НовостиКрипто

Meta показала гигантский суперкомпьютер с искусственным интеллектом для формирования метавселенной

Пример HTML-страницы

У Meta есть гигантский новый суперкомпьютер с искусственным интеллектом для формирования метавселенной.

Мощность RSC компании сопоставима с пятым по скорости суперкомпьютером общего назначения в мире.

Meta показала гигантский суперкомпьютер с искусственным интеллектом для формирования метавселенной 1
Суперкомпьютер Meta RSC AI использует 6080 графических процессоров Nvidia, объединенных в один кластер. Обновление 2022 года увеличит общее количество процессоров до 16 000.


Мета — технологический гигант, ранее известный как Facebook, сообщил в понедельник, что он построил один из самых быстрых суперкомпьютеров в мире, гиганта под названием Research SuperCluster или RSC. По словам генерального директора Марка Цукерберга, с 6080 графическими процессорами, упакованными в 760 модулей Nvidia A100, это самая быстрая машина, созданная для задач ИИ.

Эта вычислительная мощность находится в той же лиге, что и суперкомпьютер Perlmutter, который использует более 6000 таких же графических процессоров Nvidia и в настоящее время занимает пятое место в мире по производительности среди суперкомпьютеров. А на втором этапе Meta планирует повысить производительность в 2,5 раза за счет расширения до 16 000 графических процессоров в этом году.

Meta будет использовать RSC для множества исследовательских проектов, требующих производительности следующего уровня, таких как «мультимодальный» ИИ, который анализирует сочетания звуков, изображений и действий, а не только на одном типе входных данных. Это может быть полезно для решения тонкостей одной из больших проблем Facebook — обнаружения вредоносного контента.

Мета, ведущий исследователь искусственного интеллекта, надеется, что инвестиции окупятся за счет использования RSC для помощи в создании последнего приоритета компании: виртуального царства, которое она называет метавселенной. RSC может быть достаточно мощным, чтобы одновременно переводить речь для большой группы людей, говорящих на разных языках.

«Опыт, который мы создаем для метавселенной, требует огромной вычислительной мощности», — заявил генеральный директор Meta Марк Цукерберг. «RSC позволит создавать новые модели искусственного интеллекта, способные учиться на триллионах примеров, понимать сотни языков и многое другое».

Когда дело доходит до одного из основных применений ИИ — обучению системы ИИ распознаванию того, что изображено на фотографии, — RSC примерно в 20 раз быстрее, чем его более ранняя машина Nvidia 2017 года, сообщили исследователи Meta Кевин Ли и Шубхо Сенгупта в своем блоге. Декодирование человеческой речи происходит в 3 раза быстрее.

Термин «искусственный интеллект» сегодня обычно относится к методу, называемому машинным обучением или глубоким обучением, который обрабатывает данные аналогично тому, как работает человеческий мозг. Это революционно, потому что модели ИИ обучаются на реальных данных. Например, ИИ может узнать, как выглядят кошачьи морды, анализируя тысячи фотографий кошек, в отличие от традиционного программирования, когда разработчик пытается описать все разнообразие кошачьего меха, усов, глаз и ушей.

Мета и другие сторонники ИИ показали, что обучение моделей ИИ с использованием все более объемного набора данных дает лучшие результаты. Для обучения моделей ИИ требуется гораздо больше вычислительной мощности, чем для запуска этих моделей, поэтому iPhone может разблокироваться, когда он распознает ваше лицо, без необходимости подключения к центру обработки данных, заполненному серверами.

Разработчики суперкомпьютеров настраивают свои машины, выбирая правильный баланс памяти, производительности графического процессора, производительности процессора, энергопотребления и внутренних путей передачи данных. В сегодняшнем ИИ важную роль играет графический процессор, тип процессора, изначально разработанный для ускорения графики, но теперь используемый для многих других вычислительных задач.

Передовые чипы Nvidia A100 специально предназначены для ИИ и других ресурсоемких задач центров обработки данных. Крупные компании, такие как Google, а также множество стартапов работают над специализированными процессорами ИИ, некоторые из которых являются самыми большими из когда-либо созданных чипов. Facebook предпочитает относительно гибкую основу графического процессора A100, потому что в сочетании с собственным программным обеспечением Facebook PyTorch AI это самая продуктивная среда для разработчиков, считает компания.

Пример HTML-страницы

Отреагируйте на статью