قامت شركة Meta بسحب الستار على MTIA 400، وهو أول مسرع مخصص لها يهدف بشكل مباشر إلى تدريب نماذج اللغات الكبيرة - مع تطور غير عادي. ستحمل الشريحة، التي تم تفصيلها هذا الأسبوع في مؤتمر أشباه الموصلات السنوي لشركة Hot Chips، أعباء عمل التوصية بالتعلم العميق التي تخدم الإعلانات التي تمول طموح الذكاء الاصطناعي لشركة Meta بالكامل.

السجل، الذي أبلغ لأول مرة عن الإفصاحات الفنية الكاملة، أطلق على التصميم اسم "شخصية منقسمة": شريحة تدريب حدودية من جهة، ومحرك لخدمة الإعلانات من جهة أخرى. إنها أوضح علامة حتى الآن على أن شركة ميتا تعتزم إدارة مستقبل الذكاء الاصطناعي الخاص بها باستخدام السيليكون الخاص بها. لمزيد من المعلومات حول أحدث تطورات الذكاء الاصطناعي التي تشكل صناعة الرقائق، تابع AI Buzz Wire.

لماذا تدريب الذكاء الاصطناعي وعرض الإعلانات على نفس الشريحة؟

تبدأ معظم الشركات التي تبني مسرعات الذكاء الاصطناعي المخصصة بالاستدلال. فالمجموعات أصغر، والرقائق أبسط، والمهمة مفهومة جيدًا. تخالف Meta هذا الاتجاه من خلال استهداف التدريب على LLM أولاً - وهو عبء العمل الأكثر كثافة في مجال الحوسبة، والذي يتطلب غالبًا عشرات أو مئات الآلاف من المسرعات.

الحل الوسط هو عبء العمل الثاني. إن استدلال DLRM - نموذج التوصية للتعلم العميق الذي يحدد الإعلانات والمنشورات التي يراها المستخدمون - يكون في الغالب مرتبطًا بالذاكرة وليس مرتبطًا بالحوسبة، مما يعني أن الكثير من القوة النارية التدريبية للرقاقة تبقى في وضع الخمول أثناء عرض الإعلانات. ولكن مع حرق Meta لعشرات المليارات من الدولارات على الحوسبة، فإن وجود شريحة واحدة تسحب الخدمة المزدوجة يعد تحوطًا عمليًا، خاصة عندما تؤدي إحدى حالتي الاستخدام إلى توليد إيرادات مباشرة.

داخل MTIA 400: شرائح 3 نانومتر وBroadcom IP

وفقًا لعرض Meta's Hot Chips، كما تم تحليله بواسطة The Register وServeTheHome:

  • بنية متعددة القوالب: قالبي حوسبة، وقوالب إدخال/إخراج، ووحدة SoC للتعامل مع اتصال المضيف وتنسيق أحمال العمل
  • عقدة العملية: تم بناء شرائح الحوسبة على تقنية معالجة 3 نانومتر، من المفترض أن تكون من TSMC
  • الحوسبة: شبكة 6 × 8 من عناصر المعالجة لكل شريحة صغيرة، مما يوفر 12 بيتافلوب من حوسبة MXFP4 بسرعة 1.7 جيجاهرتز
  • الذاكرة: ثمانية حزم HBM3e سعة 36 جيجابايت - إجمالي 288 جيجابايت مع ما يقرب من 9.2 تيرابايت/ثانية من النطاق الترددي
  • الربط البيني: 1.2 تيرابايت/ثانية من عرض النطاق الترددي من شريحة إلى أخرى عبر RDMA، ومن المحتمل أن تكون شبكة إيثرنت نظرًا لمشاركة Broadcom

بصمات Broadcom موجودة في كل مكان. يشير The Register إلى أن المسرع قد تم تصميمه بشكل شبه مؤكد باستخدام XPU IP الخاص بمصمم الرقاقة - وهو خيار عملي يسمح لـ Meta بالتركيز على التمايز أثناء الاستعانة بمصادر خارجية للأجزاء غير الجذابة من تصميم المسرع.

كيف يتنافس مع Nvidia وAMD

صورة الأداء دقيقة. عند الدقة العالية المستخدمة عادةً للتدريب، يكون MTIA 400 أسرع بنسبة 20% تقريبًا من مسرعات Blackwell عالية المواصفات من Nvidia مع استهلاك طاقة مماثلة. عرض النطاق الترددي للذاكرة أفضل بنسبة 15٪ تقريبًا من أجزاء الجيل السابق من Nvidia و AMD.

ولكن مقابل الجيل الأحدث، تتسع الفجوة بشكل حاد: MTIA 400 أبطأ بما بين 3x و 3.3x من Nvidia's Rubin و AMD's Instinct MI455X، على التوالي، ويوفر أقل من نصف عرض النطاق الترددي للذاكرة لوحدات معالجة الرسومات الجديدة هذه. هذا العجز هو بالتحديد سبب قيام Meta بوضع الجزء كشريحة تدريب بدلاً من شريحة استدلال - لخدمة الرموز المميزة، لديها خيارات أسرع بكثير.

على مستوى النظام، فإن التشابه مع الرفوف القياسية الصناعية لافت للنظر. تعمل كل شفرة حسابية على ربط أربعة مسرعات MTIA 400 مع مفتاح PCIe ووحدة المعالجة المركزية x86 وبطاقة واجهة الشبكة (NIC) قابلة للتوسيع. يحتوي الحامل الكامل على 18 شفرة حسابية وثمانية شفرات تبديل - 72 مسرعًا في مجال موحد واحد، وهو تكوين يعكس تصميمات حامل Nvidia's NVL72 وAMD's Helios. تعد شرائح Meta بـ "تدرج عدة آلاف من المسرعات" دون تحديد أسقف المجموعة.

خريطة الطريق: MTIA 450 العام المقبل

MTIA 400 ليس نهاية السطر. كشفت Meta في شهر مارس أنها تخطط لإصدار مدته ستة أشهر عبر أربعة أجيال جديدة من MTIA، والمحطة التالية هي MTIA 450 - وهو متغير محسّن للاستدلال من المتوقع أن يضاعف عرض النطاق الترددي للذاكرة، من خلال اعتماد HBM4 على الأرجح. من المقرر إنتاج هذه الشريحة في العام المقبل ويجب أن تكون مناسبة تمامًا لتشغيل أعباء عمل التوصيات المستندة إلى LLM.

على الرغم من التقدم، فإن تحليل The Register صريح: لن يحل السيليكون الداخلي لشركة Meta محل وحدات معالجة الرسوميات AMD أو Nvidia في أي وقت قريب. من المؤكد تقريبًا أن Meta Superintelligence Labs لا تزال تدرب النماذج الرائدة على وحدات معالجة الرسوميات التقليدية، وتظل الأجهزة الخاصة بالتطبيقات أكثر ملاءمة لأحمال العمل المستقرة والمفهومة جيدًا.

لماذا يهم

MTIA 400 مهم لسببين. أولاً، يُظهر أحد المتخصصين في مجال التوسع الفائق استعداده لمهاجمة أصعب أعباء العمل - التدريب الحدودي - بدلاً من تحقيق انتصارات الاستدلال السهلة. ثانيًا، يعد جانب خدمة الإعلانات في التصميم بمثابة تذكير بالاقتصاد: فكل دولار من النفقات الرأسمالية على السيليكون المخصص يتم ضمانه من قبل شركة الإعلانات الأكثر ربحية في التاريخ. إذا استطاعت شركة Meta تحويل جزء من أعباء عمل التدريب والتوصيات الخاصة بها بعيدًا عن وحدات معالجة الرسوميات التجارية، فسيتم قياس التوفير على نطاقها بالمليارات.

المصادر: عرض Meta's Hot Chips 2026، وThe Register، وServeTheHome.

---

ابقَ في طليعة الذكاء الاصطناعي

احصل على آخر الأخبار والتحليلات والإنجازات في مجال الذكاء الاصطناعي — كل ذلك في مكان واحد.

اقرأ المزيد من أخبار الذكاء الاصطناعي →