Công ty Meta chế tạo siêu máy tính mới có thể thay đổi thế giới metaverse

Gã khổng lồ công nghệ Meta, trước đây được biết đến dưới cái tên Facebook, vừa tiết lộ rằng họ đã chế tạo một trong những siêu máy tính có tốc độ xử lý nhanh nhất thế giới với tên gọi Research SuperCluster, hay RSC. Giám đốc điều hành Mark Zuckerberg cho biết bộ máy sử dụng 6.080 bộ xử lý đồ họa (GPU) được kết hợp thành hệ thống 760 mô-đun Nvidia A100, đây là cỗ máy xử lý được xây dựng cho các tác vụ trí tuệ nhân tạo nhanh nhất.

Công ty Meta chế tạo siêu máy tính mới có thể thay đổi thế giới metaverse – Ảnh minh họa

Sức mạnh xử lý của bộ máy ngang bằng với siêu máy tính Perlmutter, Perlmutter sử dụng hơn 6.000 GPU Nvidia giống nhau và hiện đang đứng vị trí thứ 5 trong danh sách các máy tính nhanh nhất thế giới. Trong giai đoạn thứ hai, Meta có kế hoạch tăng hiệu suất lên hệ số 2,5 và tăng số lượng GPU lên 16.000 trong cỗ máy vào năm nay.

Meta sẽ sử dụng RSC cho nhiều dự án nghiên cứu về hiệu suất cấp độ cao hơn, như AI “đa phương thức – multimodal”, dưới sự kết hợp của âm thanh, hình ảnh và hành động thay vì chỉ có một loại dữ liệu đầu vào. Qua đó, chức năng của máy tính sẽ hữu ích cho việc giải quyết một trong những vấn đề phức tạp lớn của Facebook là phát hiện nội dung độc hại.

Với tư cách là một nhà nghiên cứu AI hàng đầu, Meta hy vọng khoản đầu tư vào RSC sẽ được đền đáp, góp phần xây dựng lĩnh vực công nghệ được ưu tiên mới nhất của công ty là metaverse. RSC có thể đủ mạnh để dịch đồng thời bài phát biểu cho một nhóm lớn các cá nhân với nhiều ngôn ngữ khác nhau.

CEO Mark Zuckerberg của Meta cho biết rằng công ty xây dựng các trải nghiệm trong metaverse cần phải có sức điện toán mạnh – Ảnh minh họa

CEO Mark Zuckerberg của Meta cho biết việc xây dựng các trải nghiệm trong metaverse cần phải có sức điện toán mạnh. RSC sẽ cho phép các mô hình AI mới có thể học từ hàng nghìn tỷ trường hợp, hiểu hàng trăm ngôn ngữ và nhiều hơn thế nữa.

Các nhà nghiên cứu của Meta Kevin Lee và Shubho Sengupta cho biết, một trong những ứng dụng hàng đầu của AI là đào tạo cho hệ thống AI nhận ra nội dung trong ảnh, RSC xử lý nhanh hơn khoảng 20 lần so với Nvidia vào năm 2017. Về mặt giải mã giọng nói của con người, RSC nhanh hơn khoảng ba lần so với Nvidia.

Thuật ngữ trí tuệ nhân tạo ngày nay thường đề cập đến một phương pháp được gọi là học máy (machine learning) hoặc học sâu (deep learning) có thể xử lý dữ liệu như hoạt động của não người. Làm được điều này sẽ là một cuộc cách mạng vì các mô hình AI được đào tạo thông qua việc tiếp xúc với dữ liệu trong thế giới thực. Ví dụ: AI có thể tìm hiểu khuôn mặt mèo trông như thế nào bằng cách phân tích hàng nghìn bức ảnh mèo, so với lập trình truyền thống là nhà phát triển phải cố gắng mô tả đầy đủ nhiều loại lông, râu, mắt và tai của mèo.

RSC cũng có thể giúp giải quyết một vấn đề đặc biệt nan giải về AI được Meta gọi là học tự giám sát (self-supervised learning). Các mô hình AI ngày nay được đào tạo dựa trên dữ liệu chú thích. Ví dụ: các biển báo dừng được gắn nhãn trong ảnh được sử dụng để huấn luyện chương trình AI cho phương tiện tự hành và bản ghi chép lời thoại đi kèm với âm thanh được sử dụng để huấn luyện AI nhận dạng giọng nói. Nhiệm vụ khó khăn hơn của việc đào tạo tự giám sát là sử dụng dữ liệu thô, không được gắn nhãn. Cho đến nay, về lĩnh vực phương tiện tự hành thì máy tính vẫn chưa thể đạt đến trình độ điều khiển phương tiện như con người.

Meta và những nhà phát triển AI khác đã chỉ ra rằng việc đào tạo các mô hình AI với bộ dữ liệu lớn sẽ tạo ra kết quả tốt hơn. Đào tạo các mô hình AI cần nhiều mã lực tính toán hơn rất nhiều so với việc chạy các mô hình đó, đó là lý do tại sao iPhone có thể mở khóa khi nhận dạng khuôn mặt người dùng mà không yêu cầu kết nối với trung tâm dữ liệu chứa đầy máy chủ.

Các nhà thiết kế siêu máy tính điều chỉnh máy của họ qua việc cân bằng phù hợp bộ nhớ, hiệu suất GPU, hiệu suất CPU, mức tiêu thụ điện năng và đường dẫn dữ liệu nội bộ. Trong công nghệ AI ngày nay, GPU là bộ phận quan trọng, một loại vi xử lý ban đầu được phát triển để tăng tốc độ xử lý đồ họa nhưng giờ đây, GPU được sử dụng cho nhiều công việc điện toán khác.

Các chip A100 tiên tiến của Nvidia được thiết kế đặc biệt cho AI và các tác vụ trung tâm dữ liệu lớn khác. Các công ty lớn như Google, cũng như nhiều các công ty khởi nghiệp khác đang hoàn thiện các bộ xử lý AI chuyên dụng, vài bộ xử lý trong số đó là những con chip lớn nhất từng được chế tạo.

Bài: Hào – Theo CNET