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      2. Facebook母公司Meta采用1.6萬個英偉達GPU建造世界最快AI超算

        2022-01-25 11:40:48 來源:EETOP
        Facebook母公司Meta Platforms周一表示,其研究團隊已經建造了一臺新的人工智能超級計算機,它認為該計算機在2022年中期完工時將成為世界上最快的計算機。

        Meta在一篇博客文章中表示,其新的AI Research SuperCluster(RSC)將幫助該公司構建更好的AI模型,這些模型可以從數萬億個示例中學習,跨數百種語言工作,并一起分析文本,圖像和視頻以確定內容是否有害。

        "這項研究不僅有助于確保人們今天對我們服務的安全,而且在未來,當我們為元宇宙構建時,"該公司在一篇博客文章中說。

        這家社交媒體公司于10月更名為Meta,以反映其對Metaverse的關注,它認為Metaverse將成為移動互聯網的繼任者。

        Metaverse是一個廣義的術語,最近幾個月在硅谷引起了很多嗡嗡聲,指的是共享虛擬環境的想法,人們可以通過不同的設備訪問這些環境,并且可以在那里工作,娛樂和社交。

        "我們為元宇宙構建的體驗需要巨大的計算能力(每秒數萬億次操作!RSC將實現新的AI模型,可以從數萬億個例子中學習,理解數百種語言等等,"Meta首席執行官MarkZuckerberg周一在Facebook帖子中寫道。

        Meta表示,它認為RSC是目前運行速度最快的AI超級計算機之一。Meta發言人表示,該公司已與英偉達、PureStorage 和Penguin Computing 合作建造超級計算機。

        對于網絡,超級計算機將配備 Nvidia 的 Quantum InfiniBand 網絡系統,該系統可輸出高達 200Gb/s 的帶寬。存儲方面,超級計算機配備了 175PB 的 Pure Storage FlashArray、10PB的Pure Storage FlashBlade 和 46PB 的緩存存儲。

         

         

        RSC 的工作始于一年半前,Meta 的工程師完全從頭開始設計機器的各種系統——冷卻、電源、網絡和布線。RSC 的第一階段已經啟動并運行,由 760 個Nvidia GGX A100 系統組成,其中包含 6,080 個連接的 GPU(一種特別擅長解決機器學習問題的處理器)。Meta 表示,它已經在其標準機器視覺研究任務上提供了高達 20 倍的性能提升。

        不過,在 2022 年底之前,RSC 的第二階段將完成。屆時,它將包含大約 16,000 個 GPU,并將能夠“在 1 艾字節大的數據集上使用超過一萬億個參數”訓練 AI 系統。(這個原始的 GPU 數量僅提供了一個系統整體性能的狹隘指標,但為了比較,微軟使用研究實驗室 OpenAI 構建的 AI 超級計算機是由 10,000 個 GPU 構建的。)

        一旦完成,RSC 的計算能力應該是當前系統的近 2.5 倍,使其成為世界上最快的超級計算機之一。

        AI超算與通用超算

        這些數字都非常令人印象深刻,但它們確實引發了一個問題:到底什么是人工智能超級計算機?它與我們通常認為的超級計算機——大學和政府部署的用于處理太空、核物理和氣候變化等復雜領域的數字的大型計算機相比,又如何呢?

        這兩種類型的系統,稱為高性能計算機或 HPC,肯定比它們不同之處更相似。兩者在尺寸和外觀上都比單個計算機更接近數據中心,并且依賴大量互連的處理器以極快的速度交換數據。但正如 Hyperion Research 的 HPC 分析師 Bob Sorensen 的解釋,兩者之間存在關鍵差異。Sorensen 說:“基于 AI 的 HPC 生活在一個與傳統 HPC 同行有所不同的世界中,最大的區別在于準確性。

        簡單的解釋是,機器學習要求的準確性低于傳統超級計算機的任務,因此“人工智能超級計算機”(最近的一個品牌)可以比使用相同硬件的普通兄弟每秒執行更多的計算。這意味著當 Meta 說它建造了“世界上最快的AI超級計算機”時,它不一定與你經常在新聞中看到的超級計算機進行直接比較(排名由獨立的http://Top500.org編制,每年發布兩次)。

        為了進一步解釋這一點,您需要知道超級計算機和 AI 超級計算機都使用所謂的浮點算法進行計算——這是一種數學簡寫,對于使用非常大和非常小的數字(“浮點數”)進行計算非常有用”是小數點,它在有效數字之間“浮動”)。浮點計算中部署的準確度可以根據不同的格式進行調整,大多數超級計算機的速度是使用所謂的每秒 64 位浮點運算或 FLOP 來計算的。但是,由于 AI 計算對精度的要求較低,因此 AI 超級計算機通常以 32 位甚至 16 位 FLOP 來衡量。這就是為什么比較兩種類型的系統不一定是蘋果對蘋果,

        Sorensen還提出了一個額外的警告。與評估硬件的“速度和饋送”方法經常發生的情況一樣,吹噓的最高速度并不總是具有代表性。“HPC 供應商通常會引用性能數據,表明他們的機器可以運行的絕對速度。我們稱之為理論峰值性能,”Sorensen 說。“然而,一個好的系統設計的真正衡量標準是能夠在他們設計的工作上快速運行。事實上,一些 HPC 在運行實際應用程序時實現的所謂峰值性能不到 25% 的情況并不少見。”

        換句話說:超級計算機的真正效用在于它們所做的工作,而不是它們理論上的峰值性能。對于 Meta,這項工作意味著在對公司的信任處于歷史最低點的時候建立審核系統,并意味著創建一個新的計算平臺——無論是基于增強現實眼鏡還是元宇宙——它可以在面對谷歌、微軟和蘋果等競爭對手。人工智能超級計算機為公司提供了原始動力,但 Meta 仍然需要自己找到制勝戰略。

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