Сегодня 30 июля 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Hardware

«Больше, чем у кого-либо»: Цукерберг похвастался системой с более чем 100 тыс. Nvidia H100 — на ней обучается Llama 4

Среди американских IT-гигантов зародилась новая забава — соревнование, у кого больше кластеры и твёрже уверенность в превосходстве своих мощностей для обучения больших языковых моделей ИИ. Лишь недавно глава компании Tesla Илон Маск (Elon Musk) хвастался завершением сборки суперкомпьютера xAI Colossus со 100 тыс. ускорителей Nvidia H100 для обучения ИИ, как об использовании более 100 тыс. таких же ИИ-ускорителей сообщил глава Meta Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg).

 Источник изображения: CNET/YouTube

Источник изображения: CNET/YouTube

Глава Meta отметил, что упомянутая система используется для обучения большой языковой модели нового поколения Llama 4. Эта LLM обучается «на кластере, в котором используется больше 100 000 графических ИИ-процессоров H100, и это больше, чем что-либо, что я видел в отчётах о том, что делают другие», — заявил Цукерберг. Он не поделился деталями о том, что именно уже умеет делать Llama 4. Однако, как пишет издание Wired со ссылкой на заявление главы Meta, их ИИ-модель обрела «новые модальности», «стала сильнее в рассуждениях» и «значительно быстрее».

Этим комментарием Цукерберг явно хотел уколоть Маска, который ранее заявлял, что в составе его суперкластера xAI Colossus для обучения ИИ-модели Grok используются 100 тыс. ускорителей Nvidia H100. Позже Маск заявил, что количество ускорителей в xAI Colossus в перспективе будет увеличено втрое. Meta также ранее заявила, что планирует получить до конца текущего года ИИ-ускорители, эквивалентные более чем полумиллиону H100. Таким образом, у компании Цукерберга уже имеется значительное количество оборудования для обучения своих ИИ-моделей, и будет ещё больше.

Meta использует уникальный подход к распространению своих моделей Llama — она предоставляет их полностью бесплатно, позволяя другим исследователям, компаниям и организациям создавать на их базе новые продукты. Это отличает её от тех же GPT-4o от OpenAI и Gemini от Google, доступных только через API. Однако Meta всё же накладывает некоторые ограничения на лицензию Llama, например, на коммерческое использование. Кроме того, компания не сообщает, как именно обучаются её модели. В остальном модели Llama имеют природу «открытого исходного кода».

С учётом заявленного количества используемых ускорителей для обучения ИИ-моделей возникает вопрос — сколько электричества всё это требует? Один специализированный ускоритель может съедать до 3,7 МВт·ч энергии в год. Это означает, что 100 тыс. таких ускорителей будут потреблять как минимум 370 ГВт·ч электроэнергии — как отмечается, достаточно для того, чтобы обеспечить энергией свыше 34 млн среднестатистических американских домохозяйств. Каким образом компании добывают всю эту энергию? По признанию самого Цукерберга, со временем сфера ИИ столкнётся с ограничением доступных энергетических мощностей.

Компания Илона Маска, например, использует несколько огромных мобильных генераторов для питания суперкластера из 100 тыс. ускорителей, расположенных в здании площадью более 7000 м2 в Мемфисе, штат Теннесси. Та же Google может не достичь своих целевых показателей по выбросам углерода, поскольку с 2019 года увеличила выбросы парниковых газов своими дата-центрами на 48 %. На этом фоне бывший генеральный директор Google даже предложил США отказаться от поставленных климатических целей, позволив компаниям, занимающимся ИИ, работать на полную мощность, а затем использовать разработанные технологии ИИ для решения климатического кризиса.

Meta увильнула от ответа на вопрос о том, как компании удалось запитать такой гигантский вычислительный кластер. Необходимость в обеспечении растущего объёма используемой энергии для ИИ вынудила те же технологические гиганты Amazon, Oracle, Microsoft и Google обратиться к атомной энергетике. Одни инвестируют в разработку малых ядерных реакторов, другие подписали контракты на перезапуск старых атомных электростанций для обеспечения растущих энергетических потребностей.

Источники:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
OpenAI запустила «режим обучения» в ChatGPT — теперь ИИ не даёт готовых ответов, а помогает думать 2 ч.
Квадриллион токенов за месяц: Google рассказала о нагрузке на свои ИИ-сервисы в июне 2 ч.
«Аэрофлот» возобновил полёты после взлома, но масштабы и ущерб от инцидента по-прежнему неизвестны 2 ч.
Runway представила «Photoshop для видео» — ИИ-модель Aleph для быстрого редактирования видео 2 ч.
Кровавый пародийный боевик Hotel Barcelona от авторов Deadly Premonition и No More Heroes отправит игроков в отель маньяков-убийц — раскрыта дата выхода 3 ч.
Selectel запустил хранилище S3 Vault — облачное решение для резервного копирования S3-бакетов 3 ч.
ИИ-блокнот NotebookLM от Google научился создавать слайд-шоу с озвучкой 4 ч.
Выручка Yandex B2B Tech выросла во втором квартале 2025 года на 59 % 4 ч.
Bloober Team показала 35 минут геймплея Cronos: The New Dawn — фанаты Dead Space и Silent Hill в восторге 4 ч.
Windows 10 сегодня исполнилось 10 лет — вспоминаем 10 спорных и определяющих моментов в истории ОС 6 ч.
Новая статья: Обзор материнской платы MSI MPG X870E CARBON WIFI: каждому — своё 2 ч.
Энергетическую безопасность Техаса обеспечат хранилища энергии на б/у-аккумуляторах от электромобилей 4 ч.
Razer представила киберспортивную беспроводную гарнитуру BlackShark V3 Pro в версиях для ПК, PS5 и Xbox 6 ч.
Стартап Reflect Orbital направит солнечный свет на ночную сторону Земли с помощью гигантских зеркал на орбите 6 ч.
Corsair представила мощный мини-ПК AI Workstation 300 — процессоры Ryzen AI Max и до 128 Гбайт памяти LPDDR5X 7 ч.
Ayaneo анонсировала складную портативную игровую консоль Pocket DS с Android и двумя экранами 7 ч.
Domino's научила робопса Boston Dynamics Spot доставлять пиццу и отгонять чаек 8 ч.
Elgato выпустила Facecam 4K — веб-камеру с поддержкой 4K при 60 FPS и сменными фильтрами за $200 8 ч.
Apple открывает академию в Детройте, чтобы научить малый бизнес умному производству в США 8 ч.
Калибровочные снимки «Джеймса Уэбба» отсеяли кандидатов на роль лёгкой тёмной материи 8 ч.