Meta ha realizzato il supercomputer più potente al mondo per il metaverso, da 5 exaFLOPS

Con un annuncio pubblicato sul proprio account ufficiale Facebook, Mark Zuckerberg ha comunicato che Meta sta costruendo il più grande supercomputer per l'intelligenza artificiale al mondo, per alimentare la ricerca sull'apprendimento automatico che darà vita al Metaverso su cui sta puntando Meta.

Il Research Super Computer (RSC), questo il nome del supercomputer, conterrà 16.000 GPU NVIDIA A100 e 4.000 processori AMD Epyc Rome 7742. Ogni nodo di calcolo sarà basato sul sistema NVIDIA DGX-A100 contenente otto chip GPU e due microprocessori Epyc, per un totale di 2.000 nodi.

Secondo le previsioni, RSC raggiungerà un picco di prestazioni di 5 exaFLOPS con mixed precision FP16 ed FP32, e sarà in grado di gestire 16 terabyte di informazioni al secondo con un massimo di 1 EB di storage.

Lo sviluppo, ha spiegato Zuckerberg, sta avvenendo insieme a Penguin Computing, che fornirà l'infrastruttura e si occuperà di sicurezza. "Lo chiamiamo RSC per AI Research SuperCluster e sarà completato entro la fine dell'anno. Le esperienze che stiamo costruendo per il metaverso richiedono un'enorme potenza di calcolo - quintilioni di operazioni al secondo - e RSC consentirà nuovi modelli di intelligenza artificiale in grado di apprendere da trilioni di esempi, ma potrà comprendere centinaia di lingue e altro ancora" ha spiegato il CEO di Meta in una dichiarazione rilasciata a The Register.

L'RSC è già esistente, ma in una forma meno potente e si ferma a 1.895 PFLOPS di prestazioni TF32. Attualmente è composto da 760 chip invidia DGX-A100 contenenti 1.520 processori AMD Rome 7742 e 6.080 GPU, ognuna delle quali collegata tramite Quantum InfiniBand di NVIDIA che può trasferire i dati a 200 gigabyte al secondo. Nel corso dell'anno però saranno aggiunti sempre più nodi per raggiungere la potenza annunciata da Meta.

Secondo le stime degli esperti, il nuovo supercomputer sarà 9 volte più veloce del precedente cluster di ricerca di Meta, composto da 22.000 GPU V100 di vecchia generazione, e sarà 20 volte più veloce degli attuali sistemi che si occupano dell'intelligenza artificiale.