Сегодня 07 октября 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 🔥
«Вы передо мной в долгу», — Трамп вернулся в TikTok и сразу же обратился к молодёжи 23 мин.
Хакеры заявили о взломе Huawei и получении доступа к средствам разработки и исходному коду 42 мин.
Геймплейный трейлер подтвердил дату выхода PowerWash Simulator 2 — владельцев оригинальной игры в Steam ждёт приятный сюрприз 44 мин.
Илон Маск пообещал, что в 2026 году xAI выпустит «отличную игру, сгенерированную ИИ» 2 ч.
Аудитория скейтерского симулятора Skate превысила 15 млн игроков спустя три недели после выхода в раннем доступе 2 ч.
Браузер Microsoft Edge существенно «поумнеет» за счёт ИИ Copilot 3 ч.
Всё, к чему прикасается OpenAI, начинает расти — раньше такой сверхспособностью обладала только Nvidia 5 ч.
Олдскульное приключение Mina the Hollower не выйдет 31 октября — смесь Bloodborne, «Зельды» и Castlevania от авторов Shovel Knight задерживается 6 ч.
Консалтинговый гигант Deloitte вернёт австралийским властям часть средств за аналитику с фейковыми ИИ-цитатами 7 ч.
Gex, Road Rash, Doom и другие хиты: в Telegram появился эмулятор легендарной консоли Panasonic 3DO 7 ч.
Qualcomm приобрела Arduino — икону мира DIY-электроники 28 мин.
HMD выпустила телефон-звонилку Touch 4G с сенсорным экраном и расширенной функциональностью 46 мин.
«Билайн» и «Инфомаксимум» реализовали проект по оптимизации бизнес-процессов с Proceset 53 мин.
Проблемы Nvidia в Китае стали подарком местным разработчикам GPU — Moore Threads, MetaX и Cambricon 2 ч.
Jaguar Land Rover оправилась после августовской хакерской атаки и наконец-то возобновляет работу 2 ч.
Sony выкинула из комплекта поставки Xperia 10 VII кабель USB-C, и это может стать новым трендом 2 ч.
Прокладка подводного кабеля Chile-China Express до Китая ставит под вопрос суверенитет чилийских данных 2 ч.
Неудача Natron Energy не приведёт к краху индустрии натрий-ионных аккумуляторов 3 ч.
Нобелевская премия по физике присуждена за открытие квантового «транзистора» 3 ч.
Китайские компании укрепляют позиции на местном рынке ИИ-ускорителей — часть основана выходцами из AMD и NVIDIA 4 ч.