Metaversum : Zuckerberg kündigt schnellsten KI-Supercomputer der Welt an
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Mark Zuckerberg spricht während der Connect-Konferenz im Oktober 2021 zu einem Avatar von ihm selbst im „Metaverse“. Bild: Reuters
Aus Billionen von Beispielen lernen und Hunderte Sprachen verstehen – ein neuer Supercomputer soll dem Facebook-Konzern Meta den Weg ins Metaversum ebnen.
Der Facebook-Konzern Meta hat einen neuen Supercomputer für Anwendungen Künstlicher Intelligenz (KI) in Betrieb genommen. Das „AI Research Super-Cluster“ werde der schnellste KI-Rechner der Welt sein, wenn es Mitte des Jahres voll ausgebaut sei, teilte das Unternehmen am Montag mit. Metas Forscher nutzten den Computer schon jetzt, um digitale Systeme verstehen zu lassen, was in Videos geschieht und gesprochen wird. In Zukunft könnten mit der Technologie beispielsweise auch Simultanübersetzungen in Videokonferenzen oder Spielen möglich sein, hieß es.
Grundlage der neuen Anwendungen sind KI-Modelle, die aus Beispielen lernen, um selbständig etwa Sprachen zu verstehen. Modelle auf dem RSC sollen aus Billionen von Beispielen lernen und mit Hunderten von verschiedenen Sprachen arbeiten können. Auf diese Weise sollen Text, Bilder und Videos nahtlos zusammen analysiert werden können. Wenn es um das von Unternehmensgründer und Vorstandschef Mark Zuckerberg ausgegebene Ziel geht, den Konzern auf eine umfassendere virtuelle Welt („Metaversum“) auszurichten, sollen so auch neue Augmented-Reality-Tools entstehen. Der Rechner soll maßgeblich dazu beitragen, die Vorstellung eines Metaversums für den Konzern zur Realität werden zu lassen.
KI-Supercomputer werden gebaut, indem mehrere Grafikprozessoren zu Rechenknoten kombiniert werden, die dann über ein Hochleistungsnetzwerk miteinander verbunden sind. Das RSC besteht Meta zufolge zur Zeit aus insgesamt 760 NVIDIA DGX A100-Systemen als Rechenknoten. Das sind insgesamt mehr als 6000 Grafikprozessoren (GPUs). Die Speicherebene hat eine Kapazität von 175 Petabyte – das sind 175 Millionen Gigabyte. Der Rechner ist einsatzbereit, soll aber weiter ausgebaut werden. Bis Mitte des Jahren soll die Anzahl der Grafikprozessoren auf 16.000 wachsen, was die KI-Trainingsleistung um mehr als das 2,5-Fache steigern soll, wie es heißt.
