मेटा ने कथित तौर पर अपने पहले इन-हाउस चिपसेट का परीक्षण शुरू कर दिया है जिसका उपयोग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाएगा। रिपोर्ट के अनुसार, कंपनी ने कस्टम चिपसेट के प्रदर्शन और स्थिरता का परीक्षण करने के लिए सीमित संख्या में प्रोसेसर को तैनात किया है, और इस आधार पर कि परीक्षण कितनी अच्छी तरह से चलते हैं, यह उक्त हार्डवेयर के बड़े पैमाने पर उत्पादन शुरू कर देगा। इन प्रोसेसर को मेनलो पार्क-आधारित टेक दिग्गज मेटा प्रशिक्षण और चिपसेट के परिवार के परिवार का हिस्सा कहा जाता है।
एक रायटर के अनुसार प्रतिवेदनटेक दिग्गज ने चिपमेकर ताइवान सेमीकंडक्टर मैन्युफैक्चरिंग कंपनी (TSMC) के सहयोग से इन AI चिपसेट को विकसित किया। मेटा ने कथित तौर पर हाल ही में चिप डिजाइन प्रक्रिया के टेप-आउट या अंतिम चरण को पूरा किया है, और अब छोटे पैमाने पर चिप्स को तैनात करना शुरू कर दिया है।
यह कंपनी के लिए पहला एआई-केंद्रित चिपसेट नहीं है। पिछले साल, इसने अनुमान त्वरक या प्रोसेसर का अनावरण किया जो कि एआई के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। हालांकि, मेटा के पास लार्ज लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) के अपने लामा परिवार को प्रशिक्षित करने के लिए कोई भी इन-हाउस हार्डवेयर एक्सेलेरेटर नहीं थे।
कंपनी के भीतर अनाम स्रोतों का हवाला देते हुए, प्रकाशन ने दावा किया कि इन-हाउस चिपसेट विकसित करने के पीछे मेटा की बड़ी दृष्टि आंतरिक उपयोग, उपभोक्ता-केंद्रित उत्पादों और डेवलपर टूल के लिए जटिल एआई सिस्टम को तैनात करने और चलाने के बुनियादी ढांचे की लागत को नीचे लाना है।
दिलचस्प बात यह है कि जनवरी में, मेटा के सीईओ मार्क जुकरबर्ग ने घोषणा की कि संयुक्त राज्य अमेरिका के एरिज़ोना में मेसा डेटा सेंटर का कंपनी का विस्तार आखिरकार पूरा हो गया और डिवीजन ने संचालन शुरू किया। यह संभावना है कि इस स्थान पर नए प्रशिक्षण चिपसेट भी तैनात किए जा रहे हैं।
रिपोर्ट में कहा गया है कि नए चिपसेट का उपयोग पहले मेटा के सिफारिश इंजन के साथ किया जाएगा जो इसके विभिन्न सोशल मीडिया प्लेटफार्मों को शक्ति प्रदान करता है, और बाद में उपयोग के मामले को मेटा एआई जैसे जेनेरेटिव एआई उत्पादों तक विस्तारित किया जाएगा।
जनवरी में, जुकरबर्ग ने एक फेसबुक पोस्ट में खुलासा किया कि कंपनी की योजना 2025 में एआई से संबंधित परियोजनाओं पर 2025 में $ 65 बिलियन (लगभग 5,61,908 करोड़ रुपये) के रूप में निवेश करने की है। खर्चों में MESA डेटा सेंटर के विस्तार के लिए भी जिम्मेदार है। इसमें अपनी एआई टीमों के लिए अधिक कर्मचारियों को काम पर रखना भी शामिल है।