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Supercomputer zur Social-Media-Analyse

Nvidia, Pure Storage und Penguin Computing liefern die Hardware für Metas AI Research Supercluster. Damit will Facebook riesige KI-Modelle trainieren.

Der KI-Supercomputer Meta AI Research SuperCluster RSC soll im Endausbau rund 5 Exaflops liefern.

Bild: Meta

Seit 2020 errichtet der Facebook-Konzern, jetzt unter dem Namen Meta, den KI-Forschungscomputer AI Research SuperCluster (RSC) – mit zunächst 1,895 Exaflops Gleitkommarechenleistung bei einfacher Genauigkeit (FP32). Der RSC besteht im Wesentlichen aus 760 Nvidia-DGX-A100-Systemen, in denen je acht A100-Beschleuniger stecken, also insgesamt 6080 A100-Module. Meta will den RSC aber im Verlauf des Jahres 2022 auf rund 16.000 A100-Beschleuniger erweitern. Dann soll das System rund 5 Exaflops KI-Rechenleistung bei Mixed-Precision-Datenverarbeitung liefern.

Laut Blogeintrag will das Unternehmen mit dem RSC KI-Modelle mit bis zu 1 Billion Parametern und Datensätze mit bis zu 1 Exabyte Umfang verarbeiten. Als eines von mehreren Zielen nennt Meta die Erkennung gefährlicher Social-Media-Postings in Echtzeit. Dazu müssten die KI-Modelle beispielsweise noch viele unterschiedliche Sprachen auswerten können.