Facebook chế tạo siêu máy tính AI nhanh nhất thế giới

Meta, công ty mẹ của Facebook cho biết đã chế tạo một siêu máy tính trí tuệ nhân tạo (AI) nhanh nhất thế giới, dự kiến hoàn thành vào giữa năm 2022.

Theo CEO Mark Zuckerberg, trải nghiệm trong vũ trụ ảo (metaverse) đòi hỏi sức mạnh tính toán khổng lồ. Dự án AI Research SuperCluster (RSC) sẽ giúp công ty xây dựng các mô hình AI tốt hơn, học hỏi từ hàng nghìn tỷ mẫu, hiểu hàng trăm ngôn ngữ và hơn thế nữa.

Facebook chế tạo siêu máy tính AI nhanh nhất thế giới

RSC sẽ sử dụng các thuật toán kiểm duyệt để phát hiện những nội dung tiêu cực, độc hại trên các nền tảng của Meta như Facebook và Instagram và hướng tới các tính năng thực tế ảo tăng cường (AR). Meta cho biết nghiên cứu này giúp công ty phát triển các dự án về metaverse trong tương lai.

Meta cũng tuyên bố RSC hiện là một trong những siêu máy tính chạy AI nhanh nhất trên thế giới. Người phát ngôn của Meta cho biết công ty đã hợp tác với các nhóm từ Nvidia, Pure Storage và Penguin Computing để xây dựng siêu máy tính này.

Các kỹ sư của Meta Kevin Lee và Shubho Sengupta hy vọng RSC sẽ giúp xây dựng các hệ thống AI hoàn toàn mới, chẳng hạn như có thể cung cấp khả năng dịch giọng nói theo thời gian thực cho nhiều nhóm người, mỗi người nói một ngôn ngữ khác nhau, để họ có thể cộng tác liền mạch trong một dự án nghiên cứu hoặc chơi một trò chơi tương tác AR.

Dự án RSC đã bắt đầu cách đây một năm rưỡi, các kỹ sư của Meta thiết kế các hệ thống khác nhau của máy như làm mát, nguồn, mạng và cáp từ số không. Giai đoạn một của RSC đã được thiết lập và vận hành, bao gồm 760 hệ thống Nvidia GGX A100 chứa 6.080 GPU được kết nối (một loại bộ xử lý đặc biệt tốt trong việc giải quyết các vấn đề về học máy). Meta cho biết nó cung cấp hiệu suất được cải thiện tới 20 lần cho các nghiên cứu về thị giác máy tính. Giai đoạn hai của RSC dự kiến hoàn thành trong năm 2022, chứa tổng cộng 16.000 GPU và có thể đào tạo các hệ thống AI với hơn một nghìn tỷ thông số trên các tập dữ liệu lớn như một exabyte.

Những con số này đều rất ấn tượng, nhưng chính xác siêu máy tính AI là gì và có điểm nào khác so với các siêu máy tính truyền thống?

Hai loại hệ thống, được gọi là máy tính hiệu suất cao (HPC), gần giống trung tâm dữ liệu về kích thước và ngoại hình, dựa vào số lượng lớn các bộ xử lý được kết nối với nhau để trao đổi dữ liệu với tốc độ nhanh chóng.

Theo nhà phân tích Bob Sorensen của HPC tại Hyperion Research, độ chính xác chính là sự khác biệt của HPC sử dụng AI và HPC truyền thống. Các siêu máy tính AI có thể thực hiện nhiều phép tính mỗi giây hơn so với HPC thông thường dù sử dụng cùng một phần cứng.

Mức độ chính xác được đánh giá bằng các phép tính số thực dấu phẩy động (Floating-point arithmetic) – một cách viết tắt toán học cực kỳ hữu ích để thực hiện các phép tính sử dụng các số rất lớn và rất nhỏ. Tốc độ của các siêu máy tính được tính bằng cách sử dụng phép toán dấu phẩy động 64 bit/giây (FLOP). Tuy nhiên, vì các phép tính AI đòi hỏi độ chính xác thấp hơn, các siêu máy tính AI thường được đo bằng FLOP 32 bit hoặc thậm chí 16 bit.

Điều đó có nghĩa là khi Meta nói rằng họ đã chế tạo siêu máy tính AI nhanh nhất thế giới, nó không nhất thiết so sánh trực tiếp với các siêu máy tính truyền thống – những cỗ máy khổng lồ được các trường đại học và chính phủ triển khai để tính toán trong các lĩnh vực phức tạp như vũ trụ, vật lý hạt nhân và biến đổi khí hậu vì chúng có những điểm mạnh khác nhau.

Ông Sorensen cũng cho biết các nhà cung cấp HPC thường trích dẫn các con số hiệu suất cho biết máy của họ có thể chạy nhanh nhất nhưng đó chỉ là hiệu suất cao nhất trên lý thuyết.

Thước đo tiện ích thực sự của siêu máy tính được đánh giá trong công việc chúng làm trong thực tế, chứ không phải dựa vào lý thuyết. Đối với Meta, công việc đó có nghĩa là xây dựng hệ thống kiểm duyệt vào thời điểm công ty đang vướng vào nhiều bê bối và tạo ra một nền tảng máy tính mới qua kính AR hay metaverse để cạnh tranh với các đối thủ như Google, Microsoft và Apple. Một siêu máy tính AI cung cấp nhiều lợi thế cho Meta, nhưng đó không phải là tất cả. Công ty vẫn cần phải nghiên cứu thêm các chiến lược khác.