Meta Platformsは、機械学習モデルをトレーニング可能なスーパーコンピュータ「AI Research SuperCluster」（RSC）の開発を進めている。専門家が考える、同社にRSCが不可欠な理由とは。
2022年1月、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）の完成が間近であることを、公式ブログのエントリ（投稿）で発表した。同社はRSCを、自然言語処理（NLP）とコンピュータビジョン（コンピュータによる画像認識）の大規模な機械学習モデルのトレーニングに使用するという。
RSCの目的は
を支援することだ。MetaはRSCによって、メタバース（巨大仮想空間）市場の支配権を握ろうとしている。
「Metaの『Facebook』『Instagram』といったサービスの拡充には、ディープラーニング（深層学習）による巨大な機械学習モデルのトレーニングが欠かせない」。調査会社Gartnerでアナリストを務めるチラーグ・デケイト氏はそう語る。機械学習の一種であるディープラーニングは、画像認識、映像認識、音声翻訳などに使われている。
デケイト氏によると、ディープラーニングによる機械学習モデルのトレーニング、アップデート、メンテナンスを常に実施するために、Metaは大規模な補強を必要としている。RSCはそれを実現する手段だ。
「Metaに必要なのは、複数種類の機械学習モデルをトレーニングできる『AIスーパーコンピュータ』だ」とデケイト氏は言う。こうしたスーパーコンピュータは複数のニューラルネットワーク（入力データに対する出力結果を定義した機械学習モデル）のトレーニングが可能で、さまざまな用途に活用できる。
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