Meta, ehemals Facebook, forscht intensiver an künstlicher Intelligenz. Dafür stellt man seinen neuen Supercomputer „AI Research SuperCluster“ (RSC) vor. Er soll Mitte 2022 vollständig ausgebaut sein und dann laut Unternehmen vermutlich der schnellste der ganzen Welt sein. Helfen soll der Supercomputer dabei, bessere KI-Modelle zu entwickeln. Er werde mit Hunderten von Sprachen arbeiten und aus Billionen von Datenpunkten lernen.
Klar, wie sollte es anders sein, dabei nimmt man natürlich auch das liebste Buzzword des Unternehmens in den Mund: Auch bei der Entwicklung des Metaversums solle der RSC unterstützen. Derzeit benutzt man den Supercomputer intern aber schon im Bereich des Natural Language Processings (NLP) sowie für Computer-Vision-Forschung. So sei hier mehr und mehr Rechenleistung notwendig, da man mit immer längeren und komplexeren Videos arbeiten müsse, welche durch Computer Vision vor der Freigabe überprüft würden.
Oder das Thema Spracherkennung: Die solle eben auch in herausfordernden Szenarien mit vielen Störgeräuschen möglichst korrekt funktionieren. Der neue RSC arbeitet dabei auch mit realistischen Beispielen und soll sicherer sein als Vorgänger, die Facebook verwendete. Aktuell dienen dabei unter anderem 760 Nvidia DGX A100 als Basis, was auf rund 6.080 GPUs hinausläuft. Was den Speicherplatz betrifft, so arbeitet man mit 175 Petabytes als Pure Storage FlashArray und 46 Petabytes in Penguin-Computing-Altus-Systemen plus 10 Petabyte Pure Storage FlashBlade.
Da man das System bis Mitte 2022 ausbaut, will man am Ende 16.000 GPUs im Verbund verwenden. Das Caching- und Speichersystem liefert dabei derzeit 15 TB/s an Trainingsdaten. Man wolle aber noch auf 1 Exabyte erhöhen. Die Entwicklung sei gerade in der Pandemie eine enorme Herausforderung gewesen, denn man habe nicht nur am Aufbau selbst basteln müssen, sondern auch an dem ganzen Drumherum wie beispielsweise der Kühlung.
Eine der neuen Entwicklungen war etwa der Storage-Service AI Research Store (AIRStore), welcher bei der Verwaltung der KI-Daten aushilft. Die entstehenden KI-Modelle will man natürlich auf seinen Plattformen einsetzen – etwa um schädliche Inhalte noch schneller und zuverlässiger zu erkennen. Man lege hier auch höchste Sicherheitsstandards an. Im Vollausbau soll der RSC dann mit fast 5 Exaflops Mixed-Precision-Compute-Leistung operieren.
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