{"id":7342,"date":"2022-12-29T11:09:58","date_gmt":"2022-12-29T11:09:58","guid":{"rendered":"https:\/\/network-king.net\/meta-evaluiert-neues-design-fuer-rechenzentren\/"},"modified":"2022-12-29T11:12:46","modified_gmt":"2022-12-29T11:12:46","slug":"meta-evaluiert-neues-design-fuer-rechenzentren","status":"publish","type":"articles","link":"https:\/\/network-king.net\/de\/meta-evaluiert-neues-design-fuer-rechenzentren\/","title":{"rendered":"Meta evaluiert neues Design f\u00fcr Rechenzentren"},"content":{"rendered":"\n

Im Hinblick auf neue Arbeitslasten, die sich im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz abzeichnen, pr\u00fcft Meta m\u00f6glicherweise ein reoptimiertes Design f\u00fcr eine neue Generation von Rechenzentren. Das Unternehmen von Mark Zuckerberg hat bereits den Bau mehrerer Einrichtungen gestoppt. Vielleicht um zu untersuchen, wie zuk\u00fcnftige Rechenzentren aussehen sollten \u2013 insbesondere wenn sie in der Lage sein sollen, h\u00f6here Verarbeitungsgrade von K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) und Experimente im Metaverse zu bew\u00e4ltigen.<\/p>\n\n\n\n

Erste Anzeichen, die in diese Richtung deuteten, gab es Mitte Dezember: Meta verlautbarte, dass sie den Bau von zwei neuen Geb\u00e4uden auf dem eigenen Campus in Odense<\/a>, D\u00e4nemark, unter- beziehungsweise sogar abbrechen w\u00fcrden, wie auf der Website von Data Center Dynamics (DCD) zu lesen ist. Wenig sp\u00e4ter war ein weiteres Geb\u00e4ude in der nordamerikanischen Gemeinde Temple<\/a>, Texas, betroffen.<\/p>\n\n\n\n

Peter M\u00fcnster, der Kommunikationsmanager von Meta f\u00fcr die nordische Region, erkl\u00e4rte damals, dass die Unterst\u00fctzung von KI-Workloads in gro\u00dfem Ma\u00dfstab eine andere Art von Rechenzentrum erfordert als die, die f\u00fcr den Betrieb der regul\u00e4ren Online-Dienste des Unternehmens gebaut wurden. Daher konzentriere man sich auf die Entwicklung und Umsetzung einer neuen Generation von Rechenzentren.<\/p>\n\n\n\n

DCD-Quellen zufolge werden einige der insgesamt elf in der Entwicklung befindlichen Projekte von Meta neu gepr\u00fcft. Odense ist der einzige Ort, an dem es keine Pl\u00e4ne f\u00fcr neue Einrichtungen gibt. Man nimmt jedoch an, dass die Rechenzentren, die sich in der letzten Bauphase mit dem alten Design befinden, noch so wie sie geplant waren, fertiggestellt werden. Die \u00fcbrigen Projekte werden \u201eneu entwickelt\u201c, was sich sehr wahrscheinlich auf die Timeline auswirken und neue Vertr\u00e4ge erfordern wird. Auf dem Open Compute Summit im vergangenen Oktober sagte Meta, dass diese neuen Einrichtungen \u00fcber eine Fl\u00fcssigkeitsk\u00fchlung<\/a> verf\u00fcgen.<\/p>\n\n\n\n

Es ist unklar, wie sich diese j\u00fcngsten \u00c4nderungen auf die Investitionspl\u00e4ne von Meta auswirken. Der Chief Strategy Officer des Unternehmens, Dave Wehner<\/a>, sagte im Oktober, dass man neue Rechenzentren, die explizit mit Hardware f\u00fcr die KI der n\u00e4chsten Generation ausgestattet sind, entwickeln wird. Aufgrund ge\u00e4nderter Infrastrukturen werde das investierte Kapital ansteigen.<\/p>\n\n\n\n

Die Frage, die bleibt<\/h2>\n\n\n\n

Die Frage, die sich letztlich stellt, ist: Was genau plant Meta, wenn das Design der Rechenzentren in solch gro\u00dfem Ma\u00df ge\u00e4ndert werden soll?<\/p>\n\n\n\n

K\u00fcrzlich erkl\u00e4rte das Unternehmen<\/a> auf der Konferenz Open Compute Project (OCP) 2022, dass es an Innovationen arbeite, um Hindernisse zu \u00fcberwinden und die KI in die Zukunft zu f\u00fchren. Dazu geh\u00f6ren neue Plattformen f\u00fcr das Training und die Ausf\u00fchrung von KI-Modellen sowie Rack- und Stromversorgungsl\u00f6sungen namens Open Rack v3 (ORV3).<\/p>\n\n\n\n

Das ORV3-System ist f\u00fcr verschiedene Formen der Fl\u00fcssigkeitsk\u00fchlung ausgelegt, darunter ein Modell mit luftunterst\u00fctzter Fl\u00fcssigkeitsk\u00fchlung (AALC) und ein weiteres mit Pflanzenwasser. Es umfasst auch ein optionales Design mit tropffreien Verbindungen zwischen IT-Ger\u00e4ten und dem Fl\u00fcssigkeitsverteiler, was die Wartung und Installation erleichtert.<\/p>\n\n\n\n

Auf die Frage, warum der Fokus auf diesen Technologien liege, antwortete Meta: Der Trend zu steigendem Stromverbrauch und die Nachfrage nach Fortschritten im Bereich der Fl\u00fcssigkeitsk\u00fchlung zwingen das Unternehmen dazu, alle Elemente der Plattform \u2013 von den Rack- und Stromversorgungssystemen bis hin zum Design der Rechenzentren selbst \u2013 neu zu \u00fcberdenken.<\/p>\n\n\n\n

Und woher kommt laut Meta dieser wachsende Bedarf? Dieses Statement ver\u00f6ffentlichte das Unternehmen auf seinem Blog: \u201eW\u00e4hrend wir uns auf die n\u00e4chste Computerplattform, das Metaverse, zubewegen, wird der Bedarf an neuen offenen Innovationen zur Unterst\u00fctzung von KI noch deutlicher.\u201c<\/p>\n\n\n\n

Das von Meta zur Verf\u00fcgung gestellte untenstehende Diagramm zeigt, wie der Energieverbrauch pro Breitband-Speicher (HBM) auf der Y-Achse und Trainingsmodule (X-Achse) zusammenh\u00e4ngen. Durch den erh\u00f6hten Energieverbrauch sind in den n\u00e4chsten Jahren weitere K\u00fchltechniken notwendig \u2013 bevor die Technologie an die Grenzen ihrer M\u00f6glichkeiten st\u00f6\u00dft.<\/p>\n\n\n

\n
\"Projektionen
Quelle: Meta<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

KI und Metaverse im Visier von Meta<\/h2>\n\n\n\n

Anfang 2022 stellte Meta den iResearch SuperCluster (RSC) <\/a>vor, der zu den schnellsten Supercomputern der Welt geh\u00f6rt. Er wurde bereits zum Trainieren von Modellen f\u00fcr die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (NLP) und das Sehen von Computern in der Forschung eingesetzt. Ziel war es, den Supercomputer eines Tages mit Billionen von Parametern laufen zu lassen. Letztlich wird die Arbeit des RSC den Weg f\u00fcr die Entwicklung des Metaverse ebenen, in dem KI-Anwendungen eine wichtige Rolle spielen sollen.<\/p>\n\n\n\n

In diesem Szenario sind Hochleistungs-Supercomputer f\u00fcr das Training komplexer Modelle von entscheidender Bedeutung: Die erste Generation dieser Art von Infrastruktur, die 2017 entwickelt wurde, verwendete 22.000 NVIDIA V100 Tensor Core GPUs in einem einzigen Cluster, um t\u00e4glich insgesamt 35.000 Trainingsaufgaben auszuf\u00fchren. Diese Anzahl geh\u00f6rte zum Forschungsstandard von Meta in Bezug auf Leistung, Zuverl\u00e4ssigkeit und Durchsatz.<\/p>\n\n\n\n

Heute vereint das RSC 760 NVIDIA DGX A100 Systeme als Rechenknoten mit insgesamt 6.080 GPUs – jeder A100-GPU ist weitaus leistungsf\u00e4higer als der zuvor verwendete V100. Jeder DGX kommuniziert \u00fcber ein zweistufiges Clos NVIDIA Quantum 1600 Gb\/s InfiniBand Framework ohne \u00dcberzeichnung. Die Speicherebene besteht aus 175 Petabyte Pure Storage FlashArray, 46 Petabyte Cache auf Penguin Computing Altus Systemen und 10 Petabyte Pure Storage FlashBlade.<\/p>\n\n\n

\n
\"KI
Quelle: Research SuperCluster<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

F\u00fcr RSC ist geplant, die Anzahl der GPUs von 6.080 auf 16.000 zu erh\u00f6hen, um die KI-Trainingsleistung um mehr als das 2,5-Fache zu steigern. Das InfiniBand-Framework wird voraussichtlich bis zu 16.000 Ports in einer zweistufigen Topologie ohne \u00dcberzeichnung unterst\u00fctzen. Das Speichersystem soll dabei eine Bandbreite von 16 TB\/s und eine Kapazit\u00e4t im Exabyte-Bereich haben, um den stetig wachsenden Bedarf zu decken. Es bleibt abzuwarten, wie sich die Rechenleistung von Supercomputern weiterhin entwickeln wird.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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