메타가 데이터로 수행하는 작업을 제한하는 방법
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메타, 엔비디아 의존도 줄이기 위해 자체 AI 칩 개발
Meta는 자사 최초의 AI 훈련 프로세서를 개발하고 있습니다. 로이터에 따르면, 이 회사는 소량의 새로운 AI 훈련 칩에 대한 시범 테스트를 시작했으며 테스트 단계에서 긍정적인 결과가 나오면 추가 주문을 할 예정입니다. 주목할 점은 이 프로세서 제품군이 현재 TSMC에서 제조되고 있다는 것입니다.
메타가 자체 AI 칩을 개발하기로 한 결정은 특히 AI 관련 작업에 사용되는 그래픽 처리 장치(GPU) 분야의 세계적인 제조업체인 엔비디아를 비롯한 타사 공급업체에 대한 의존도를 줄이려는 장기 전략의 일환입니다. 예비 추산에 따르면, 이 프로젝트는 2025년 말까지 Meta에 총 1,190억 달러의 투자가 필요할 것으로 예상되며, 그 대부분은 AI 인프라 구축에 사용될 예정입니다.
Meta가 설계한 칩은 본질적으로 전용 AI 가속기입니다. 일반 컴퓨팅보다는 AI 관련 작업에 최적화되어 있습니다. 이러한 전용 아키텍처를 사용하면 현재 AI 학습에 사용되는 GPU보다 칩의 에너지 효율성이 높아질 수 있습니다.
Meta는 원래 Facebook과 Instagram에 어떤 콘텐츠가 표시되는지 결정하는 추천 알고리즘에 이 칩을 사용할 계획이었습니다. 이 회사의 궁극적인 목표는 Meta AI라고 불리는 AI 챗봇과 같은 생성적 AI 제품을 지원하기 위해 칩의 사용을 확대하는 것입니다.
메타의 맞춤형 칩 개발 여정은 지금까지 엇갈린 결과를 낳았습니다. 이 회사는 이전에 시범 배치에 실패한 후 자체 추론 칩을 폐기하고 대신 수십억 달러 상당의 Nvidia GPU를 구매하기로 결정했습니다. 하지만 새로운 프로젝트는 더 나은 성과를 보이고 있는 것 같습니다. 메타는 이제 개발에 있어서 중요한 "테이프아웃" 이정표를 통과했습니다.
메타는 타사에 대한 의존도를 줄이기 위해 자체 AI 칩을 개발하기로 결정한 유일한 소프트웨어 회사가 아닙니다. OpenAI는 또한 최초의 맞춤형 AI 교육 칩의 설계를 마무리하고 있습니다. 새로운 칩은 엔비디아의 최신 AI 가속기와 매우 유사한 고대역폭 메모리와 함께 시스톨릭 어레이 아키텍처를 특징으로 할 가능성이 높습니다. 이 아키텍처는 밀도가 높고 복잡한 계산을 처리하는 데 있어 높은 성능과 효율성을 제공하는 것으로 알려져 있습니다.
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