Metaが手掛けるスパコン開発【第2回】

Meta（旧Facebook）の自前スパコン「RSC」は何のハードを使っているのか？

Meta Platformsが開発したスーパーコンピュータ「AI Research SuperCluster」（RSC）は、同社のこれまでのシステムとどう違うのか。どのようなハードウェアで構成されているのか。

公開 2022年05月02日 10時15分

著者

Esther Ajao

Ed Scannell

[TechTarget]

印刷する連載新着通知を受け取る

　Meta Platforms（旧Facebook）は人工知能（AI）システム向けスーパーコンピュータ「AI Research SuperCluster」（RSC）を開発し、自社のサービス強化に取り組んでいる。

　これまでMetaが使用していたシステムは、従来型のGPU（画像処理装置）クラスタを採用していた。GPUクラスタは、GPUを搭載したコンピュータ群から成るクラスタだ。「RSCによって、同社は大規模な次世代GPUクラスタを手に入れることになる」と、調査会社Gartnerでアナリストを務めるチラーグ・デケイト氏は指摘する。

MetaのAIスパコン「RSC」を構成するサーバ、ネットワーク、ストレージ製品

併せて読みたいお薦め記事

連載：Metaが手掛けるスパコン開発

第1回：Meta（旧Facebook）が“AIスパコン”を独自開発　その目的は？

メタバース市場への期待

　「重要なのは、RSCが優れたGPU技術を組み合わせて使用していることだ」とデケイト氏は指摘する。RSCによって、Metaは「多様な使い方が可能なサービスやシステムの構築が可能になる」と同氏は考える。

　2022年1月時点で、RSCはGPU搭載サーバ「NVIDIA DGX A100」760台から成り、計6080基のGPUを内包する。これらのGPUは、スイッチ「NVIDIA Quantum-2 InfiniBand」を使用して、通信速度200Gbpsのネットワーク経由で通信する。

　RSCのストレージの構成および容量は以下の通りだ。

Pure Storageのオールフラッシュアレイ「FlashArray」、容量175P（ペタ）B
Penguin Computingのサーバ「Altus」、容量46PB
Pure Storageのオールフラッシュアレイ「FlashBlade」、容量10PB

ハードウェア性能の評価は上々？

　RSCは、Metaが使用している旧世代のデータセンターと比較して、さまざまな処理を高速に実行できるようになったという。Metaが実施したテストでは、

コンピュータビジョン（コンピュータによる画像認識）関連処理
GPU（グラフィックスプロセッシングユニット）通信用のライブラリ（プログラム部品群）「NVIDIA Collective Communication Library」（NCCL）を用いたテスト
大規模なNLPモデルのトレーニング

といった処理の実行速度を向上できた。

　2022年1月時点のMetaでは、何十億個ものパラメーターを含む機械学習モデルのトレーニングに9週間かかっている。一方RSCでは、そのAIモデルのトレーニングが3週間で完了するとMetaは説明する。

　運用環境ではテストされていないものの、公表時点でのRSCのコア数や通信速度などのスペックは、世界最速クラスのスーパーコンピュータに比肩する。「2022年中に計画通り完成した暁には、RSCは『世界最速のAIスーパーコンピュータ』になる」とMetaは主張する。

TechTarget発　先取りITトレンド

米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。

印刷する

TechTarget発　先取りITトレンド

米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。

連載新着通知を受け取る

この連載の記事をもっと見る

この記事の著者

Esther Ajao

Ed Scannell

米TechTargetのニュースディレクター。IT担当者向けの技術トレンドに関する速報の執筆、ニュース解説、特集企画を担当。過去にはIT関連の情報を提供する『InfoWorld』『Computerworld』で26年間編集者を務め、IBMやMicrosoftなど大手IT企業の法人向け製品や技術に関するテーマを担当した。