Meta anuncia centros de datos AI con más de 24,000 GPUs de NVIDIA

La Inteligencia Artificial (IA) es un sector de gran importancia para las corporaciones tecnológicas líderes, lo que se refleja en sus masivas inversiones de capital en infraestructuras especializadas para el desarrollo y la investigación en IA. Meta, una empresa destacada en el campo, ha tomado pasos significativos al anunciar la creación de dos nuevos centros de datos que cuentan cada uno con 'clusters' de 24,576 unidades de procesamiento gráfico (GPUs), con el objetivo de apoyar a los modelos de IA actuales y futuros.

La Ambiciosa Ruta de Meta hacia la IA

Para finales de 2024, Meta tiene como meta la integración de 350,000 GPUs NVIDIA Tensor Core H100 en su infraestructura de IA. Estos números impresionantes son indicativos del compromiso de la empresa con la IA, donde pretende posicionarse como un líder en la industria.

"Liderar el desarrollo de IA significa liderar las inversiones en infraestructura de hardware," señaló la compañía. Y con una visión a largo plazo, Meta aspira a construir una inteligencia general artificial (AGI) de manera abierta y responsable, accesible para que todos se beneficien de ella.

Innovación en los Nuevos Clusters de GPU

Estos clusters no solo son notables por la cantidad de GPUs, sino también por su configuración de red avanzada, que cuenta con una capacidad de interconexión de 400Gbps. Un cluster utiliza la solución de tejido de red de Meta basada en Arista 7800, mientras que el otro integra la tela Quantum2 de NVIDIA, ofreciendo un sistema más avanzado que el SuperCluster de Investigación de IA (RSC) de Meta con 16,000 NVIDIA A100 GPUs lanzado en 2022.

Las eficientes redes de alta performance y las decisiones estratégicas de almacenamiento, sumadas a los 24,576 NVIDIA Tensor Core H100 GPUs, permiten a estos clusters soportar modelos de IA más grandes y complejos, abriendo camino a avances significativos tanto en el desarrollo de productos GenAI como en la investigación de IA.

El constante perfeccionamiento y crecimiento de su infraestructura de IA es una prioridad para Meta, lo que implica una evaluación y mejora continua de todos los niveles de su infraestructura, desde los componentes físicos y virtuales hasta las capas de software, con el fin de soportar modelos emergentes y la investigación en IA.

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