ve sonrasında çok gigawatt ölçeğine ulaşacak şekilde genişletileceği ifade edildi.
Meta CEO’su Mark Zuckerberg, anlaşmaya ilişkin değerlendirmesinde Broadcom ile yürütülen iş birliğinin yalnızca donanım geliştirme değil, aynı zamanda küresel ölçekte yapay zeka altyapısının yeniden tanımlanması anlamına geldiğini belirtti. Zuckerberg, bu ortaklığın Meta’nın tüm platformlarında kullanılacak “kişisel süperzeka” vizyonu için kritik bir hesaplama temeli oluşturacağını vurguladı.
Meta, MTIA çiplerini şimdilik sadece şirket için yapay zeka sistemlerinde kullanıyor. Ancak şirketin yapay zeka stratejisi yalnızca çip tasarımıyla sınırlı değil Şirketin, halihazırda 31 veri merkezi planladığı, bunların 27’sinin ABD’de konumlandırılacağı belirtiliyor.
Şirket ayrıca AMD ile 6 gigawatt’a kadar GPU kullanımı, Nvidia’dan milyonlarca çip tedariki ve Arm tabanlı yeni mimariler gibi çok sayıda büyük ölçekli anlaşmayı da devreye almış durumda.
Haberi DH'de Gör
{{body}}
{{/longBody}} {{^longBody}}{{body}}
{{/longBody}}