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が手掛けるスパコン開発【第2回】

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。

[Esther Ajao, Ed Scannell，TechTarget]

　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

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　「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。

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