Meta desarrolla un dúo de centros de datos “centrados en IA”, equipados con 24.000 GPU NVIDIA H100
Los avances de Meta en el aumento de la potencia informática de la IA continúan mientras la empresa planea realizar desarrollos masivos utilizando las GPU de IA NVIDIA H100
La iniciativa Meta AI de Mark Zuckerberg ha alcanzado un nuevo nivel a medida que la empresa avanza hacia un rápido desarrollo de AGI, que es el próximo gran avance después de la IA generativa en este campo. Para lograr una potencia informática óptima, Meta ha desarrollado dos nuevos clústeres de centros de datos, según informó Datacenter Dynamics, con el único objetivo de la investigación de IA y el desarrollo de LLM en aplicaciones específicas del consumidor, como el reconocimiento de voz e imagen. La empresa ha decidido integrar nada menos que las GPU H100 AI de NVIDIA, y ambos clústeres contienen 24.576 unidades.
Ampliando más lo que ofrecen los clústeres, ambos vienen con una capacidad de interconexión de 400 Gbps, uno tiene la solución de estructura desarrollada por Meta basada en el Arista 7800, mientras que el otro clúster presenta la estructura Quantum2 InfiniBand de NVIDIA para garantizar una experiencia de interconectividad perfecta. . Además, los clústeres se basan en la plataforma Grand Teton AI de GPU abierta de Meta, que está diseñada para aprovechar las capacidades presentes en los aceleradores modernos al tener un ancho de banda y una capacidad de computación mejorados de host a GPU.
Los dos nuevos clústeres de Meta son parte de los planes de la compañía de ser una fuerza líder en tener una mayor capacidad informática de IA que sus competidores. La integración de las H100 de NVIDIA se enmarca en el plan de emplear 350.000 de estas GPU de IA para finales de este año, lo que suma un total de 600.000 H100 en su bolsa. Se trata, sin duda, de una apuesta "dura" de la firma por avanzar en la era de la IA, donde la tecnología ha experimentado una adopción masiva en los últimos tiempos. Y, por lo que parece, Meta tiene planes de hacer crecer su infraestructura de IA rápidamente, evolucionándola con componentes de próxima generación.
