Der neue Meta- und Nvidia-Supercomputer hat ein erschreckendes Potenzial

Meta, ehemals Facebook, hat gerade bekannt gegeben, dass es an einem Supercomputer mit beispiellosen Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz arbeitet. Durch eine Kooperation mit Nvidia soll der Computer eines Tages aus Billionen von Beispielen lernen können.

Der Supercomputer verfügt über verblüffende Mengen an Leistung, und dies könnte eine fantastische Sache für Metas Metaverse -Bemühungen sein. Aber gibt es irgendwelche Nachteile bei der Erschaffung dieses KI-Biests?

Sowohl Meta als auch Nvidia kündigten in entsprechenden Blogbeiträgen die laufenden Fortschritte auf dem Supercomputer an, der Air Research SuperCluster oder kurz RSC genannt wird. Meta hat erklärt, dass RSC zu den schnellsten KI-Supercomputern gehört, die bisher gebaut wurden, aber es ist noch in Arbeit. Bis zur Fertigstellung, also etwa Mitte 2022, wird er der schnellste Supercomputer der Welt sein.

Ob RSC wirklich die schnellste derartige Maschine der Welt sein wird oder nicht, es ist unmöglich zu leugnen, dass sie mit überwältigender Kraft und Potenzial ausgestattet ist. Laut Meta hat sich das Unternehmen 2020 zum Ziel gesetzt, einen Forschungscomputer zu schaffen, der Modelle mit mehr als einer Billion Parametern lernen und trainieren kann.

RSC soll eines Tages mit Datensätzen von bis zu einem Exabyte arbeiten können. Die meisten von uns haben noch nie etwas von Exabyte gehört, und das ist kein Wunder – ein Exabyte summiert sich auf eine Milliarde Gigabyte an Daten, was laut Meta 36.000 Jahren hochwertiger Videos entspricht. Die besten SSDs mit 2 TB Speicher wirken plötzlich kleiner als ein Sandkorn.

Der Meta- und Nvidia-Supercomputer wird von 760 Nvidia DGX A100-Systemen angetrieben, die 6.080 Nvidia A100-Grafikkarten beherbergen. Laut Nvidia ist dieser Supercluster von GPUs in der Lage, 1.895 Petaflops an TensorFloat-32 (TF32)-Leistung zu liefern.

Der Computer ist noch nicht ganz fertig, aber er ist auf dem Weg dorthin. Nvidia hat angekündigt, dass im Laufe dieses Jahres fast 10.000 GPUs hinzugefügt werden, insgesamt 16.000, was zu bis zu 5 Exaflops an KI-Leistung führen kann. RSC klingt wie ein wahres Monster von einem Computer, aber wofür braucht Meta es wirklich?

Das Unternehmen listet einige der möglichen Anwendungsfälle in seinem Blogbeitrag auf. Das Ziel des Supercomputers ist es, das KI-Team von Meta beim Aufbau neuer und verbesserter KI-Modelle zu unterstützen. Diese neuen Modelle wären in der Lage, Hunderte von Sprachen in Echtzeit zu übersetzen, sodass Menschen auf der ganzen Welt nahtlos miteinander arbeiten oder spielen können. Die Tools wären auch hilfreich bei der Analyse verschiedener Inhalte, die in Metas App-Familie gefunden werden, und entfernen schädliche Einträge ohne menschliche Hilfe.

Letztendlich betont Meta seine bevorstehenden Metaverse-Bemühungen als eine der Verwendungen für den RSC. Es besteht kein Zweifel, dass ein Computer dieser Größe mit dieser Art von künstlicher Intelligenz Meta dabei helfen könnte, ihre Reise in das Metaversum zu beschleunigen. Das Potenzial ist nahezu grenzenlos, und obwohl Meta nicht sehr ausführlich darüber spricht, ist es ziemlich leicht vorstellbar. KI spielt eine große Rolle in einem erfolgreichen, lebensechten Metaverse, und Metas neuer Supercomputer könnte der nächste Schritt in diese Richtung sein.

Die Leistung künstlicher Intelligenz dieser Größe hat auch Nachteile. Die Möglichkeit, Gesprächen zuzuhören und sie in Echtzeit zu übersetzen, ist nur eines der Dinge, die potenziellen Datenschutzbedenken Tür und Tor öffnen könnten. Diese Macht kann leicht missbraucht werden. Meta verspricht, dass RSC im Hinblick auf Privatsphäre und Sicherheit entwickelt wurde, aber zweifellos werden einige Leute vorsichtig sein, wenn sie mit dem Potenzial konfrontiert werden, das Metas KI der nächsten Stufe bietet. Andererseits macht Meta definitiv einen Sprung in die Zukunft, und es kann viel Gutes daraus entstehen, wenn es richtig eingesetzt wird.