为迎接超大模型时代，Meta 想要打造全球最快 AI 超算

Meta 不仅是全球*的社交网络公司，和当下最热门技术概念“元宇宙”的推行者。它同时也是人工智能（AI）研究的全球*公司之一。

该公司在 AI 方面*研究成果的背后，必然有强大的算力支持。不过一直以来，Facebook 从未对外界公开展示过其算力究竟有多厉害。

而在今天，Meta 公司突然对外宣布了其在打造 AI 超级计算机方面的最新进展。

根据 Meta 此次公开透露的结果，其打造的超级计算机 AI RSC，目前算力在全球应该已经排到了前四的水平。

这个情况已经足以令人非常震惊。毕竟，在算力方面能够和 RSC 相提并论的其它超级计算机，均由中国、美国、日本的国有研究机构运作——而 RSC 是前五里唯来自于私营机构的超算系统。

这还没完：这台超级计算机，还在以惊人的速度，变得更快、更强。

Meta 预测，到今年7月，也即半年之内，RSC 的算力将实现2.5倍的增长。另据专业机构HPCwire 估计，Meta 的 RSC 超级计算机，其运行Linpackbenchmark的算力将有望达到220PFlops。

如无意外，RSC 将成为名副其实的“全球最快 AI 超级计算机”。

｜AI 研发进入“超算”时代

首先需要回答一个问题：

什么样的 AI 研究，需要如此强大的超级计算机？

一般的模型，或许可以在一般的电脑或普通的数据中心里，用一块或是几块显卡就可以完成训练。而 Meta 正在研究的，是比目前的模型参数量要大得多，性能要求更高、更严格，训练花费时间更久的——超大模型。

以识别有害内容为例：CV 算法需要能够以更高的采样率，处理更大、更长的视频；语音识别算法需要在极大噪音的复杂背景下达到更高的识别准确度；NLP 模型要能够同时理解多种语言、方言和口音，等等……

在过去，许多算法在跑分数据集上都得到了不错的成绩。然而，Meta 是一家几大洲十亿级别用户量的公司，它必须确保同一个模型投放到生产环境中能够*限度保证普适性。所以，一般模型不够用了，现在要训练大模型。

训练大模型，需要大算力——问任何一个从事大模型研究的人，你都会得到这样的答案。毕竟过去的训练任务用几周能够完成，可在今后，面对新的大模型，我们可等不起几年……

“在今天，包括识别有害内容等在内的许多重要的工作，都对于超大模型产生了极大的需要，”Meta 在其新闻稿中写道，“而高性能计算系统是训练这些超大模型的重要组件。”

Meta 此次发布的超级计算机 AI RSC，全称为 AI Research SuperCluster（人工智能研究超级计算集群）。

虽然 Meta 在今天首次公开宣布推出这一系统，实际上 RSC 的前身版本最早在2017年就已经在 Facebook 公司内部投入生产使用了。当时，Facebook 团队采用了2.2万张英伟达 V100 Tensor GPU 组成了*单一集群。该系统每天可以运行大约3.5万个训练任务。

据 HPCwire 预计，这个基于 V100 GPU 的前身版本，按照 Linpack benchmark 的浮点计算性能应该已经达到了135 PFlops。这个水平在全球超算排行榜 Top500 的2021年11月排名中，已经足以排到第三名了，也即其算力可能已经超越了美国能源部在加州 Livermore 运作的“山脊”(Sierra) 超级计算机。

不过，对于 Meta 来说，这还远远不够。他们想要的，是世界上*、最快、最强的 AI 超级计算机。

这台超算还必须要达到生产环境的数据安全级别，毕竟在未来，Meta 的生产系统所用的模型可能直接在它上面训练甚至运行。

并且，这台超算还需要为用户——Meta 公司的 AI 研究员——提供不亚于一般训练机/显卡的使用便利性，和流畅的开发者体验。

2020年初，Facebook 团队认为当时公司的超算集群难以跟上未来大模型训练的需要，决定“重新出发”，采用最*的 GPU 和数据传输网络技术，打造一个全新的集群。

这台新的超算，必须能够在大小以 EB（超过10亿GB）为单位的数据集上，训练具有超过万亿参数量的超大神经网络模型。

（例如，中国科研机构智源 BAAI 开发的“悟道”，以及谷歌去年用 Switch Transformer 技术训练的混合专家系统模型，都是参数量达到万亿级别的大模型；相比来看，此前在业界非常著名的 OpenAI GPT-3 语言模型，性能和泛用性已经非常令人惊讶，参数量为1750亿左右。）

Meta 团队选择了三家在 AI 计算和数据中心组件方面最知名的公司：英伟达、Penguin Computing，和 Pure Storage。

具体来说，Meta 直接从英伟达采购了760台 DGX 通用训练系统。这些系统包含共计6080块 Ampere 架构 Tesla A100 Tensor 核心 GPU，在当时，乃至今天，都是最*的 AI 训练、推理、分析三合一系统。中间的网络通信则采用了英伟达 InfiniBand，数据传输速度高达200GB每秒。

存储方面，Meta 从 Pure Storage 采购了共计 231PB 的闪存阵列、模块和缓存容量；而所有的机架搭建、设备安装和数据中心的后续管理工作，则由从 Facebook 时代就在服务该公司的 Penguin Computing 负责。

这样组建出来的新超算集群，Meta 将其正式命名为 AI RSC：

相较于之前 FAIR 采用 V100显卡搭建的计算集群，初代RSC 对于生产级别的计算机视觉类算法带来了20倍的性能提升，运行英伟达多卡通讯框架的速度提升了超过9倍，对于大规模自然语言处理类workflow的训练速度也提升了3倍——节约的训练时间以周为单位。

值得一提的是，在 Meta 刚刚做好 RSC 升级计划的时候，新冠疫情突然袭来了。所有实体建造的工期都遇到了极大的不确定性，RSC 能否成功升级换代，打上了一个巨大的问号。

然而，公司业务发展和 AI 科研的需要，无法等待新冠疫情。负责 RSC 升级和建造的团队，以及包括英伟达、Penguin Computing、Pure Storage 等三家硅谷公司在内的技术合作方，不得不在极大的工期压力下，完成数据中心的装修建设、设备的生产和运输、现场装机、布线、调试等一系列非常繁琐和技术要求极高的工作。

更夸张的是由于当时全美各地都有居家隔离令，整个 RSC 项目团队的多位负责人，都不得不在家中远程工作……团队里的研究员 Shubho Sengupta 表示，“最让我感到骄傲的是，我们在完全远程办公的条件下完成了（RSC 的升级工作）。考虑到项目的复杂性，完全没有和其它团队成员见面就能把这些事都办了，简直太疯狂了”

就目前来看，RSC 已经是世界上运行速度最快的 AI 超级计算机之一了。

但是 Meta 仍不满足。

｜打造全球最快、最安全的 AI 超算

为了满足 Meta 在生产环境和 AI 研究这两大方面日益增长的算力需求，RSC 必须持续升级扩容。

按照 Meta 的 RSC 第二阶段（P2）计划，到今年7月，也即半年之内，整个计算集群的 A100 GPU 总数提升到惊人的1.6万块……

初代 RSC 采用的 DGX A100 单机数量是760台，折合6,080张显卡——这样计算的话，也就是说 RSC 将在 P2再增加9,920张显卡，即 Meta 需要再从英伟达采购1,240台 DGX A100 超级计算机……

就连英伟达也表示，Meta 的计划，将让 RSC 成为英伟达 DGX A100截至目前*的客户部署集群，没有之一。

算力提升了，其它配套设施，包括存储和网络，也要跟上。

按照 Meta 的预计，RSC的 P2 完成后，其数据存储总量将达到1 EB——折合超过10亿 GB。

不仅如此，整个超算集群的单个节点之间的通讯带宽也获得了史无前例般的提升，达到惊人的16TB/s，并且实现一比一过载（也即每个 DGX A100 计算节点对应一个网络接口，不出现多节点共享接口争抢带宽资源的情况）

（这里还有个点值得单独提一下：按照 Meta 团队的估计，像 RSC 这样采用 DGX A100 节点组建超算集群的做法，能够支持的节点上限也就是1.6万了，再多就会出现过载，意味着追加投资的边际收益显著降低。）

在数据安全的角度，Meta 这次也没有忘了在新闻稿中专门介绍其数据处理方式，以求令公众安心。

“无论是检测有害内容，还是创造新的增强现实体验——为了打造新的 AI 模型，我们都会用到来自公司生产系统，取自真实世界的数据，”Meta 表示，这也是为什么RSC 从设计之初就加入了数据隐私和数据安全方面的考虑。只有这样，Meta 的研究院才能够安全地使用加密、匿名化后的真实世界数据来训练模型。

1）RSC 被设计为无法和真正的互联网直接连接，而是和位于 RSC 所在地附近的一座 Meta 数据中心进行连接；

2）当 Meta 的研究人员向 RSC 的服务器导入数据的时候，这些数据首先要通过一道隐私审查系统，确认数据已经进行了匿名化；

3）在数据正式投入到 AI 模型算法的训练之前，数据也会再次进行加密，并且密钥是周期生成和抛弃的，这样即使有旧的训练数据存储，也无法被访问；

4）数据只会在训练系统的内存中解密，这样即使有不速之客闯入 RSC，对服务器进行物理访问，也无法破解数据。

可能是出于保密的目的，Meta 甚至连RSC 的具体所在地都没有透露……

不过根据已知的情况，RSC 的附近必有一座 Facebook/Meta 数据中心存在。并且，下图截取自 RSC 的公告视频，图中我们可以看到，AI RSC 位于右上，左下则是 Meta 的一座数据中心。图中有着大量较高的树木。

硅星人基本可以确定，上图中的 Meta 数据中心位于美国弗吉尼亚州 Henrico 县。该县是美国东部*的数据中心集中地，也是连接欧洲、南美、亚洲、非洲的多条海底光缆在美国的末端所在地。至于 RSC 的实际所在地，其前身应该是 QTS Richmond 数据中心。

右边为 Meta 数据中心，左边为 QTS Richmond 也即 Meta AI RSC 所在地 截自 Google Maps

最后，让我们来看看成本……

不考虑同样极其昂贵的存储和网络基础设施，我们就先只看计算的部分：

每台 DGX A100 的标准售价为19.9万美元，Meta 大宗采购肯定有折扣，但假设没有折扣的话：RSC 这次 P2 的扩容成本，仅显卡采购的部分，就高达2.5亿美元……）

当然，按照今天的 Meta 市值来看，这笔费用简直是九牛一毛。假若真的打造出全世界*最强最快的 AI 超算，对于这家公司的业务，无论是其现在的核心业务，还是未来的元宇宙产品，预计都能够带来非常大的帮助。

Meta 是这么说的：“最终，我们在 RSC 上面的努力，将能够为作为下一个关键计算平台的元宇宙铺就道路。届时，AI 驱动的应用和产品将会扮演重要的角色。”

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