为了元混沌，Meta要建设全球最强AI超算

机器学习的大算力支撑，就像显然的元生命体的大AI的赋能。

1月25日，扎克伯格宣布，Meta刚刚建好全球最快的AI超算——机器学习研究课题超级集群（ AI Research SuperCluster，缩写RSC），录入1.6万个英伟达A100 GPU，算力多达5 EFLOPS（混合准确度）。

便是，AI超算都是专门运用于机器学习测算的超级测算机，主要交由相关AI假设的受训、GPU等。

据明了，目前全球最快的超算得韩国的竹下，其在混合准确度下的次于算力仅为2 EFLOPS。然而即将于今年年中都完成筹建的Meta超算RSC，都是只能达到竹下的2.5倍。

当然，这中的只能提及的一点，混合准确度就是指的是受训AI假设时，浮点（FP32）和半准确度（FP16）两种并不相同多种类型数据的误用受训完全，既可以减慢受训时间，又能增加假设受训时所占用的内存。而这中的突显混合准确度的定义，亦是为了突出RSC的AIGPU性能。

毫无疑问，想要显然筹建好元生命体，AI电子技术信服是开端之一。然而在深度自学还未得不到实质性突破的时至今日，想要非常为出众的元生命体场景，只能将假设建得非常大、参数界定得非常多，才可以得出结论非常精准的结果。

Meta多次在公开消息中都表示：开发超算的目的之一都是帮助实现公司的元生命体愿景。用超算赛跑AI也是因为，AI驱动的应用和产品将在元生命体中都发挥重要作用。

事实上，做CV（测算机听觉）也好，NLP（文法处理）也罢，只要没逃避深度自学的概，在狭义上，其算力的需求就是无止境的。误传大热的专用AI晶片是这个明白，终端的算力预埋、硬件八边形也是这个明白。

显然令人难以置信的是，Meta此次AI超算的重新组建，却没配置专用AI晶片，而是选择了英伟达的A100 GPU。据悉，A100 GPU值得一提的是于2020年，基于伏特架构，拥有 438 个第三代 Tensor Core，算力较宽2000TOPS。但同样只能特别注意的一点是，该晶片的功耗很大，甚至多达800W。

Meta的AI总体布局很早以前，彼时还是Facebook的它，早在2017年的时候便发售了AI开放性PyTorch。如今，该深度自学开放性不仅在国际上中的倍受推崇，产业界也尤为盛行。毕竟但会问，AI三大开端不是算力、线性、数据来着，与；也的开放性有何关系？

比较简单表达出来，AI开放性录入了一堆常用线性和测算过程，程序员只需明了测算目的、选择须要线性、提供形式化原始数据，就可以进行识别和侦探小说，是一种节省时间的机器。

就像现在的元生命体，我们毕竟只能看不到的只是AR、VR、XR等各种来时得不到的端口，但实际上，在冰山之请特别注意还隐藏着非常多只能“创造”的东西，包括专用的作业系统设计、专用的晶片、专用的数据库……

显而易见，为了将元生命体显然落到实处，Meta已经开始逐渐铺路，其取而代之在AI层面的沉淀，看来也但会很快排上用场。而关于本次AI超算的项目，RSC的第一阶段已经顺利完成列车运行，由760个Nvidia DGX A100系统设计都是由，合共包含6080个GPU。

总而言之，尽管现阶段看出出来的元生命体行业并不准确，也没作法已确定Meta的做法是否合理。但好消息是，总有那么一些人在不已确定之中都只能认出属于自己的已确定。

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