Metas nye AI-supercomputer kan blive den hurtigste i verden

Meta er blevet færdige med den første fase af en ny AI-supercomputer. Når AI Research SuperCluster (RSC), som den hedder, er helt færdig senere i år, mener selskabet, at den vil være den hurtigste AI-supercomputer i verden og kunne performe med en ydeevne på næsten 5 exaflops med blandet præcisionsberegning.

Meta fortæller også, at RSC skal hjælpe forskere med at udvikle bedre AI-modeller, der kan lære fra milliarder af eksempler. Blandt andet skal modellerne kunne bygge bedre værktøjer til augmented reality (AR) og analysere tekst, billeder og video på samme tid uden problemer.

Skal opbygge helt nye AI-systemer

Meget af dette arbejde skal bruges til at understøtte Metas vision om metaverset. Ifølge firmaet kommer AI-styrede apps og produkter til at spille en hovedrolle.

Leder for tekniske programmer Kevin Lee og softwareingeniør Shubho Sengupta skriver i et blogindlæg:

“Vi håber, at RSC vil hjælpe os med at opbygge helt nye AI-systemer, der for eksempel kan levere stemmetolkning i realtid til store grupper af mennesker, der hver især taler et andet sprog, så de problemfrit kan samarbejde om et forskningsprojekt eller spille et AR-spil sammen.”

RSC har på nuværende tidspunkt 760 NVIDIA DGX A100-systemer med totalt 6 080 GPU’er. Meta mener, at den nuværende version allerede er blandt de hurtigste AI supercomputere i verden. Baseret på tidlige benchmarks påstår Meta, at RSC, sammenlignet med tidligere versioner, kan afvikle computer vision-procesforløb op til 20 gange hurtigere og NVIDIA Collective Communication Library mere end ni gange så hurtigt.

Se også: Quantum computing vil accelerere AI

Super AI-computer skal beskytte brugerne i metaverset

Ifølge Meta kan RSC desuden træne store sprogbehandlingsmodeller tre gange så hurtigt. Det betyder, at AI-modeller, der bestemmer, om en handling, en lyd eller et billede er skadelig eller godartet, kan trænes endnu hurtigere.

Meta fortæller, at forskningen kommer til at hjælpe med at beskytte folk på tjenester som Facebook og Instagram samt i metaverset.

Samtidig med at skabe den fysiske infrastruktur og systemer til at køre RSC har Meta også været nødt til at sikre, at sikkerheden og integritetskontrollen er i orden for at beskytte den ægte træningsdata, de benytter. Ved at bruge ægte data fra sine produktionssystemer i stedet for offentligt tilgængelige datasæt er det muligt mere effektivt at bruge forskningen, for eksempel til at identificere skadeligt indhold, lyder det i indlægget.

Se også: Computerhardware du skal kende

AI-træning kan skabe helt nye brugeroplevelser

I år har Meta planer om at øge antallet af GPU’er i RSC til 16 000. Det skal forbedre AI-træningen med mere end 2,5 gange. Arbejdet med projektet begyndte i 2020, og dengang ønskede Meta, at RSC skulle træne AI-modeller med datasæt på op til en exabyte i størrelse.

Lee og Sengupta skriver, at de forventer, at en sådan trinvis ændring i beregningskapaciteten ikke blot vil sætte dem i stand til at skabe mere præcise AI-modeller til selskabets eksisterende tjenester, men også til at muliggøre helt nye brugeroplevelser, især i metaverset.

Der er også andre systemer i exastørrelse under udvikling i USA. Den forsinkede Aurora-supercomputer ved Argonne National Laboratory i USA forventes at komme op på to exaflops, mens supercomputeren El Capitan i Lawrence Livermore National Laboratory, der skal styre USA’s atomlager, forventes at toppe ved to exaflops, når den kommer næste år.

Se også: Nyheder om hardware