米メタ、ＡＩスーパーコンピューターを開発 世界最速と想定

コメント

注目のコメント

• 高橋 直大

  AtCoder株式会社 代表取締役社長

  ・2022年01月25日

  富岳は、CPUがめちゃめちゃ多いマシンです。CPUが158,976個ついてる。
  CPUというのはパソコンとかでも大体のものを計算するときに使っているもので、比較的なんでも早く計算できる感じのマシン。
  一方今回のは、GPUがめちゃくちゃ多いマシン。6080個のGPUが搭載されるらしい。GPUというのはざっくり言うと並列処理に強く、画像処理や機械学習なんかで活躍しやすい。
  ってことでジャンルがだいぶ違います。同条件で比較するなら富岳が世界一を取ってるジャンルで抜かれることはないかなー、という感じ。
  
  めちゃめちゃ詳しいわけじゃないので、違ってたらPickerさん適宜指摘お願いします＞＜（指摘見つけたら追記します）
• シバタ アキラ

  Weights & Biases カントリーマネージャー

  ・2022年01月25日

  各社が特化型のチップ作りに競争の軸を移している中、コンピューターの能力を単一の評価軸で比較することはどんどん意味がなくなっていく。
  今やOS・アプリケーション動作にあわせた総合的なチップ・システム設計や、特定の機能(AIによるコンテンツ検閲とか)に絞って部分最適化が行われたりしている。
  スーパーコンピューティングクラスターにおいても同様の特化傾向は必至でAIの利用においてはCPUよりもGPUの方が圧倒的に有利であることからこれからの重要な競争軸になる。
• 仲田 将之

  チームラボ Digitalart R&D

  ・2022年01月25日

  AI用のコンピュータと富岳のような従来型スパコンとの一番の違いは、高精度なシミュレーションが目的の富岳に対して、データも計算結果も正解が不要（精度不要）なAIなので、回路が圧倒的にシンプルになること。
  
  富岳のCPUは並列処理のARM拡張命令セット SVE(Scalabe Vector Extension)が計算能力の源泉なので、中身はほぼGPUと言ってもいいはず。もちろんCPUなので分岐命令とかシーケンシャルな処理も得意。
  
  RSCの特徴は、NVIDIA DGX A100 という、行列の並列処理が可能な NVIDIA A100 Tensor コア GPUというHPC用のGPUを8機搭載したシステムをラックごとに2機搭載したクラスターを作ってることで、ほぼNVIDIAのシステムを買ってきて入れるだけでAI用の最先端のスパコンを作ったことかも。
  
  今年後半には総数16000GPUを搭載したスパコンになるそう。DGXシステム単体で5PFlopsだそうなので、最終的には10E(エクサ)、つまり理論性能で1000京コンピュータになるみたいね。
  
  富岳が40京(倍精度)なので、その25倍位の性能になりそう(ただし単精度)。
  
  https://datacenterfrontier.com/new-meta-supercomputer-boosts-power-for-ai-workloads-future-metaverse/