Într-o postare recentă pe blogul Meta, a fost dezvăluit faptul că compania face pași semnificativi în lumea tehnologiei AI. Meta a introdus cluster-e de IA care cuprind un uimitor număr de 24,576 de Nvidia H100 GPU-uri fiecare, demonstrând angajamentul său de a continua dezvoltarea produselor GenAI și a cercetării AI. Acest pas nu numai că evidențiază evoluția tehnologică a Meta, ci semnifică și un reper remarcabil pentru companie.
Planul ambițios al Meta de a incorpora un impresionant număr de 350,000 de GPU-uri H100 în infrastructura sa până la sfârșitul anului își consolidează dedicarea de a-și îmbunătăți capacitățile de AI. Aceste cluster-e de IA, echipate cu hardware de stocare de ultimă generație bazat pe platforma serverului YV3 Sierra Point și SSD-uri E1.S de capacitate mare, au mutat Meta de la dependența de hardware-ul achiziționat de la terți la soluții proiectate intern. Această schimbare arhitecturală subliniază determinarea Meta de a valora expertiza proprie și de a-și propulsa inițiativele de AI înainte.
Anterior, Meta’s Research SuperCluster (RSC) era alimentat de produsele Pure Storage, în special tehnologiile lor „FlashArray” și „FlashBlade”. RSC este recunoscut ca unul dintre cele mai rapide supercomputere de AI din lume, responsabil pentru antrenarea modelelor de AI ale viitorului folosind cantități colosale de date. Cu soluțiile eficiente de stocare ale Pure Storage, cerințele considerabile ale supercalculatorului pentru GPU-uri și stocare au fost îndeplinite fără probleme.
În timp ce Public Storage (NYSE:PSA) nu a comentat încă această evoluție revoluționară, este incontestabil faptul că progresele recente ale Meta în tehnologia AI își rescriu industria. Ca rezultat, investitorii au luat notă, cu acțiunile Public Storage experiențând o creștere semnificativă de 43% în acest an, evidențiind potențialul și entuziasmul din jurul traiectoriei Meta.
Întrebări Frecvente:
1. Ce înseamnă un cluster de IA?
Un cluster de IA se referă la o colecție de mai multe unități de calcul, cum ar fi GPU-urile, care sunt dedicate în mod specific pentru a efectua sarcini de inteligență artificială. Aceste clustere folosesc adesea procesarea paralelă pentru a gestiona cantități mari de date și calculi complecși mai eficient.
2. Ce sunt GPU-urile Nvidia H100?
GPU-urile Nvidia H100 sunt unități avansate de procesare grafică proiectate de Nvidia. Aceste GPU-uri sunt optimize în mod specific pentru calculul de performanță ridicată și sarcinile de învățare profundă, făcându-le ideale pentru aplicațiile legate de AI.
3. Cum impactează schimbarea Meta la hardware proiectat intern capacitățile lor de AI?
Schimbarea Meta de la dependența de hardware-ul achiziționat de la terți la soluțiile proiectate intern semnifică un pas important în capacitățile lor de AI. Prin crearea propriei arhitecturi hardware, Meta obține un control mai mare asupra performanței, scalabilității și eficienței sistemelor lor de AI, permițându-le să împingă limitele cercetării și dezvoltării de AI.
Termeni Cheie și Jargon:
– IA: Prescurtare pentru Inteligența Artificială, care se referă la simularea inteligenței umane în mașini care sunt programate să gândească și să învețe ca oamenii.
– GPU: Prescurtare pentru Unitate de Procesare a Graficii, care este un circuit electronic specializat care accelerează crearea de imagini, video-uri și animații.
– GenAI: Se referă la generația de tehnologie și produse de inteligență artificială.
– SSD: Prescurtare pentru Solid-State Drive, care este un tip de dispozitiv de stocare care utilizează circuite integrate pentru a stoca date persistente.
Sursă:
– Site-ul Meta: [link]
– Site-ul Pure Storage: [link]
The source of the article is from the blog lisboatv.pt