Meta buduje superkomputer AI – w jakim celu?

Sztuczna inteligencja wymaga potężnych superkomputerów, które mogą wykonywać tryliony operacji na sekundę. Nad taką właśnie technologią pracuje obecnie Meta. W jej najnowszym wpisie blogowym, można dowiedzieć się dlaczego potrzebujemy AI na taką skalę.

Patrycja Ulatowska

25 stycznia 2022, 15:31

AI Research SuperCluster (RSC) to, zdaniem firmy Meta, jeden z najszybszych superkomputerów AI na świecie. Ma on przyspieszyć badania nad sztuczną inteligencją i pomóc zbudować metaverse, a także nowe i lepsze modele AI, pracując w setkach różnych języków. W pełni zostanie zbudowany w połowie 2022 roku.

Przez sztuczną inteligencję do metaversu

Obecnie sztuczna inteligencja może bez problemu tłumaczyć różne teksty i pomagać identyfikować potencjalnie szkodliwe treści. Jednak jak twierdzą twórcy:

DLA CIEBIE
Do mięciutkiego mięsa dorzucam grzyby. Gęsty i pełny głębi sos wieńczy całość

Opracowanie następnej generacji sztucznej inteligencji będzie wymagało potężnych superkomputerów zdolnych do wykonywania trylionów operacji na sekundę.

RSC ma pomóc naukowcom zbudować lepsze modele AI, które będą mogły uczyć się na bilionach przykładów i bezproblemowo analizować każdy tekst, obraz oraz wideo. Ostatecznie, jego prace mają utorować drogę do stworzenia technologii dla metaversu, w którym aplikacje oraz produkty, oparte na sztucznej inteligencji, będą odgrywać istotną rolę.

Co warto wiedzieć o RSC?

Meta od 2013 roku poczyniła znaczne postępy w AI. Algorytmy mogą obecnie uczyć się na podstawie ogromnej liczby przykładów, co sprawia, że mają bardziej efektywne rozumowanie. Jednak aby w pełni korzystać z zalet sztucznej inteligencji, trzeba będzie szkolić coraz większe oraz bardziej złożone modele. Dlatego właśnie Meta obecnie pracuje nad projektem nowej infrastruktury obliczeniowej, czyli RSC. O tym, jak to dokładnie wygląda, mówią jej twórcy:

RSC obejmuje obecnie łącznie 760 systemów NVIDIA DGX A100 jako węzły obliczeniowe, co daje w sumie 6080 procesorów graficznych — przy czym każdy procesor graficzny A100 jest mocniejszy niż V100 używany w naszym poprzednim systemie. Każdy DGX komunikuje się za pośrednictwem dwupoziomowej struktury Clos firmy NVIDIA Quantum 1600 Gb/s InfiniBand, która nie ma nadsubskrypcji. Warstwa pamięci masowej RSC obejmuje 175 petabajtów pamięci Pure Storage FlashArray, 46 petabajtów pamięci podręcznej w systemach Penguin Computing Altus i 10 petabajtów Pure Storage FlashBlade.

Dzięki RSC będzie można szybciej trenować modele, a także zapewnić bezpieczeństwo ludziom, którzy będą korzystać z metaverse w przyszłości.

Źródło: about.fb.com

Patrycja Ulatowska