Meta está construindo simultaneamente 5 clusters de IA de nível GW, e até o final do ano, seu poder computacional pode superar o da OpenAI e da Anthropic.

Notícias do Coin World: A Meta está construindo simultaneamente 5 grandes clusters de IA com potência superior a 1 GW cada. A conhecida firma de análise de semicondutores Semianalysis estima que a capacidade total de computação da Meta pode superar a da OpenAI e da Anthropic até o final deste ano. Destes, o Hyperion, na Louisiana, está construindo uma instalação de cerca de 1 GW, que poderá ser expandida para 5 GW no futuro. O Prometheus, em Ohio, já está parcialmente operacional, com capacidade planejada de mais de 3 GW, composto por 6 campi e 27 data centers. A Meta conecta essas instalações em um único cluster por meio de uma rede de alta velocidade e, no futuro, planeja conectar campi distantes mais de 2.000 km. Devido à alta latência da rede em longas distâncias, a Meta concentrará o pré-treinamento em uma única região e distribuirá as tarefas de aprendizado por reforço em diferentes campi para execução. Além disso, a Meta montou uma equipe de cerca de 3.000 pessoas dedicada à criação de tarefas de aprendizado por reforço e ambientes de treinamento.
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GateUser-656cc6e4
· 1h atrás
3000 pessoas dedicadas exclusivamente a tarefas e ambientes de RL. O tamanho dessa equipe é maior do que o quadro total de muitas empresas de IA.
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GateUser-c3de680b
· 2h atrás
Meta está acumulando poder computacional de forma intensa: 5 clusters de nível GW, e até o final do ano deve superar OpenAI + Anthropic?
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GateUser-991fc58a
· 2h atrás
Prometheus 3GW dividido em 6 parques com 27 data centers, essa densidade de infraestrutura parece queimar dinheiro.
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NotYourExitLP
· 2h atrás
O espaço de expansão de 1GW para 5GW é grande o suficiente, e o nome Hyperion é bem 'chuunibyou', haha.
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AncientKeysUnlockNewChains
· 2h atrás
Da Louisiana até Ohio, mais de 2.000 km, quantos milissegundos de latência de fibra óptica? Curioso.
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HexiHoodie
· 2h atrás
O problema de latência de longa distância é resolvido com pré-treinamento localizado + RL distribuído, uma abordagem de engenharia bem pragmática.
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