Meta mise sur Iris, une puce IA sur mesure à grande échelle

Ils ont commencé à concevoir des puces en secret. Pas de lancement spectaculaire. Pas de keynote tape-à-l'œil. Simplement l'ingénierie et la production qui se mettent en place pour septembre.

Des notes internes consultées par Reuters indiquent que Meta commencera à fabriquer une puce IA sur mesure, nommée Iris, le mois prochain. Iris fait partie d'un programme d'accélérateurs internes de quatrième génération appelé MTIA (Meta Training and Inference Accelerators) et a été conçue pour prendre en charge une part croissante des charges de travail d'IA de l'entreprise sur Facebook et Instagram.

Les tests ont avancé rapidement. Six semaines. Aucune anomalie majeure signalée. Pour un projet qui a traversé des années de revers, cette dynamique ressemble à une petite victoire et à un signe que l'architecture est enfin cohérente.

Meta n'a pas développé Iris seule. La conception a été réalisée en interne, mais l'entreprise fait appel à Broadcom pour la collaboration en ingénierie et à TSMC pour la fabrication. L'idée est simple : un silicium personnalisé adapté aux modèles et aux flux de données de Meta, afin de réduire le coût énorme et le risque d'approvisionnement liés à l'exploitation de vastes flottes de GPU.

Iris ne remplacera pas les GPU NVIDIA ou AMD. Pensez-y comme un complément aux milliers de processeurs graphiques que Meta achète déjà. Le rôle de la puce est d'absorber certaines tâches d'entraînement et d'inférence à grande échelle, libérant ainsi les GPU pour les charges de travail où ils excellent.

L'ambition ici n'est pas modeste. Meta prévoit de mettre en ligne environ 7 gigawatts de puissance de calcul cette année et d'atteindre 14 gigawatts d'ici 2027. Pour y parvenir, l'entreprise s'est engagée dans des contrats d'approvisionnement à long terme : Samsung pour les puces mémoire, SanDisk pour le stockage flash et Sumitomo Electric pour la fibre optique, entre autres. Ces contrats constituent une protection contre les pénuries mondiales de mémoire qui ont comprimé les chaînes d'approvisionnement technologiques et provoqué ce que les analystes appellent « chipflation ».

Meta a également indiqué une cadence de produit plus rapide que le reste de l'industrie : Iris a été dévoilée en même temps que trois autres processeurs IA en mars, et la société prévoit de lancer de nouvelles puces environ tous les six mois jusqu'en 2027, alors que d'autres renouvellent généralement leur matériel sur une base annuelle ou plus lente.

Meta prévoit de dépenser jusqu'à 145 milliards de dollars pour l'infrastructure IA alors qu'elle recherche l'échelle et l'efficacité des coûts.

Cette initiative marque un changement plus large dans la façon dont les hyperscalers abordent le matériel : posséder davantage la pile, de la conception à l'approvisionnement, pour maîtriser la performance et le prix. C'est un pari coûteux. Mais lorsqu'on opère à l'échelle de milliards d'utilisateurs et avec des modèles qui exigent toujours plus de puissance de calcul, le silicium personnalisé cesse de ressembler à une expérience pour devenir une nécessité.

Iris changera-t-elle l'économie de l'IA pour Meta ? Le temps le dira. Pour l'instant, l'entreprise construit discrètement les outils qu'elle estime nécessaires pour maintenir ses plateformes rapides, durables et compétitives à mesure que les modèles prennent de l'ampleur et que la demande explose.