fr.wedoany.com Rapport : Le 3 juillet, Samsung Electronics, basé en Corée du Sud, devient un choix important pour les grandes entreprises technologiques mondiales dans la conception de leurs propres puces ASIC pour l'IA. Selon des informations du secteur, le carnet de commandes à long terme de la fonderie de Samsung pourrait approcher les 50 000 milliards de wons, Meta avançant dans sa collaboration avec Samsung pour concevoir et produire la prochaine génération d'ASIC pour l'IA, avec une valeur de commande potentielle dépassant les 10 000 milliards de wons.
L'accélérateur IA maison de Meta, MTIA, passe d'une charge de travail interne d'inférence à un déploiement à plus grande échelle. MTIA sert principalement les applications d'IA de recommandation, de publicité, de compréhension de contenu et d'IA générative de Meta, visant à réduire la dépendance totale aux GPU génériques. Les deux premières générations de MTIA étaient principalement produites par TSMC, mais la dernière génération se tourne vers une collaboration avec Samsung, prévoyant de produire des dizaines de milliers d'unités en utilisant le procédé avancé 2 nm. Pour des plateformes à très grande échelle comme Meta, la valeur des ASIC maison réside dans l'optimisation de l'efficacité énergétique, des coûts et du débit d'inférence autour de leurs propres modèles et charges de travail, liant la conception matérielle, la pile logicielle, l'ordonnancement des centres de données et les besoins des services d'IA dans une même infrastructure.
Anthropic évalue également l'utilisation du procédé 2 nm de Samsung pour développer des puces IA. Ce projet en est encore à un stade précoce de planification, sans être entré dans la phase de conception détaillée et de fabrication, mais il montre déjà un intérêt croissant des entreprises de grands modèles pour les puces personnalisées.
Pour obtenir des commandes d'ASIC pour l'IA, Samsung ne compte pas uniquement sur ses procédés avancés. Les projets de puces IA impliquent généralement la fabrication de wafers, l'encapsulation avancée, la mémoire à large bande passante, la gestion de l'énergie, les cartes serveur et le déploiement dans les centres de données. Le procédé 2 nm améliore la densité des transistors et l'efficacité énergétique, tandis que l'encapsulation avancée détermine l'efficacité des échanges de données entre la puce de calcul et la HBM. L'inférence et l'entraînement des grands modèles exigent une bande passante mémoire élevée, une interconnexion des puces et une capacité de dissipation thermique importantes ; si les performances d'une seule puce ne peuvent pas s'intégrer avec l'encapsulation, la HBM et l'architecture système, il est difficile de fournir une puissance de calcul stable dans un centre de données. Samsung dispose simultanément de ressources en fonderie de wafers, en mémoire et en encapsulation avancée, ce qui lui confère une chaîne d'approvisionnement plus complète pour attirer des clients IA comme Meta et Anthropic.
Les grandes entreprises technologiques mondiales accélèrent le déploiement de leurs propres puces IA. Google a ses TPU, Amazon ses Trainium et Inferentia, Meta avance avec MTIA, et des entreprises de modèles comme OpenAI et Anthropic évaluent également des puces personnalisées mieux adaptées à leurs charges de travail. Les ASIC ne remplaceront pas immédiatement les GPU, mais ils assumeront davantage de puissance de calcul dans des tâches d'inférence spécifiques, des plateformes cloud internes et des charges de travail stables à grande échelle. Pour Samsung, si les projets liés à Meta et Anthropic se concrétisent, cela contribuera à améliorer le taux d'utilisation de sa ligne de production 2 nm dans son activité de fonderie et à concurrencer TSMC pour davantage de clients sur le marché de la fonderie de puces IA.
