ميتا لديها حاليا المرحلة الأولى من الذكاء الاصطناعي الجديد كمبيوتر عملاق، وبمجرد بناء AI Research SuperCluster (RSC) بالكامل في وقت لاحق من هذا العام، تعتقد الشركة أنه سيكون أسرع كمبيوتر فائق الذكاء الاصطناعى على هذا الكوكب ، قادرًا على “أداء ما يقرب من 5 exaflops من حوسبة مختلطة الدقة، وفقا لتقرير engadged.
وتقول الشركة إن RSC ستساعد الباحثين على تطوير نماذج ذكاء اصطناعي أفضل يمكنها التعلم من تريليونات الأمثلة، ومن بين أشياء أخرى، ستكون النماذج قادرة على بناء أدوات واقع معزز أفضل و “تحليل النصوص والصور والفيديو معًا بسلاسة”، وفقًا لميتا، وجزء كبير من هذا العمل يخدم رؤيته لـ metaverse ، حيث تقول إن التطبيقات والمنتجات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي سيكون لها دور رئيسي.
ونأمل أن تساعدنا RSC في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي جديدة تمامًا يمكنها على سبيل المثال، تشغيل ترجمات صوتية في الوقت الفعلي لمجموعات كبيرة من الأشخاص ، يتحدث كل منهم لغة مختلفة حتى يتمكنوا من التعاون بسلاسة في مشروع بحثي أو ممارسة لعبة AR كتب مدير البرنامج التقني كيفن لي ومهندس البرمجيات شوبو سينغوبتافي منشور مدونة.
وتمتلك RSC حاليًا 760 نظامًا Nvidia DGX A100 بإجمالي 6080 وحدة معالجة رسومات، ويعتقد Meta أن التكرار الحالي هو بالفعل من بين أسرع حواسيب الذكاء الاصطناعي العملاقة على هذا الكوكب استنادًا إلى المعايير المبكرة ، وتدعي أن RSC يمكنها مقارنة بالإعدادات الأقدم للشركة، تشغيل سير عمل رؤية الكمبيوتر حتى 20 مرة أسرع ومكتبة NVIDIA Collective Communication Library أسرع بتسع مرات.
ويقول Meta إن RSC يمكنه تدريب نماذج معالجة اللغة الطبيعية على نطاق واسع أسرع ثلاث مرات أيضًا على هذا النحو، ويمكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التي تحدد ما إذا كان “الفعل أو الصوت أو الصورة ضارًا أو حميدة” (على سبيل المثال، لاستئصال خطاب الكراهية) بسرعة أكبر، وفقًا للشركة، وسيساعد هذا البحث في حماية الأشخاص على الخدمات الحالية مثل Facebook و Instagram ، وكذلك في metaverse.
وإلى جانب إنشاء البنية التحتية المادية والأنظمة لتشغيل RSC ، قالت Meta إنها بحاجة إلى ضمان وجود ضوابط للأمان والخصوصية لحماية بيانات التدريب الواقعية التي تستخدمها، وتقول إنه باستخدام بيانات العالم الحقيقي من أنظمة الإنتاج الخاصة بها ، بدلاً من مجموعات البيانات المتاحة للجمهور، يمكنها استخدام أبحاثها بشكل أكثر فاعلية عن طريق تحديد المحتوى الضار، على سبيل المثال، وهذا العام ، تخطط Meta لزيادة عدد وحدات معالجة الرسومات في RSC إلى 16000، وتقول إن ذلك سيعزز أداء تدريب الذكاء الاصطناعي بأكثر من 2.5 مرة.
وأرادت الشركة ، التي بدأت العمل في المشروع في أوائل عام 2020 ، أن تقوم RSC بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات يصل حجمها إلى إكسابايت (ما يعادل 36000 سنة من الفيديو عالي الجودة).
وكتب Lee and Sengupta: “نتوقع مثل هذا التغيير في وظيفة الخطوة في القدرة الحسابية لتمكيننا ليس فقط من إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي أكثر دقة لخدماتنا الحالية ، ولكن أيضًا لتمكين تجارب مستخدم جديدة تمامًا ، خاصة في metaverse”.
