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。
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
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。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
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。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[o9ソリューションズ・ジャパン株式会社] 「改正物流効率化法対策」徹底解説 総物流費を抑制するサプライチェーン戦略 -
製品資料
[o9ソリューションズ・ジャパン株式会社] 「サプライチェーン最適化」実践ガイド：効果的な意思決定を実現する秘訣とは？ -
製品資料
[株式会社リンプレス] 非デジタル／IT人材を「自走するDX推進者」に変えるための育成ロードマップ -
市場調査・トレンド
[ワンアイルコンサルティング株式会社] AI時代の組織設計：「判断と責任」を人に残すための2つの原則とは？ -
技術文書・技術解説
[ワンアイルコンサルティング株式会社] システムの保守がモダン化を阻む？ 「変えない判断」から脱却する方法とは
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
「完璧な設計」なのに3000万円溶けた AWSの失敗事例から学ぶ3つの教訓
-
2
1200万円のSaaS導入を回避 スギ薬局「運用費10万円」のAIエージェント構築術
-
3
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
4
LLMの「過学習」、正しく説明している文章はどれ？
-
5
「AIバブル」は崩壊するのか？ 熱狂の後に来る“尻拭い”と4つの防衛策
-
6
パナソニックが国内製造26拠点のERPを「SAP S/4HANA」に統一 アドオン7割削減
-
7
脱VMwareの前提が崩れる BroadcomのVDDK公開停止で確認すべき点
-
8
高額な「AI PC」を一般従業員も使えたら？ 費用のハードルを一気に下げる方法
-
9
守るべきは「開発者のフロー状態」 AIによる生産性改善の6施策
-
10
「RAGの利用」に関するアンケート
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
JR西日本ITソリューションズが「監視業務の属人化」を解消した方法とは？
-
2
インシデント対応工数を約3割削減、東京ガスの事例に学ぶ監視体制刷新のコツ
-
3
生成AIで文書活用を進めるには？ 効率化と安全性をどう両立する
-
4
Windows PCとMacの選択制で生産性向上 LINEヤフーが実践する運用管理方法とは
-
5
DX／AI投資の壁を突破、現代の最高財務責任者が直面する課題と克服のヒント
-
6
「Google Workspace」活用事例34選、先進の生成AIによる組織変革の全貌
-
7
「人員を増やす」という選択肢はない 情シスが負の連鎖から抜け出すには？
-
8
Linuxのスキルを証明する“激推し”の認定資格はこれだ
-
9
「問題が深刻化しやすいプロジェクト管理」から脱却する方法とは？
-
10
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー