Die Meta-Teams haben sich mit Nvidia zusammengetan, um den „schnellsten“ KI-Supercomputer zu bauen


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Die Installation wird viele KI-basierte Funktionen auf die Meta-Plattformen bringen, einschließlich des vorgeschlagenen Metaverses

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Foto: Shutterstock/Dennis


Meta hat angekündigt, im Rahmen seiner Pläne zur Schaffung eines virtuellen Metaversums den „schnellsten“ KI-Supercomputer zu bauen.

Der AI Research SuperCluster (RSC), der nach Angaben von Facebook-Gründer Mark Zuckerberg bereits der fünftschnellste KI-Supercomputer der Welt ist, nutzt Nvidias DGX-A100-System und trainiert bereits an neuen künstlichen Entwicklungsmodellen Intelligenzfähigkeiten. Laut frühen Meta-Benchmarks kann RSC große NLP-Modelle (Natural Language Processing) dreimal schneller trainieren und Computer-Vision-Jobs 20-mal schneller ausführen als frühere Systeme.

Das Projekt wird voraussichtlich bis Mitte des Jahres vollständig aufgebaut sein und verschiedene KI-basierte Funktionen zu Meta-Plattformen hinzufügen, einschließlich des vorgeschlagenen Metaversums. Laut a Blogeintrag von Zuckerberg will das Unternehmen mit RSC KI-Modelle trainieren, um Bereiche wie NLP und Bildverbesserung zu verbessern.

Genauer gesagt hofft Meta, Modelle zu erstellen, die in mehreren Sprachen verwendet werden können, Texte, Bilder und Videos gleichzeitig zu analysieren und auch Augmented-Reality-Tools zu entwickeln.

Zu den wichtigsten Anwendungsfällen gehören die Identifizierung bösartiger Inhalte und die Fähigkeit, mehrere Audiosprachen in Echtzeit von mehreren Personengruppen als fallspezifische Verwendung zu übersetzen.

RSC verwendet derzeit 760 Nvidia DGX A100-Systeme als Computerknoten und packt insgesamt 6.080 A100-GPUs in das Nvidia Quantum-Netzwerk, das 1.896 Petaflops an Leistung liefern soll. Die Installationsgeschwindigkeit wurde ebenfalls gezeigt, wobei RCS laut Nvidia nur 18 Monate brauchte, um von der Idee zum voll funktionsfähigen Supercomputer überzugehen.

Die zweite Phase des Projekts, die später in diesem Jahr beginnen wird, wird RSC auf 16.000 GPUs erweitern, die Meta vorgeschlagen hat, um 5 Exaflops „Mixed Precision AI Performance“ bereitzustellen. Dies wird durch weitere Pläne zur Erweiterung der RSC-Speichersysteme vorangetrieben, sodass sie ein Exabyte an Daten mit 16 Terabyte pro Sekunde liefern können.

Dies ist das zweite Mal, dass Meta mit Nvidia für die Infrastrukturforschung zusammenarbeitet, mit einem Projekt, das 2017 auch für die KI-Entwicklung durchgeführt wurde.

© Dennis Publishing

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