META ПОКУПАЕТ, А НЕ СТРОИТ И ОТКРЫВАЕТ СВОЙ МАССИВНЫЙ СУПЕРКОМПЬЮТЕР С ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ

Все для сайтов ?
Причина, по которой Meta решила покупать, а не исходить компоненты и создавать собственный суперкомпьютер, вероятно, кроется в поставках компонентов, которые сейчас довольно ограничены, и заключении сделки с некоторыми поставщиками, которые хотят рекламы в Facebook и готовы работать с ценой и доступность деталей, чтобы все это произошло немного быстрее, чем могло бы быть в противном случае.

Если вы думали, что для создания социальной сети Facebook требуется много вычислительных ресурсов и памяти, вы еще ничего не видели. Благодаря иммерсивному и улучшенному ИИ опыту Метавселенной все технологии, созданные Facebook на сегодняшний день и в значительной степени открытые в рамках Open Compute Project, покажутся детской игрой.

Чтобы построить Метавселенную, как пообещал соучредитель Facebook и главный исполнительный директор Meta Platforms Марк Цукерберг, потребуется огромное количество суперкомпьютерных мощностей, и сегодня Meta анонсировала исследовательский суперкомпьютер, или сокращенно RSC, который будет состоять из системы 2000 узлов с 4000 процессорами и 16 000 ускорителями графического процессора, когда она будет полностью введена в эксплуатацию в июле этого года.

В зависимости от того, что будет добавлено к машине RSC по мере ее расширения, будет определяться ее производительность, и нет оснований полагать, что конфигурация начальных узлов будет такой же для конечных позже. Фактически, учитывая, что сегодня анонсируется не полная машина RSC, а только первая фаза ее строительства, это, казалось бы, гарантирует, что на второй фазе будут использоваться более мощные компоненты. Во всяком случае, так многие могли подумать.

То, что RSC имеет поэтапное развертывание, учитывая, что в 2022 году произойдет так много изменений продуктов в области вычислений и сетей, неудивительно. Но что удивительно, учитывая более чем десятилетнюю сосредоточенность Facebook на принуждении своих поставщиков к дезагрегированным компонентам и открытости своих аппаратных конструкций через Open Compute Project, так это то, что система RSC построена из серверов, систем хранения и коммутаторов, которые можно приобрести у традиционных поставщиков ИТ. Например, Facebook не берет системные платы класса HGX от Nvidia и не создает собственные системы машинного обучения, как это было в 2019 году. Первая фаза машины RSC выглядит так, как будто кто-то прочитал The Next Platformи выбрал самое популярное и наименее рискованное коммерческое железо и подключил их все вместе.

Но опять же, не думайте, что вторая фаза будет выглядеть точно так же, как первая. Мы твердо верили, что это не произойдет в принципе, пока мы не проведем некоторые расчеты. Но подождите секунду.

Facebook купил суперкомпьютер?

Давайте задумаемся об этом на секунду. Причина, по которой Meta решила покупать, а не исходить компоненты и создавать собственный суперкомпьютер, вероятно, кроется в поставках компонентов, которые сейчас довольно ограничены, и заключении сделки с некоторыми поставщиками, которые хотят рекламы в Facebook и готовы работать с ценой и доступность деталей, чтобы все это произошло немного быстрее, чем могло бы быть в противном случае.

Это не первый случай, когда Facebook делает это. Еще в начале 2017 года соцсеть все-таки установила кластер полузаказных машин DGX-1, в котором было 124 узла на базе пары 20-ядерных процессоров Intel Xeon E5 и четырех ускорителей Tesla P100 на узел, связанных между собой пропускной способностью 100 Гбит/с. sec коммутацией InfiniBand, созданная Penguin Computing. Эта машина, которая так и не получила прозвища, имела пиковую производительность 4,9 петафлопс при 64-разрядных операциях с плавающей запятой и была оценена в 3,31 петафлопс в тесте линейной алгебры Linpack, обычно используемом для ранжирования традиционных систем HPC. Примечательно, что он не был основан на конструкциях узлов Open Compute Big Sur и Big Basin с ускорением на GPU, которые компания фактически развертывала для запуска своего стека ИИ.

Оцените статью
WEB-MODDING
Добавить комментарий