Meta passou dois anos construindo tecnologia que ajudará com modelos de IA, e abordar conjuntos de dados tão grandes quanto um exabyte
A Meta anunciou nesta segunda-feira um supercomputador para treinar sistemas de IA e machine learning, que a empresa afirma ser o mais rápido do mundo. Tecnologia faz parte de uma grande expansão da empresa.
Chamada de SuperCluster de Pesquisa de IA, Meta disse que planeja usar a máquina para:
Treinar os sistemas de moderação de conteúdo da empresa
Desenvolver novas ferramentas de realidade aumentada e
Ajudar a construir a tecnologia necessária para alimentar o metaverso.
"As experiências que estamos construindo para o metaverso requerem enorme poder computacional (quintilhões de operações/segundo!) e a RSC permitirá novos modelos de IA que podem aprender com trilhões de exemplos, entender centenas de idiomas e muito mais", disse o CEO da Meta, Mark Zuckerberg, em comunicado.
O gerente do programa técnico da Meta, Kevin Lee, e Shubho Sengupta, engenheiro de software, disseram em um post no blog que os modelos de IA e a infraestrutura são componentes técnicos importantes nas "tecnologias fundamentais que alimentarão o metaverso e avançarão a comunidade de IA mais ampla também".
Com seus atuais 760 sistemas Nvidia DGX A100 que contêm um total de 6.080 GPUs, Meta disse que o novo sistema ficou entre os supercomputadores de IA mais rápidos do mundo. E uma vez que ele completa o plano de expansão deste ano de anexar cerca de 10.000 chips gráficos mais usados para tarefas de IA, o RSC será o supercomputador mais rápido para IA. A expansão mais do que dobrará seu desempenho de treinamento em IA com o objetivo de gerar poder computacional suficiente para treinar modelos de aprendizado de máquina com conjuntos de dados tão grandes quanto um exabyte, o que equivale a cerca de 36.000 anos de vídeo de alta qualidade.
A empresa se recusou a divulgar o custo da RSC, ou onde foi construída. Mas, com os sistemas 760 Nvidia DGX A100 custando cerca de US$ 200.000 cada, o novo supercomputador não poderia ter sido barato — só os sistemas da Nvidia custariam mais de US$ 150 milhões.
Anos atrás, os pesquisadores descobriram que chips projetados para renderizar gráficos de videogame também eram adequados para computação relacionada à IA. As unidades de processamento gráfica, ou GPUs, têm milhares de núcleos que trabalham em paralelo na trituração de bilhões de tarefas repetitivas de baixo nível que são comuns em IA e outros tipos de pesquisa.
A Meta já é uma das maiores operadoras de data center dos EUA. Mas os requisitos técnicos da RSC exigiram que os engenheiros da Meta desenvolvessem novos projetos para resfriamento, rede e armazenamento de data centers.
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