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Facebook va allumer l’ordinateur le plus puissant du monde pour le metaverse

Voici un record inattendu que Meta (Facebook) atteindra cette année : l’ordinateur le plus puissant du monde. Avec une période de construction de deux ans, il peut apporter des avantages stratégiques significatifs à l’entreprise. Depuis deux ans, Meta (Facebook) développe un supercalculateur qui atteindra à terme environ 5 exaflops de puissance de calcul.

A titre de comparaison, le supercalculateur le plus rapide du monde en ce moment se trouve au Japon, appelé Fugaku, avec une puissance de 0,4 exaflops. A tel point qu’en lançant son nouveau bébé l’été prochain, Facebook devrait immédiatement figurer en tête du Top500, le classement des ordinateurs actifs les plus puissants au monde.

Baptisé AI Research SuperCluster (RSC), ce superordinateur, mis en projet avec l’idée de fournir à l’entreprise une puissance de calcul phénoménale pour ses recherches en matière d’intelligence artificielle (IA), pourrait finalement avoir une utilité différente, avec la réorientation de Meta vers le metaverse.

D’ailleurs, les ambitions de Mark Zuckerberg sont énormes concernant ce « nouvel Internet » fait d’avatars et de mondes 3D interconnectés, devant brouiller les frontières entre réel et virtuel.

Puisque avec une telle puissance de calcul à disposition, Facebook se dote d’une arme redoutable pour accélérer ses recherches et développements, améliorer ses outils de détection et de modération, tout en traitant une quantité phénoménale de données pour perfectionner le fonctionnement de ses sites et services. Une machine cruciale pour inventer de nouvelles expériences dans le metaverse, en s’appuyant sur les capacités de l’IA.

16 000 GPU Nvidia

Actuellement, AI Research SuperCluster a terminé sa première phase de déploiement ; 6 000 processeurs graphiques ont déjà été assemblés et la puissance de ce superordinateur égale à peu près celle de Perlmutter, 5e du Top500. D’ici au mois de juillet, ce sont 16 000 GPU fournis par Nvidia qui y auront été interconnectés.

Selon Facebook, cela permettra de diviser par trois le temps nécessaire pour entraîner un modèle d’IA, de neuf à seulement trois semaines, et d’intégrer jusqu’à 1 000 milliards de paramètres différents dans ses projets.

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