Meta, 자체 개발 AI 학습 칩 「MTIA 300」 발표

Meta가 자체 개발한 AI 가속기(AI 처리 전용 칩) 「MTIA 300」을 발표했다. 이 칩은 순위 지정 모델과 추천 모델 학습에 특화되어 설계되었으며, Meta가 추진하는 첫 번째 사내 제조 학습용 가속기가 된다.

배경으로, Meta는 지금까지 NVIDIA 등 외부 제조 GPU에 크게 의존하여 AI 시스템을 운영해왔다. 그러나 Facebook과 Instagram 같은 대규모 소셜네트워크 플랫폼을 운영하는 동사에게 「당신을 위한 추천 게시물」이나 「광고 표시 순위」를 결정하는 순위 지정·추천 시스템은 매일 막대한 계산을 필요로 한다. 자사의 워크로드(처리 내용)에 특화된 칩을 보유하는 것은 성능과 효율 양면에서 중대한 의미를 지닌다고 여겨져 왔다.

MTIA 300은 그 명칭이 보여주는 대로, Meta가 추진해온 독자 실리콘(자사 설계 칩) 전략의 연장선상에 있는 제품이다. 동사는 이미 추론(학습 완료 모델을 실제로 구동하는 처리) 용도의 칩 개발에 착수해왔으나, 이번에는 학습(모델을 구축하는 처리)에도 자사 칩을 투입한다는 점에서 한 걸음 더 나아간 움직임이라 할 수 있다. 순위 지정·추천 모델의 학습은 계산량이 극히 크며, 전용 설계 하드웨어와의 적합성이 특히 중요한 분야이기도 하다.

이러한 움직임은 AI 개발 비용의 증가가 계속되는 가운데 대형 기술 기업들이 칩의 내제화를 가속하고 있다는 업계 전체의 흐름과도 맞닿아 있다. 특정 처리에 한정된 전용 칩은 범용 GPU에 비해 전력 효율이나 처리 효율 측면에서 우위를 발휘하기 쉽다는 견해가 있다. Meta 규모의 기업이라면, 그 미세한 효율 차이가 누적되어 커다란 비용 차이가 될 수 있다.

향후 주목되는 점은 MTIA 300의 실제 운용 규모와 성능, 그리고 동사의 AI 인프라 전체로의 통합이 어느 정도 진행되는가 하는 점이다. 또한 Meta가 자사 칩 개발을 컴퓨팅(계산 처리)에서 네트워크 영역까지 확장하려 하고 있다는 맥락도 있으며, 실리콘 내제화의 범위가 더욱 확대될 것인지도 주목할 점으로 자리매김된다.