为了元宇宙，Meta要建设全球最强AI超算

人工智能少不了算力支撑，就像真正的元宇宙少不了AI的赋能。

1月25日，扎克伯格宣布，Meta将要建造全球最快的AI超算——人工智能研究超级集群（ AI Research SuperCluster，缩写RSC），集成1.6万个英伟达A100 GPU，算力高达5 EFLOPS（混合精度）。

顾名思义，AI超算便是专门用于人工智能计算的超级计算机，主要负责相关AI模型的训练、运算等。

据了解，目前全球最快的超算是日本的富岳，其在混合精度下的最高算力仅为2 EFLOPS。然而即将于今年年中完成建设的Meta超算RSC，却是能够达到富岳的2.5倍。

当然，这里需要提及的一点，混合精度指的是训练AI模型时，单精度（FP32）和半精度（FP16）两种不同类型数据的混用训练状态，既可以加快训练时间，又能减少模型训练时所占用的内存。而这里强调混合精度的概念，亦是为了突出RSC的AI运算性能。

毫无疑问，想要真正建设好元宇宙，AI技术肯定是基石之一。然而在深度学习还未得到实质性突破的今天，想要更为优秀的元宇宙场景，只能将模型建得更大、参数定义得更多，才可以得出更准确的结果。

Meta多次在公开消息中表示：开发超算的目的之一便是帮助实现公司的元宇宙愿景。用超算跑AI也是因为，AI驱动的应用和产品将在元宇宙中发挥重要作用。

事实上，做CV（计算机视觉）也好，NLP（自然语言处理）也罢，只要没有摆脱深度学习的范畴，在狭义上，其算力的需求就是无止境的。坊间大热的专用AI芯片是这个道理，终端的算力预埋、硬件堆砌也是这个道理。

只不过令人意想不到的是，Meta此次AI超算的组建，却没有配置专用AI芯片，而是选择了英伟达的A100 GPU。据悉，A100 GPU首发于2020年，基于安培架构，拥有 438 个第三代 Tensor Core，算力可达2000TOPS。但同样需要注意的一点是，该芯片的功耗很大，甚至高达800W。

Meta的AI布局很早，彼时还是Facebook的它，早在2017年的时候便推出了AI框架PyTorch。现如今，该深度学习框架不仅在学术界里倍受推崇，产业界也尤为流行。或许会问，AI三大基石不是算力、算法、数据来着，与所谓的框架有何关系？

简单理解，AI框架集成了一堆常用算法和计算过程，开发者只需了解计算目的、选择适当算法、提供结构化原始数据，就可以进行识别和推理，是一种提高效率的工具。

就像现在的元宇宙，我们或许能够看到的只是AR、VR、XR等各种摸得到的端口，但实际上，在冰山之下面还隐藏着更多需要“创造”的东西，包括专用的操作系统、专用的芯片、专用的数据库……

显而易见，为了将元宇宙真正落在实处，Meta已经开始逐渐铺路，其原先在AI领域的沉淀，相信也会很快排上用场。而关于本次AI超算的项目，RSC的第一阶段已经启动运行，由760个Nvidia DGX A100系统组成，共包含6080个GPU。

总而言之，尽管现阶段呈现出来的元宇宙行业并不清晰，也没有办法确定Meta的做法是否正确。但好消息是，总有那么一些人在不确定之中能够找到属于自己的确定。

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