Meta将超级计算机规模化生产

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ICC讯在2025年OCP全球峰会上，Meta公司的Dan Rabinovitsj表示，超级计算机已从需耗时逾年在精英研究实验室"精工细作"的项目，转变为每日可量产数百台的产品。 "我们正在像量产产品一样交付超级计算机，"Meta硬件与AI系统基础设施工程副总裁Rabinovitsj在主题演讲中表示，"我们正将基础设施转型为消费电子产品的运营模式。"他补充道："我们习惯于每年假日季推出新手机或新...

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Rabinovitsj表示，超级计算机已从需耗时逾年在精英研究实验室\"精工细作\"的项目，转变为每日可量产数百台的产品。  \"我们正在像量产产品一样交付超级计算机，\"Meta硬件与AI系统基础设施工程副总裁Rabinovitsj在主题演讲中表示，\"我们正将基础设施转型为消费电子产品的运营模式。\"他补充道：\"我们习惯于每年假日季推出新手机或新电视。现在我们正以同样节奏部署超级计算机。\"  这种规模是为满足AI算力需求以服务Meta每日34亿用户所必需的。\"我们已成功将AI整合到公司几乎各项业务中，\"Rabinovitsj说，\"这确实是令人兴奋的旅程，但也非常艰难。我曾以为硬件之所以叫硬件是因为它难，但实际上各方面都难。\"  在2022年生成式AI革命之前，Meta就已开始使用AI。该公司曾建成横跨整个数据中心的单一AI集群。随着时间的推移，Meta持续将集群中的GPU数量翻倍——从24,000个增至100,000个。他表示，公司目前正规划吉瓦级数据中心，其数百万GPU将跨越多个区域。  规模的扩大导致对错误控制的要求提高。为此，Meta提出了\"服务器业力\"的概念来预测服务器错误，使公司能够主动将服务器下线以维持可靠性。\"我们下一步的目标更加疯狂，\"Rabinovitsj说。  全栈创新  Meta计划将AI扩展至相距数百公里的多个区域，这需要在软件、硬件及技术栈的每个部分进行创新，\"一路深入到定制芯片中的晶体管\"。公司近期与英伟达合作推出了Minipack3数据中心交换机，并正在开发名为\"非调度架构\"的新型网络架构，专为最大规模的AI集群设计。\"仅仅为了解决在如此远距离上构建这些庞大集群的挑战，我们就需要一种方法来保证端到端的性能，\"Rabinovitsj说。  他指出，Meta的1吉瓦\"Prometheus\"集群已在俄亥俄州新奥尔巴尼市投入运行，其数据中心搭建在帐篷内以便更快部署——就像他发表演讲的OCP主题演讲所用的大帐篷一样。5吉瓦的\"Hyperion\"集群计划未来几年在路易斯安那州里奇兰教区上线。Hyperion的跨度相当于从纽约下城区到中央公园，步行需要三个小时。Rabinovitsj表示，这将是Meta及其他超大规模公司建设的众多该规模集群之一。  为实现此规模，Meta正在部署多种类型的标准化硬件，这带来了软件挑战，并需要向开发人员社区隐藏复杂性。这种多样性在弹性、性能和冗余供应链选项方面带来了回报。  如同移动非洲象  Rabinovitsj表示，对于网络，只有以太网能满足Meta的需求。Meta支持新引入的\"面向纵向扩展网络的以太网\"OCP工作流，该工作流也获得了AMD、Arista、ARM、博通、思科、HPE、英伟达、OpenAI等AI和网络领域领导者的支持。ESUN旨在提高纵向扩展环境中的吞吐量并降低延迟。  大型纵向扩展域需要更大的机架。到2027年第三季度，Meta将需要支持多达256个加速器的机架。Rabinovitsj称它们为\"BFRs\"。\"我们让你们自己想象'BFR'是什么，\"他说。这些机架是满足AI需求所必需的，但它们在设计、制造、运输、运营和维护方面都很困难。例如，机架太大太重，无法放在搬运车上。一个60-70磅的托盘中间容易下垂，需要加固。  Meta不得不设计一种新型牵引车在数据中心内移动这些机架——\"其等效质量相当于一头非洲象\"——并将把该设计开源给OCP。\"这些东西如此之大，你必须以不同的方式构建所有结构，以确保在移动这些机架时具备所需的刚性和完整性，\"他说。这些机架采用液冷，内部有\"许多昂贵且精密的设备，因此设计中所投入的考量确实令人印象深刻。\"  泡沫？何种泡沫？  Rabinovitsj驳斥了关于AI是经济泡沫、即将像互联网泡沫或上世纪90年代和本世纪初的光纤建设热潮那样崩溃的言论。\"这种容量需求至少在未来几年内将持续存在，并且需要'以质量和可靠性'来交付，\"他说。  \"从事基础设施建设多年，我们曾以为已经掌握了关于规模的一切，但老实说，AI每天都在挑战我们所有人的极限，\"Rabinovitsj表示，\"我们必须挺身而出，找出解决这些挑战的方法。\"然而，这种需求导致了技能短缺。\"整个行业都急需高质量的工程师，\"他说。这也适用于合作伙伴，他们需要雇佣熟练工人在工厂工作。  此外，数据中心需要设计得能减少温室气体排放。\"我们需要寻找非常显著且富有创意的方法来减少所有这些基础设施相关的排放，\"Rabinovitsj说。  他总结道：\"对我来说，在Meta工作最有趣的事情之一是我们能够致力于从PyTorch到晶体管的所有技术栈层面，这极大地有助于理解这些挑战的规模和背景。\"","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"1","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}