Meta（前身为 Facebook）正在构建 AI 超级计算机来为 Metaverse 提供动力

继 Meta（前 Facebook 的）10 月份披露它正试图对元宇宙提出要求之后，该公司今天透露了 AI Research SuperCluster (RSC) 的开发，它说这是目前运行速度最快的 AI 超级计算机之一。 完成后，Meta 声称它将成为世界上最快的超级计算机——该公司计划在今年年中完成。 根据首席执行官马克扎克伯格的说法，它是为人工智能操作设计的最快系统，将 6,080 个图形处理单元捆绑到 760 个 Nvidia A100 模块中。

该公司的首席执行官马克扎克伯格表示，公司正在为虚拟世界开发的体验需要强大的处理能力——每秒 50 亿次的操作。 RSC 使未来的 AI 模型能够从数十亿个实例中学习并理解数百种语言以及其他功能。 该计算能力可与 Perlmutter 超级计算机相媲美，后者使用 6,000 多个相同的 Nvidia GPU，现在是世界第五快的超级计算机。 在第二阶段，Meta 计划今年通过增加 16,000 个 GPU 将性能提高 2.5 倍。

Meta 将使用 RSC 进行各种需要下一代性能的研究项目，例如“多式联运”从声音、图像和动作的混合而不是单一类型的输入数据中得出结论的人工智能。 在处理 Facebook 主要关注点之一的复杂性，识别危险材料时，这可能是有利的。

领先的人工智能研究人员 Meta 希望通过使用 RSC 来协助开发公司当前的优先事项：被称为元界的虚拟环境，从而获得回报。 RSC 可能足够强大，可以为大量同时说不同语言的人解释语音。

Meta 研究人员 Kevin Lee 和 Shubho Sengupta 在一篇文章中表示，当谈到人工智能最常见的应用之一——教授人工智能系统来检测图片中的内容——RSC 比其之前的 2017 年 Nvidia 机器快近 20 倍。博客文章。 破译人类语言的速度几乎快了三倍。 如今，“人工智能”一词指的是一种称为机器学习或深度学习的技术，它以与人类大脑类似的方式分析数据。 这是开创性的，因为 AI 模型是使用真实数据进行教学的。

例如，人工智能可以通过研究数百张猫的照片来了解猫的外观，而传统的编程需要开发人员解释猫的毛发、胡须、眼睛和耳朵的整个范围。 RSC 还可以帮助解决 Meta 称为自我监督学习的一个特别令人困惑的 AI 挑战。 今天，人工智能模型是在标记良好的数据上开发的。 例如，在用于训练自动驾驶汽车 AI 的照片中标记停车标志，用于训练语音识别 AI 的音频附有文字记录。

另一方面，自我监督训练更具挑战性，因为它使用原始的、未标记的数据。 到目前为止，这是一个人们继续比计算机具有优势的领域。 Meta 和其他人工智能的支持者已经表明，在越来越大的数据集上训练 AI 模型会产生更好的结果。 训练 AI 模型比操作这些模型需要更多的计算能力，这就是为什么 iPhone 无需链接到充满计算机的数据中心即可解锁的原因。 超级计算机的设计者通过平衡内存、GPU 性能、CPU 性能、功耗和内部数据路径来个性化他们的机器。

“今天的人工智能通常由 GPU 主导，这是一种最初为图形加速而创建的 CPU，但现在被用于各种其他计算机任务。 数据存储提供商 Pure Storage 和芯片制造商 Nvidia 都是 Facebook 超级集群的成员。 尤其是英伟达，它一直是元宇宙的主要支持者，他们的全能产品被称为“工程师的元宇宙”。

Nvidia 的尖端 A100 处理器针对 AI 和其他高性能数据中心工作负载进行了优化。 谷歌和许多公司正在开发专门的人工智能处理器，其中一些是有史以来最大的芯片。 Facebook 选择了适应性相对较强的 A100 GPU 基础，因为与 Facebook 专有的 PyTorch AI 引擎配合使用时，该企业认为它为开发人员提供了最高效的环境。

Pure Storage 的首席技术官 Rob Lee 通过电子邮件告诉 VentureBeat，RSC 与 Meta 以外的公司相关，因为 Metaverse 背后的技术（例如 AI 和增强/虚拟现实）更普遍适用且跨行业需求。 Lee 表示，技术决策者一直在寻找前沿的从业者向他们学习，RSC 为运行世界上最大的人工智能超级计算机的基本组件提供了出色的验证。

“Meta 的世界级团队认识到将 Pure Storage 的性能、密度和简单性与用于支持这项突破性工作的 Nvidia GPU 相结合的好处，推动了性能和可扩展性的前沿，”李说。 他指出，各种规模的企业都可以从 Meta 在扩展数据、分析和人工智能计划方面的努力、知识和经验教训中受益。 近年来，Meta 在其隐私和数据法规方面面临多次强烈反对，联邦贸易委员会 (FTC) 在 2018 年表示，它正在审查对 Facebook 隐私做法的严重担忧。

Meta 致力于从一开始就解决安全和隐私问题，并指出该公司通过在设计时考虑到隐私和安全性来将数据保存在 RSC 中。 Meta 断言，这将允许其研究人员使用加密的用户生成数据安全地训练模型，这些数据直到训练之前才被解密。 根据 Meta 的说法，数据必须经过隐私审查程序，以确保在导入 RSC 之前已正确匿名。 此外，该公司表示，数据在用于训练 AI 模型之前已经过加密，并且经常删除解密密钥以确保不再提供过时的数据。

Nvidia 为这台超级计算机提供了计算层，包括用作其计算节点的 Nvidia DGX A100 计算机。 GPU 通过 Nvidia Quantum 的 200 Gbps InfiniBand 两级 Clos 结构进行交互。 Lee 强调 Penguin Computing 的硬件和软件贡献是将 Penguin、Nvidia 和 Pure Storage 结合在一起的“粘合剂”。 这三个合作伙伴广泛合作，为 Meta 提供了一个庞大的超级计算解决方案。 英特尔高级计算系统和图形部门副总裁 Raja Koduri 在 2021 年 12 月表示，当前的计算基础设施需要增加 1000 倍才能支持元界。

“你需要访问 petaflops [1,000 teraflops] 计算时间不到一毫秒，实时应用程序的计算时间不到 10 毫秒，”Koduri 当时告诉 Quartz。 元界，有时被称为下一代互联网，是一个人们可以工作、娱乐和互动的虚拟舞台——通常通过使用虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 技术。

Meta（前身为 Facebook）正在构建 AI 超级计算机以支持 Metaverse 的帖子首次出现在 CoinTrust 上。

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原文链接：https://www.cointrust.com/market-news/meta-formerly-facebook-is-building-ai-supercomputer-to-power-metaverse

原文作者：Kelly Cromley

编译者/作者：wanbizu AI

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