a la première phase d’une nouvelle IA. Une fois que le AI Research SuperCluster (RSC) sera entièrement construit plus tard cette année, la société pense qu’il sera le supercalculateur d’IA le plus rapide de la planète, capable de « fonctionner à près de 5 exaflops de calcul de précision mixte ».
La société affirme que RSC aidera les chercheurs à développer de meilleurs modèles d’IA capables d’apprendre à partir de milliards d’exemples. Entre autres choses, les modèles seront capables de construire de meilleurs outils de réalité augmentée et « d’analyser de manière transparente du texte, des images et des vidéos ensemble », selon Meta. Une grande partie de ce travail est au service de sa vision du métaverse, dans laquelle il affirme que les applications et les produits alimentés par l’IA auront un rôle clé.
« Nous espérons que RSC nous aidera à construire des systèmes d’IA entièrement nouveaux qui peuvent, par exemple, fournir des traductions vocales en temps réel à de grands groupes de personnes, chacun parlant une langue différente, afin qu’ils puissent collaborer de manière transparente sur un projet de recherche ou jouer à un jeu AR. ensemble », ont écrit le responsable du programme technique Kevin Lee et l’ingénieur logiciel Shubho Sengupta.
RSC compte actuellement 760 systèmes Nvidia DGX A100 avec un total de 6 080 GPU. Meta pense que l’itération actuelle fait déjà partie des supercalculateurs IA les plus rapides de la planète. Sur la base des premières références, il affirme que RSC peut, par rapport à l’ancienne configuration de l’entreprise, exécuter des flux de travail de vision par ordinateur jusqu’à 20 fois plus rapidement et la bibliothèque de communication collective NVIDIA plus de neuf fois plus rapidement.
Meta indique que RSC peut également former des modèles de traitement du langage naturel à grande échelle trois fois plus rapidement. Ainsi, les modèles d’IA qui déterminent si « une action, un son ou une image est nuisible ou bénin » (par exemple, pour éradiquer le discours de haine) peuvent être entraînés plus rapidement. Selon la société, cette recherche aidera à protéger les personnes sur les services actuels comme Facebook et Instagram, ainsi que dans le métaverse.
En plus de créer l’infrastructure physique et les systèmes pour exécuter RSC, Meta a déclaré qu’il devait s’assurer que des contrôles de sécurité et de confidentialité étaient en place pour protéger les données de formation réelles qu’il utilise. Il dit qu’en utilisant des données du monde réel provenant de ses systèmes de production, au lieu d’ensembles de données accessibles au public, il peut mettre plus efficacement ses recherches à profit, par exemple, en identifiant les contenus préjudiciables.
Cette année, Meta prévoit d’augmenter le nombre de GPU dans RSC à 16 000. Il indique que cela augmentera les performances de formation de l’IA de plus de 2,5 fois. L’entreprise, qui a commencé à travailler sur le projet au début de 2020, souhaitait que RSC entraîne des modèles d’IA sur des ensembles de données d’une taille allant jusqu’à un exaoctet (l’équivalent de 36 000 ans de vidéo de haute qualité).
« Nous nous attendons à ce qu’un tel changement de fonction par étape dans la capacité de calcul nous permette non seulement de créer des modèles d’IA plus précis pour nos services existants, mais également de permettre des expériences utilisateur complètement nouvelles, en particulier dans le métaverse », ont écrit Lee et Sengupta.
D’autres systèmes exascale sont en cours de construction aux États-Unis. Le retard au Laboratoire national d’Argonne du ministère de l’Énergie devrait , tandis que le supercalculateur El Capitan, qui constituera le stock nucléaire du pays, dépassera les 2 exaflops à son arrivée l’année prochaine.
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