Meta的AI超级计算机是迄今为止最大的NVIDIA DGX A100客户系统。该系统将为Meta的AI研究人员提供5百亿亿次级AI计算性能,采用了最先进的NVIDIA系统、InfiniBand网络和软件,实现了数千个GPU集群的系统优化。

Meta Platforms充分认可NVIDIA,为其有望成为有史以来最强大的研究系统选择了NVIDIA的先进技术。
于今日发布的AI研究超级集群(RSC)已在训练新模型以推动AI发展。
全面部署后,Meta的RSC预计将成为最大的NVIDIA DGX A100客户系统。
Meta在一篇博客文章中表示:“我们希望RSC帮助我们建立全新的AI系统,例如可以为多个不同语言的团队提供实时语音翻译,使他们可以在研究项目上无缝协作,甚至一起玩AR游戏。”
训练最大的AI模型
当RSC在今年晚些时候完全建成时,Meta将用它来训练具有超过1万亿个参数的AI模型。这将推动自然语言处理等领域的发展,比如实时识别不法内容等工作。
除了实现规模性能之外,Meta还将超高的可靠性、安全性、隐私性以及处理“各类AI模型”的灵活性作为RSC的关键指标。

Meta的AI研究超级集群拥有数百个NVIDIA DGX系统并通过NVIDIA Quantum InfiniBand网络相连接,助力Meta AI研究团队提高工作速率。
性能大揭秘
目前,此全新AI超级计算机已经部署了760个NVIDIA DGX A100系统作为其计算节点。共有6080个NVIDIA A100 GPU,通过NVIDIA Quantum 200Gb/s InfiniBand网络连接,可提供1895千万亿次TF32计算性能。
尽管受到新冠疫情的影响,这样一台可运行的AI超级计算机从想法到实现,RSC仅用了18个月! “功臣”之一便是采用NVIDIA DGX A100技术作为基石。
Penguin Computing是NVIDIA合作伙伴网络中负责RSC交付的合作伙伴。除了760个DGX A100系统和InfiniBand网络之外,Penguin还为Meta提供管理服务和AI基础架构优化,包括一个46PB高速缓存的Altus系统。
性能提升20倍
这是Meta第二次选择NVIDIA技术作为其研究平台的基础。2017年,Meta打造了第一代AI研究基础架构,配备了22000个NVIDIA V100 Tensor Core GPU,每日可处理35000项AI训练工作。
Meta的早期基准测试显示,RSC训练大型NLP模型的速度比之前的系统快3倍,运行计算机视觉工作的速度比之前的系统快20倍。
在今年晚些时候的第二阶段,RSC将扩展至16000个GPU。Meta认为届时RSC将提供高达5百亿亿次级混合精度AI计算性能,并且Meta希望通过扩展RSC的存储系统,以每秒16TB的速度提供高达1EB的数据。
可扩展架构
NVIDIA AI技术适用于任何规模的企业应用。
NVIDIA DGX包含一个完整的NVIDIA AI软件栈,可以轻松地从单个系统扩展至完整的DGX SuperPOD,可以在本地或主机托管商处运行。客户亦可以通过NVIDIA DGX Foundry租用DGX系统。
点评:
Meta的AI超级计算机是NVIDIA DGX A100的又一重磅应用落地,此前美国能源部的阿贡国家实验室(Argonne National Laboratory)也采购了DGX A100系统,运用该集群的AI和计算力来更好地研究和应对COVID-19。
DGX A100的优势是提供一站式训练、推理、数据分析平台,其集成了8个全新NVIDIA A100 Tensor Core GPU,具有320GB内存用以训练最大型的AI数据集,以及最新的高速NVIDIA Mellanox HDR 200Gbps互连。
这样用户可在一个完全集成的软件定义平台上根据自己的需求优化计算力和资源,加快数据分析、训练和推理等各种工作负载的速度,这些特性让企业搭建AI平台更加便捷。
好文章,需要你的鼓励
2025年人工智能在企业中实现突破性应用,从实验阶段转向实用阶段。八位代表性CIO分享核心经验:AI工具快速进化、需保持快节奏实验思维、重视工作流程而非组织架构、数据质量成为新挑战、采用前瞻性指标管理项目、无需等待完美时机、AI既是技术也是社会文化现象、需严格项目管理、变革重在人员而非技术、多智能体架构成未来趋势。
这项由加州伯克利分校等机构联合完成的研究开发了MomaGraph系统,首次实现了机器人对空间关系和功能关系的统一理解。该系统通过强化学习训练,能够同时识别物品位置和操作方法,并具备状态感知能力。在综合测试中达到71.6%准确率,超越同类开源系统11.4%,在真实机器人平台上验证了实用性,为智能家庭机器人的发展奠定重要基础。
日本科技投资巨头软银需要在年底前筹集225亿美元,以履行对AI合作伙伴OpenAI的资金承诺。软银是OpenAI价值5000亿美元Stargate数据中心计划的主要资助者之一。为筹集资金,软银CEO孙正义可能动用多种手段,包括利用其持有的英国芯片设计公司Arm股份作为抵押贷款。软银已清仓英伟达股份为该项目提供资金,目前可通过Arm股份借贷115亿美元,还持有价值110亿美元的T-Mobile股份及270亿美元现金储备。
MIT研究团队提出了突破性的双向归一化流(BiFlow)技术,通过训练独立的逆向模型替代传统的精确逆向过程,解决了归一化流方法架构受限和推理缓慢的核心问题。该方法采用创新的隐藏对齐策略,让逆向模型学习高效的生成路径,在ImageNet数据集上实现了高达697倍的速度提升,同时将图像质量提升到新的技术水平,为生成模型领域带来了重要的思路突破。