{"id":22733,"date":"2022-01-28T16:03:57","date_gmt":"2022-01-28T15:03:57","guid":{"rendered":"https:\/\/about.fb.com\/fr\/?p=22733"},"modified":"2022-01-28T16:28:10","modified_gmt":"2022-01-28T15:28:10","slug":"lancement-de-lai-research-supercluster-le-superordinateur-de-pointe-de-meta-pour-la-recherche-en-intelligence-artificielle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/about.fb.com\/fr\/news\/2022\/01\/lancement-de-lai-research-supercluster-le-superordinateur-de-pointe-de-meta-pour-la-recherche-en-intelligence-artificielle\/","title":{"rendered":"Lancement de l\u2019AI Research SuperCluster : le superordinateur de pointe de Meta pour la recherche en intelligence artificielle"},"content":{"rendered":"<div class=\"jetpack-video-wrapper\"><iframe loading=\"lazy\" title=\"Introducing the AI Research SuperCluster \u2014 Meta\u2019s cutting-edge supercomputer for AI research\" width=\"960\" height=\"540\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/fZnykn1tDSE?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen><\/iframe><\/div>\n<p>Pour d\u00e9velopper la prochaine g\u00e9n\u00e9ration de l\u2019intelligence artificielle, il faudra de nouveaux ordinateurs assez puissants pour effectuer des milliards de milliards d\u2019op\u00e9rations par seconde. Aujourd\u2019hui, Meta annonce la conception et la fabrication de l\u2019AI Research SuperCluster (RSC) qui fait partie des superordinateurs d\u2019intelligence artificielle les plus rapides \u00e0 ce jour. Il sera, nous en avons la conviction, le plus rapide au monde une fois termin\u00e9 \u00e0 la mi-2022. Nos \u00e9quipes de recherche ont d\u00e9j\u00e0 commenc\u00e9 \u00e0 utiliser le RSC pour entra\u00eener de vastes mod\u00e8les au traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur pour la recherche. L\u2019objectif est d\u2019entra\u00eener un jour des mod\u00e8les comportant des milliers de milliards de param\u00e8tres.<\/p>\n<p>Le RSC aidera les \u00e9quipes de recherche en intelligence artificielle de Meta \u00e0 cr\u00e9er de nouveaux mod\u00e8les plus performants, capables d\u2019apprendre \u00e0 partir de milliers de milliards d\u2019exemples, de fonctionner dans des centaines de langues diff\u00e9rentes, d\u2019analyser de mani\u00e8re transparente des textes, des images et des vid\u00e9os, de d\u00e9velopper de nouveaux outils de r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e, et bien plus encore. Nos \u00e9quipes seront en mesure d\u2019entra\u00eener les plus grands mod\u00e8les n\u00e9cessaires au d\u00e9veloppement d\u2019une intelligence artificielle avanc\u00e9e pour la <u>vision par ordinateur<\/u>, le <u>NLP<\/u>, la <u>reconnaissance vocale<\/u>, etc. Nous esp\u00e9rons que le RSC nous aidera \u00e0 cr\u00e9er des syst\u00e8mes d\u2019intelligence artificielle enti\u00e8rement nouveaux qui pourront, par exemple, fournir des traductions vocales en temps r\u00e9el \u00e0 de nombreuses personnes parlant chacune une langue diff\u00e9rente, afin qu\u2019elles puissent collaborer en toute fluidit\u00e9 sur un projet de recherche ou jouer ensemble \u00e0 un jeu en r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e. Le travail effectu\u00e9 avec le RSC permettra finalement la mise au point de technologies adapt\u00e9es \u00e0 la prochaine grande plate-forme informatique, le <u>m\u00e9tavers<\/u>, au sein duquel les applications et les produits bas\u00e9s sur l\u2019intelligence artificielle joueront un r\u00f4le crucial.<\/p>\n<p><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-22740\" src=\"https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/04_Infographic_Final.jpg?resize=890%2C333\" alt=\"\" width=\"890\" height=\"333\" srcset=\"https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/04_Infographic_Final.jpg?w=1920 1920w, https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/04_Infographic_Final.jpg?w=600 600w, https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/04_Infographic_Final.jpg?w=300 300w, https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/04_Infographic_Final.jpg?w=768 768w, https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/04_Infographic_Final.jpg?w=1024 1024w, https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/04_Infographic_Final.jpg?w=1536 1536w, https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/04_Infographic_Final.jpg?w=800 800w\" sizes=\"auto, (max-width: 890px) 100vw, 890px\" \/><\/p>\n<h1><strong>Pourquoi avons-nous besoin d\u2019un superordinateur d\u2019intelligence artificielle \u00e0 cette \u00e9chelle\u00a0?<\/strong><\/h1>\n<p>Meta s\u2019est <u>engag\u00e9 \u00e0 investir \u00e0 long terme dans l\u2019intelligence artificielle<\/u> depuis 2013, lors de la cr\u00e9ation du laboratoire Facebook AI Research. Ces derni\u00e8res ann\u00e9es, nos progr\u00e8s en mati\u00e8re d\u2019intelligence artificielle ont \u00e9t\u00e9 consid\u00e9rables, et ce gr\u00e2ce \u00e0 notre leadership dans un certain nombre de domaines, parmi lesquels l\u2019<u>apprentissage autosupervis\u00e9<\/u>, qui permet aux algorithmes d\u2019apprendre \u00e0 partir d\u2019un grand nombre d\u2019exemples non \u00e9tiquet\u00e9s, et les <u>transformateurs<\/u>, qui permettent aux mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle de raisonner plus efficacement en se concentrant sur certaines parties des donn\u00e9es recueillies.<\/p>\n<p>Pour tirer pleinement parti des avantages de l\u2019apprentissage autosupervis\u00e9 et des mod\u00e8les bas\u00e9s sur les transformateurs, divers domaines, qu\u2019il s\u2019agisse de la vision, de la parole, du langage, ou certains usages essentiels comme <u>l\u2019identification de contenus pr\u00e9judiciables<\/u>, n\u00e9cessiteront l\u2019entra\u00eenement de mod\u00e8les de plus en plus <u>vastes<\/u>, <u>complexes<\/u> et <u>adaptables<\/u>. La vision par ordinateur, par exemple, doit traiter des vid\u00e9os plus grandes et plus longues avec des taux d\u2019\u00e9chantillonnage de donn\u00e9es plus \u00e9lev\u00e9s. La reconnaissance vocale doit fonctionner correctement m\u00eame dans des situations compliqu\u00e9es avec beaucoup de bruit de fond, comme des f\u00eates ou des concerts. Le NLP doit prendre en charge davantage de langues, de dialectes et d\u2019accents. Les avanc\u00e9es dans d\u2019autres domaines, notamment la <u>robotique<\/u>, l\u2019<u>intelligence artificielle incarn\u00e9e<\/u> et l\u2019<u>intelligence artificielle multimodale<\/u>, aideront quant \u00e0 elles \u00e0 accomplir des t\u00e2ches utiles dans le monde r\u00e9el.<\/p>\n<p>L\u2019infrastructure informatique \u00e0 haute performance est un \u00e9l\u00e9ment essentiel de l\u2019entra\u00eenement de mod\u00e8les aussi vastes, et l\u2019\u00e9quipe de recherche en intelligence artificielle de Meta \u00e9labore ces syst\u00e8mes \u00e0 haute puissance depuis de nombreuses ann\u00e9es. La premi\u00e8re g\u00e9n\u00e9ration de cette infrastructure, con\u00e7ue en 2017, compte 22\u00a0000 processeurs graphiques NVIDIA V100 Tensor Core dans un seul cluster qui effectue 35\u00a0000 t\u00e2ches d\u2019entra\u00eenement par jour. Jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent, cette infrastructure servait de r\u00e9f\u00e9rence en mati\u00e8re de performance, de fiabilit\u00e9 et de productivit\u00e9 pour les \u00e9quipes de recherche de Meta.<\/p>\n<p>D\u00e9but 2020, nous avons d\u00e9cid\u00e9 que la meilleure fa\u00e7on d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer les progr\u00e8s \u00e9tait de concevoir une nouvelle infrastructure informatique \u00e0 partir de z\u00e9ro pour exploiter la technologie de processeurs graphiques et de r\u00e9seaux nouveaux. Nous voulions qu\u2019elle soit capable d\u2019entra\u00eener des mod\u00e8les comportant plus de mille milliards de param\u00e8tres sur des ensembles de donn\u00e9es aussi volumineux qu\u2019un exaoctet, ce qui, pour donner une id\u00e9e de l\u2019\u00e9chelle, \u00e9quivaut \u00e0 36\u00a0000 ans de vid\u00e9o de haute qualit\u00e9.<\/p>\n<p>Si la communaut\u00e9 de l\u2019informatique \u00e0 haute performance aborde la question de l\u2019\u00e9chelle depuis des d\u00e9cennies, nous devions \u00e9galement veiller \u00e0 disposer de tous les contr\u00f4les n\u00e9cessaires en mati\u00e8re de s\u00e9curit\u00e9 et de confidentialit\u00e9 pour prot\u00e9ger les donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement que nous utilisons. Contrairement \u00e0 notre pr\u00e9c\u00e9dente infrastructure de recherche en intelligence artificielle, qui n\u2019utilisait que des sources ouvertes et d\u2019autres ensembles de donn\u00e9es accessibles au public, le RSC nous aide \u00e9galement \u00e0 garantir que nos recherches se concr\u00e9tisent efficacement. Il nous permet ainsi d\u2019inclure des exemples du monde r\u00e9el provenant des syst\u00e8mes de production de Meta dans l\u2019entra\u00eenement des mod\u00e8les. Ce faisant, la recherche avance et permet d\u2019effectuer des t\u00e2ches en aval, comme l\u2019identification de contenus pr\u00e9judiciables sur nos plates-formes, ou l\u2019\u00e9tude de l\u2019<u>intelligence artificielle incarn\u00e9e<\/u> et de l\u2019<u>intelligence artificielle multimodale<\/u>, am\u00e9liorant ainsi l\u2019exp\u00e9rience du public sur notre famille d\u2019applications. Il s\u2019agit, selon nous, de la premi\u00e8re fois que les performances, la fiabilit\u00e9, la s\u00e9curit\u00e9 et la confidentialit\u00e9 sont abord\u00e9es \u00e0 une telle \u00e9chelle.<\/p>\n<h1><strong>RSC\u00a0: en coulisses<\/strong><\/h1>\n<p><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-22738\" src=\"https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/03_SupercomputerPhoto_3_MetaAI_1920x800.jpg?resize=890%2C371\" alt=\"\" width=\"890\" height=\"371\" srcset=\"https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/03_SupercomputerPhoto_3_MetaAI_1920x800.jpg?w=1920 1920w, https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/03_SupercomputerPhoto_3_MetaAI_1920x800.jpg?w=600 600w, https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/03_SupercomputerPhoto_3_MetaAI_1920x800.jpg?w=300 300w, https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/03_SupercomputerPhoto_3_MetaAI_1920x800.jpg?w=768 768w, https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/03_SupercomputerPhoto_3_MetaAI_1920x800.jpg?w=1024 1024w, https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/03_SupercomputerPhoto_3_MetaAI_1920x800.jpg?w=1536 1536w, https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/03_SupercomputerPhoto_3_MetaAI_1920x800.jpg?w=800 800w\" sizes=\"auto, (max-width: 890px) 100vw, 890px\" \/><\/p>\n<p>Les superordinateurs d\u2019intelligence artificielle combinent plusieurs processeurs graphiques dans des n\u0153uds informatiques, qui sont ensuite reli\u00e9s par une matrice r\u00e9seau haute performance pour permettre une communication rapide entre ces processeurs. Aujourd\u2019hui, le RSC comprend un total de 760\u00a0syst\u00e8mes NVIDIA DGX A100 comme n\u0153uds informatiques, pour un total de 6\u00a0080 processeurs, chaque processeur A100 \u00e9tant plus puissant que le V100 utilis\u00e9 dans notre syst\u00e8me pr\u00e9c\u00e9dent. Les processeurs graphiques communiquent par l\u2019interm\u00e9diaire d\u2019un r\u00e9seau Clos InfiniBand NVIDIA Quantum 200 Go\/s \u00e0 deux niveaux, sans sursouscription. Le niveau de stockage du RSC compte 175 p\u00e9taoctets de Pure Storage FlashArray, 46\u00a0p\u00e9taoctets de m\u00e9moire cache dans des syst\u00e8mes Altus de Penguin Computing et 10\u00a0p\u00e9taoctets de Pure Storage FlashBlade.<\/p>\n<p>Les premiers tests de r\u00e9f\u00e9rence sur le RSC, compar\u00e9s \u00e0 l\u2019infrastructure de production et de recherche existante de Meta, ont montr\u00e9 qu\u2019il ex\u00e9cute les workflows de vision par ordinateur jusqu\u2019\u00e0 20\u00a0fois plus rapidement, qu\u2019il ex\u00e9cute la NVIDIA Collective Communication Library (NCCL) plus de neuf fois plus rapidement et qu\u2019il entra\u00eene les mod\u00e8les de NLP \u00e0 grande \u00e9chelle trois fois plus rapidement. Cela signifie qu\u2019un mod\u00e8le comportant des dizaines de milliards de param\u00e8tres peut terminer son entra\u00eenement en trois semaines, contre neuf auparavant.<img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-22742\" src=\"https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/05_UnderTheHood_Final.jpg?resize=890%2C501\" alt=\"\" width=\"890\" height=\"501\" srcset=\"https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/05_UnderTheHood_Final.jpg?w=1920 1920w, https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/05_UnderTheHood_Final.jpg?w=600 600w, https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/05_UnderTheHood_Final.jpg?w=300 300w, https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/05_UnderTheHood_Final.jpg?w=768 768w, https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/05_UnderTheHood_Final.jpg?w=1024 1024w, https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/05_UnderTheHood_Final.jpg?w=1536 1536w, https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/05_UnderTheHood_Final.jpg?w=800 800w\" sizes=\"auto, (max-width: 890px) 100vw, 890px\" \/><\/p>\n<h1><strong>Cr\u00e9er un superordinateur d\u2019intelligence artificielle&#8230;<\/strong><\/h1>\n<p><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-22737\" src=\"https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/03_SupercomputerPhoto_2_Tech@_1920x1080.jpg?resize=890%2C501\" alt=\"\" width=\"890\" height=\"501\" srcset=\"https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/03_SupercomputerPhoto_2_Tech@_1920x1080.jpg?w=1920 1920w, https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/03_SupercomputerPhoto_2_Tech@_1920x1080.jpg?w=600 600w, https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/03_SupercomputerPhoto_2_Tech@_1920x1080.jpg?w=300 300w, https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/03_SupercomputerPhoto_2_Tech@_1920x1080.jpg?w=768 768w, https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/03_SupercomputerPhoto_2_Tech@_1920x1080.jpg?w=1024 1024w, https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/03_SupercomputerPhoto_2_Tech@_1920x1080.jpg?w=1536 1536w, https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/03_SupercomputerPhoto_2_Tech@_1920x1080.jpg?w=800 800w\" sizes=\"auto, (max-width: 890px) 100vw, 890px\" \/><\/p>\n<p>Concevoir et cr\u00e9er quelque chose comme le RSC n\u2019est pas seulement une question de performances, mais de performances \u00e0 la plus grande \u00e9chelle possible, avec la technologie la plus avanc\u00e9e actuellement disponible. Une fois le RSC termin\u00e9, la matrice InfiniBand connectera 16\u00a0000 processeurs graphiques comme points de terminaison, ce qui en fait l\u2019un des plus grands r\u00e9seaux de ce type d\u00e9ploy\u00e9s \u00e0 ce jour. Nous avons en outre con\u00e7u un syst\u00e8me de mise en cache et de stockage capable de traiter 16\u00a0To\/s de donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement, et nous pr\u00e9voyons de mener ce chiffre \u00e0 1\u00a0exaoctet.<\/p>\n<p>Toute cette infrastructure doit \u00eatre extr\u00eamement fiable car, selon nos estimations, certaines exp\u00e9riences pourraient durer plusieurs semaines et n\u00e9cessiter des milliers de processeurs graphiques. Enfin, le RSC doit \u00eatre convivial pour les \u00e9quipes de recherche, pour que nous puissions facilement nous pencher sur une multitude de mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle.<\/p>\n<p>Pour y parvenir, il a fallu collaborer avec un certain nombre de partenaires de longue date, qui ont tous \u00e9galement particip\u00e9 \u00e0 la conception de la premi\u00e8re g\u00e9n\u00e9ration de notre infrastructure d\u2019intelligence artificielle en 2017. Penguin Computing, notre partenaire d\u2019architecture et de services g\u00e9r\u00e9s, a travaill\u00e9 avec notre \u00e9quipe d\u2019exploitation sur l\u2019int\u00e9gration du mat\u00e9riel pour d\u00e9ployer le cluster et a aid\u00e9 \u00e0 mettre en place les principales parties du plan de contr\u00f4le. Pure Storage nous a fourni une solution de stockage solide et \u00e9volutive. NVIDIA nous a fourni ses technologies informatiques d\u2019intelligence artificielle avec des syst\u00e8mes de pointe, des processeurs graphiques et la matrice InfiniBand, ainsi que des composants de la pile logicielle comme la NCCL pour le cluster.<\/p>\n<h1><strong>&#8230;\u00e0 distance, pendant une pand\u00e9mie<\/strong><\/h1>\n<p>Un autre d\u00e9fi inattendu est apparu pendant le d\u00e9veloppement du RSC\u00a0: la pand\u00e9mie de COVID-19. Nous avons lanc\u00e9 le projet RSC enti\u00e8rement \u00e0 distance. Il s\u2019agissait au d\u00e9part d\u2019un simple document partag\u00e9, qui a fini par devenir un cluster fonctionnel en un an et demi environ. Le COVID-19 et les contraintes d\u2019approvisionnement en wafers \u00e0 l\u2019\u00e9chelle du secteur ont \u00e9galement rendu difficile l\u2019obtention d\u2019un grand nombre de pi\u00e8ces\u00a0: puces, composants optiques, processeurs graphiques, mat\u00e9riaux de construction, etc. En plus, tous devaient \u00eatre achemin\u00e9s en \u00e9tant conformes \u00e0 des nouveaux protocoles de s\u00e9curit\u00e9. Pour cr\u00e9er efficacement ce cluster, nous avons d\u00fb le concevoir \u00e0 partir de z\u00e9ro, en cr\u00e9ant de nombreuses conventions sp\u00e9cifiques \u00e0 Meta, enti\u00e8rement nouvelles et en repensant les pr\u00e9c\u00e9dentes en cours de route. Nous avons d\u00fb \u00e9tablir de nouvelles r\u00e8gles concernant la conception de nos data centers, notamment en ce qui concerne le refroidissement, l\u2019alimentation, la disposition des racks, le c\u00e2blage et la mise en r\u00e9seau (y compris un plan de contr\u00f4le enti\u00e8rement nouveau), entre autres \u00e9l\u00e9ments importants \u00e0 prendre en consid\u00e9ration. Nous devions nous assurer que toutes les \u00e9quipes, de la construction au mat\u00e9riel, en passant par les logiciels et l\u2019intelligence artificielle, travaillaient au m\u00eame rythme et en coordination avec nos partenaires.<\/p>\n<p>Au-del\u00e0 du syst\u00e8me central lui-m\u00eame, nous avions \u00e9galement besoin d\u2019une solution de stockage puissante, capable de fournir des t\u00e9raoctets de bande passante \u00e0 partir d\u2019un syst\u00e8me de stockage de l\u2019ordre de l\u2019exaoctet. Pour r\u00e9pondre aux besoins croissants des entra\u00eenements d\u2019intelligence artificielle en termes de bande passante et de capacit\u00e9, nous avons d\u00e9velopp\u00e9 un service de stockage, l\u2019AI Research Store (AIRStore), \u00e0 partir de z\u00e9ro. Pour optimiser les mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle, l\u2019AIRStore fait appel \u00e0 une nouvelle phase de pr\u00e9paration des donn\u00e9es qui pr\u00e9-traite l\u2019ensemble des donn\u00e9es \u00e0 utiliser pour l\u2019entra\u00eenement. Une fois la pr\u00e9paration effectu\u00e9e une fois, l\u2019ensemble de donn\u00e9es pr\u00e9par\u00e9 peut \u00eatre utilis\u00e9 pour de multiples entra\u00eenements jusqu\u2019\u00e0 son expiration. L\u2019AIRStore optimise \u00e9galement les transferts de donn\u00e9es afin de minimiser le trafic interr\u00e9gional sur le r\u00e9seau f\u00e9d\u00e9rateur inter-datacenters de Meta.<\/p>\n<h1><strong>Prot\u00e9ger les donn\u00e9es dans le RSC<\/strong><\/h1>\n<p>Pour \u00e9laborer de nouveaux mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle qui profitent aux utilisateurs et utilisatrices de nos services, qu\u2019il s\u2019agisse de d\u00e9tecter des contenus pr\u00e9judiciables ou de cr\u00e9er de nouvelles exp\u00e9riences de r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e, nous devons entra\u00eener les mod\u00e8les \u00e0 l\u2019aide de donn\u00e9es provenant de nos syst\u00e8mes de production, dans le monde r\u00e9el. Le RSC a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u d\u00e8s le d\u00e9part en tenant compte de la confidentialit\u00e9 et de la s\u00e9curit\u00e9, afin que les \u00e9quipes de recherche de Meta puissent entra\u00eener des mod\u00e8les en toute s\u00e9curit\u00e9 en utilisant des donn\u00e9es chiffr\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par les utilisateurs et les utilisatrices, et qui ne sont d\u00e9chiffr\u00e9es que juste avant l\u2019entra\u00eenement. Par exemple, le RSC est isol\u00e9 du reste d\u2019Internet, sans connexions directes entrantes ou sortantes, et le trafic ne peut provenir que des data centers de production de Meta.<\/p>\n<p>Conform\u00e9ment \u00e0 nos exigences en mati\u00e8re de confidentialit\u00e9 et de s\u00e9curit\u00e9, l\u2019ensemble du cheminement des donn\u00e9es, de nos syst\u00e8mes de stockage aux processeurs graphiques, est chiffr\u00e9 de bout en bout et dispose des outils et processus n\u00e9cessaires pour v\u00e9rifier que ces exigences sont respect\u00e9es \u00e0 tout moment. Avant d\u2019\u00eatre import\u00e9es dans le RSC, les donn\u00e9es sont soumises \u00e0 un processus de v\u00e9rification de la confidentialit\u00e9 afin de confirmer qu\u2019elles ont \u00e9t\u00e9 correctement anonymis\u00e9es. Les donn\u00e9es sont ensuite chiffr\u00e9es avant d\u2019\u00eatre utilis\u00e9es pour entra\u00eener des mod\u00e8les d\u2019IA et les cl\u00e9s de d\u00e9chiffrage sont supprim\u00e9es r\u00e9guli\u00e8rement pour s\u2019assurer que les anciennes donn\u00e9es ne sont plus accessibles. Et comme les donn\u00e9es ne sont d\u00e9chiffr\u00e9es qu\u2019en un point de terminaison unique, en m\u00e9moire, elles sont prot\u00e9g\u00e9es m\u00eame dans le cas peu probable d\u2019une entr\u00e9e par effraction dans nos locaux.<\/p>\n<h1><strong>Vers la phase deux et au-del\u00e0 <\/strong><\/h1>\n<p>Le RSC est op\u00e9rationnel aujourd\u2019hui, mais son d\u00e9veloppement est toujours en cours. Une fois la phase deux de la cr\u00e9ation du RSC achev\u00e9e, nous pensons qu\u2019il sera le superordinateur d\u2019intelligence artificielle le plus rapide du monde, avec une performance de pr\u00e8s de 5\u00a0exaflops de calcul de pr\u00e9cision mixte. En 2022, nous nous efforcerons de faire passer le nombre de processeurs graphiques de 6\u00a0080 \u00e0 16\u00a0000, ce qui permettra de multiplier les performances d\u2019entra\u00eenement de l\u2019intelligence artificielle par 2,5. La matrice InfiniBand s\u2019\u00e9tendra pour prendre en charge 16\u00a0000 ports dans une topologie \u00e0 deux couches, sans sursouscription. Le syst\u00e8me de stockage b\u00e9n\u00e9ficiera d\u2019une bande passante cible de 16\u00a0To\/s et d\u2019une capacit\u00e9 de l\u2019ordre de l\u2019exaoctet pour r\u00e9pondre \u00e0 la demande croissante.<\/p>\n<p>Une telle \u00e9volution des capacit\u00e9s de calcul devrait nous permettre non seulement de cr\u00e9er des mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle plus pr\u00e9cis pour nos services existants, mais aussi de proposer des exp\u00e9riences d\u2019utilisation totalement nouvelles, notamment dans le m\u00e9tavers. Nos investissements \u00e0 long terme dans l\u2019apprentissage autosupervis\u00e9 et dans la construction d\u2019une infrastructure d\u2019intelligence artificielle de nouvelle g\u00e9n\u00e9ration avec le RSC nous aident \u00e0 cr\u00e9er les technologies fondamentales qui alimenteront le m\u00e9tavers et feront \u00e9galement progresser la communaut\u00e9 de l\u2019intelligence artificielle au sens large.<\/p>\n<p>Pour en savoir plus sur nos efforts de recherche dans le domaine du NLP, de la vision par ordinateur et d\u2019autres domaines de l\u2019intelligence artificielle, rejoignez-nous lors de notre prochain \u00e9v\u00e8nement virtuel\u00a0: \u00ab\u00a0Inside the Lab: Building for the metaverse with AI\u00a0\u00bb.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Pour d\u00e9velopper la prochaine g\u00e9n\u00e9ration de l\u2019intelligence artificielle, il faudra de nouveaux ordinateurs assez puissants pour effectuer des milliards de milliards d\u2019op\u00e9rations par seconde. Aujourd\u2019hui, Meta annonce la conception et la fabrication de l\u2019AI Research SuperCluster (RSC) qui fait partie des superordinateurs d\u2019intelligence artificielle les plus rapides \u00e0 ce jour. Il sera, nous en avons la conviction, le plus rapide au monde une fois termin\u00e9 \u00e0 la mi-2022. Nos \u00e9quipes de recherche ont d\u00e9j\u00e0 commenc\u00e9 \u00e0 utiliser le RSC pour entra\u00eener de vastes mod\u00e8les au traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur pour la recherche. L\u2019objectif est d\u2019entra\u00eener un jour des mod\u00e8les comportant des milliers de milliards de param\u00e8tres. Le RSC aidera les \u00e9quipes de recherche en intelligence artificielle de Meta \u00e0 cr\u00e9er de nouveaux mod\u00e8les plus performants, capables d\u2019apprendre \u00e0 partir de milliers de milliards d\u2019exemples, de fonctionner dans des centaines de langues diff\u00e9rentes, d\u2019analyser de mani\u00e8re transparente des textes, des images et des vid\u00e9os, de d\u00e9velopper de nouveaux outils de r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e, et bien plus encore. Nos \u00e9quipes seront en mesure d\u2019entra\u00eener les plus grands mod\u00e8les n\u00e9cessaires au d\u00e9veloppement d\u2019une intelligence artificielle avanc\u00e9e pour la vision par ordinateur, le NLP, la reconnaissance vocale, etc. Nous esp\u00e9rons que le RSC nous aidera \u00e0 cr\u00e9er des syst\u00e8mes d\u2019intelligence artificielle enti\u00e8rement nouveaux qui pourront, par exemple, fournir des traductions vocales en temps r\u00e9el \u00e0 de nombreuses personnes parlant chacune une langue diff\u00e9rente, afin qu\u2019elles puissent collaborer en toute fluidit\u00e9 sur un projet de recherche ou jouer ensemble \u00e0 un jeu en r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e. Le travail effectu\u00e9 avec le RSC permettra finalement la mise au point de technologies adapt\u00e9es \u00e0 la prochaine grande plate-forme informatique, le m\u00e9tavers, au sein duquel les applications et les produits bas\u00e9s sur l\u2019intelligence artificielle joueront un r\u00f4le crucial. Pourquoi avons-nous besoin d\u2019un superordinateur d\u2019intelligence artificielle \u00e0 cette \u00e9chelle\u00a0? Meta s\u2019est engag\u00e9 \u00e0 investir \u00e0 long terme dans l\u2019intelligence artificielle depuis 2013, lors de la cr\u00e9ation du laboratoire Facebook AI Research. Ces derni\u00e8res ann\u00e9es, nos progr\u00e8s en mati\u00e8re d\u2019intelligence artificielle ont \u00e9t\u00e9 consid\u00e9rables, et ce gr\u00e2ce \u00e0 notre leadership dans un certain nombre de domaines, parmi lesquels l\u2019apprentissage autosupervis\u00e9, qui permet aux algorithmes d\u2019apprendre \u00e0 partir d\u2019un grand nombre d\u2019exemples non \u00e9tiquet\u00e9s, et les transformateurs, qui permettent aux mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle de raisonner plus efficacement en se concentrant sur certaines parties des donn\u00e9es recueillies. Pour tirer pleinement parti des avantages de l\u2019apprentissage autosupervis\u00e9 et des mod\u00e8les bas\u00e9s sur les transformateurs, divers domaines, qu\u2019il s\u2019agisse de la vision, de la parole, du langage, ou certains usages essentiels comme l\u2019identification de contenus pr\u00e9judiciables, n\u00e9cessiteront l\u2019entra\u00eenement de mod\u00e8les de plus en plus vastes, complexes et adaptables. La vision par ordinateur, par exemple, doit traiter des vid\u00e9os plus grandes et plus longues avec des taux d\u2019\u00e9chantillonnage de donn\u00e9es plus \u00e9lev\u00e9s. La reconnaissance vocale doit fonctionner correctement m\u00eame dans des situations compliqu\u00e9es avec beaucoup de bruit de fond, comme des f\u00eates ou des concerts. Le NLP doit prendre en charge davantage de langues, de dialectes et d\u2019accents. Les avanc\u00e9es dans d\u2019autres domaines, notamment la robotique, l\u2019intelligence artificielle incarn\u00e9e et l\u2019intelligence artificielle multimodale, aideront quant \u00e0 elles \u00e0 accomplir des t\u00e2ches utiles dans le monde r\u00e9el. L\u2019infrastructure informatique \u00e0 haute performance est un \u00e9l\u00e9ment essentiel de l\u2019entra\u00eenement de mod\u00e8les aussi vastes, et l\u2019\u00e9quipe de recherche en intelligence artificielle de Meta \u00e9labore ces syst\u00e8mes \u00e0 haute puissance depuis de nombreuses ann\u00e9es. La premi\u00e8re g\u00e9n\u00e9ration de cette infrastructure, con\u00e7ue en 2017, compte 22\u00a0000 processeurs graphiques NVIDIA V100 Tensor Core dans un seul cluster qui effectue 35\u00a0000 t\u00e2ches d\u2019entra\u00eenement par jour. Jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent, cette infrastructure servait de r\u00e9f\u00e9rence en mati\u00e8re de performance, de fiabilit\u00e9 et de productivit\u00e9 pour les \u00e9quipes de recherche de Meta. D\u00e9but 2020, nous avons d\u00e9cid\u00e9 que la meilleure fa\u00e7on d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer les progr\u00e8s \u00e9tait de concevoir une nouvelle infrastructure informatique \u00e0 partir de z\u00e9ro pour exploiter la technologie de processeurs graphiques et de r\u00e9seaux nouveaux. Nous voulions qu\u2019elle soit capable d\u2019entra\u00eener des mod\u00e8les comportant plus de mille milliards de param\u00e8tres sur des ensembles de donn\u00e9es aussi volumineux qu\u2019un exaoctet, ce qui, pour donner une id\u00e9e de l\u2019\u00e9chelle, \u00e9quivaut \u00e0 36\u00a0000 ans de vid\u00e9o de haute qualit\u00e9. Si la communaut\u00e9 de l\u2019informatique \u00e0 haute performance aborde la question de l\u2019\u00e9chelle depuis des d\u00e9cennies, nous devions \u00e9galement veiller \u00e0 disposer de tous les contr\u00f4les n\u00e9cessaires en mati\u00e8re de s\u00e9curit\u00e9 et de confidentialit\u00e9 pour prot\u00e9ger les donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement que nous utilisons. Contrairement \u00e0 notre pr\u00e9c\u00e9dente infrastructure de recherche en intelligence artificielle, qui n\u2019utilisait que des sources ouvertes et d\u2019autres ensembles de donn\u00e9es accessibles au public, le RSC nous aide \u00e9galement \u00e0 garantir que nos recherches se concr\u00e9tisent efficacement. Il nous permet ainsi d\u2019inclure des exemples du monde r\u00e9el provenant des syst\u00e8mes de production de Meta dans l\u2019entra\u00eenement des mod\u00e8les. Ce faisant, la recherche avance et permet d\u2019effectuer des t\u00e2ches en aval, comme l\u2019identification de contenus pr\u00e9judiciables sur nos plates-formes, ou l\u2019\u00e9tude de l\u2019intelligence artificielle incarn\u00e9e et de l\u2019intelligence artificielle multimodale, am\u00e9liorant ainsi l\u2019exp\u00e9rience du public sur notre famille d\u2019applications. Il s\u2019agit, selon nous, de la premi\u00e8re fois que les performances, la fiabilit\u00e9, la s\u00e9curit\u00e9 et la confidentialit\u00e9 sont abord\u00e9es \u00e0 une telle \u00e9chelle. RSC\u00a0: en coulisses Les superordinateurs d\u2019intelligence artificielle combinent plusieurs processeurs graphiques dans des n\u0153uds informatiques, qui sont ensuite reli\u00e9s par une matrice r\u00e9seau haute performance pour permettre une communication rapide entre ces processeurs. Aujourd\u2019hui, le RSC comprend un total de 760\u00a0syst\u00e8mes NVIDIA DGX A100 comme n\u0153uds informatiques, pour un total de 6\u00a0080 processeurs, chaque processeur A100 \u00e9tant plus puissant que le V100 utilis\u00e9 dans notre syst\u00e8me pr\u00e9c\u00e9dent. Les processeurs graphiques communiquent par l\u2019interm\u00e9diaire d\u2019un r\u00e9seau Clos InfiniBand NVIDIA Quantum 200 Go\/s \u00e0 deux niveaux, sans sursouscription. Le niveau de stockage du RSC compte 175 p\u00e9taoctets de Pure Storage FlashArray, 46\u00a0p\u00e9taoctets de m\u00e9moire cache dans des syst\u00e8mes Altus de Penguin Computing et 10\u00a0p\u00e9taoctets de Pure Storage FlashBlade. Les premiers tests de r\u00e9f\u00e9rence sur le RSC, compar\u00e9s \u00e0 l\u2019infrastructure de production et de recherche existante de Meta, ont montr\u00e9 qu\u2019il ex\u00e9cute les workflows de vision par ordinateur jusqu\u2019\u00e0 20\u00a0fois plus rapidement, qu\u2019il ex\u00e9cute la NVIDIA Collective Communication Library (NCCL) plus de neuf fois plus rapidement et qu\u2019il entra\u00eene les mod\u00e8les de NLP \u00e0 grande \u00e9chelle trois fois plus rapidement. Cela signifie qu\u2019un mod\u00e8le comportant des dizaines de milliards de param\u00e8tres peut terminer son entra\u00eenement en trois semaines, contre neuf auparavant. Cr\u00e9er un superordinateur d\u2019intelligence artificielle&#8230; Concevoir et cr\u00e9er quelque chose comme le RSC n\u2019est pas seulement une question de performances, mais de performances \u00e0 la plus grande \u00e9chelle possible, avec la technologie la plus avanc\u00e9e actuellement disponible. Une fois le RSC termin\u00e9, la matrice InfiniBand connectera 16\u00a0000 processeurs graphiques comme points de terminaison, ce qui en fait l\u2019un des plus grands r\u00e9seaux de ce type d\u00e9ploy\u00e9s \u00e0 ce jour. Nous avons en outre con\u00e7u un syst\u00e8me de mise en cache et de stockage capable de traiter 16\u00a0To\/s de donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement, et nous pr\u00e9voyons de mener ce chiffre \u00e0 1\u00a0exaoctet. Toute cette infrastructure doit \u00eatre extr\u00eamement fiable car, selon nos estimations, certaines exp\u00e9riences pourraient durer plusieurs semaines et n\u00e9cessiter des milliers de processeurs graphiques. Enfin, le RSC doit \u00eatre convivial pour les \u00e9quipes de recherche, pour que nous puissions facilement nous pencher sur une multitude de mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle. Pour y parvenir, il a fallu collaborer avec un certain nombre de partenaires de longue date, qui ont tous \u00e9galement particip\u00e9 \u00e0 la conception de la premi\u00e8re g\u00e9n\u00e9ration de notre infrastructure d\u2019intelligence artificielle en 2017. Penguin Computing, notre partenaire d\u2019architecture et de services g\u00e9r\u00e9s, a travaill\u00e9 avec notre \u00e9quipe d\u2019exploitation sur l\u2019int\u00e9gration du mat\u00e9riel pour d\u00e9ployer le cluster et a aid\u00e9 \u00e0 mettre en place les principales parties du plan de contr\u00f4le. Pure Storage nous a fourni une solution de stockage solide et \u00e9volutive. NVIDIA nous a fourni ses technologies informatiques d\u2019intelligence artificielle avec des syst\u00e8mes de pointe, des processeurs graphiques et la matrice InfiniBand, ainsi que des composants de la pile logicielle comme la NCCL pour le cluster. &#8230;\u00e0 distance, pendant une pand\u00e9mie Un autre d\u00e9fi inattendu est apparu pendant le d\u00e9veloppement du RSC\u00a0: la pand\u00e9mie de COVID-19. Nous avons lanc\u00e9 le projet RSC enti\u00e8rement \u00e0 distance. Il s\u2019agissait au d\u00e9part d\u2019un simple document partag\u00e9, qui a fini par devenir un cluster fonctionnel en un an et demi environ. Le COVID-19 et les contraintes d\u2019approvisionnement en wafers \u00e0 l\u2019\u00e9chelle du secteur ont \u00e9galement rendu difficile l\u2019obtention d\u2019un grand nombre de pi\u00e8ces\u00a0: puces, composants optiques, processeurs graphiques, mat\u00e9riaux de construction, etc. En plus, tous devaient \u00eatre achemin\u00e9s en \u00e9tant conformes \u00e0 des nouveaux protocoles de s\u00e9curit\u00e9. Pour cr\u00e9er efficacement ce cluster, nous avons d\u00fb le concevoir \u00e0 partir de z\u00e9ro, en cr\u00e9ant de nombreuses conventions sp\u00e9cifiques \u00e0 Meta, enti\u00e8rement nouvelles et en repensant les pr\u00e9c\u00e9dentes en cours de route. Nous avons d\u00fb \u00e9tablir de nouvelles r\u00e8gles concernant la conception de nos data centers, notamment en ce qui concerne le refroidissement, l\u2019alimentation, la disposition des racks, le c\u00e2blage et la mise en r\u00e9seau (y compris un plan de contr\u00f4le enti\u00e8rement nouveau), entre autres \u00e9l\u00e9ments importants \u00e0 prendre en consid\u00e9ration. Nous devions nous assurer que toutes les \u00e9quipes, de la construction au mat\u00e9riel, en passant par les logiciels et l\u2019intelligence artificielle, travaillaient au m\u00eame rythme et en coordination avec nos partenaires. Au-del\u00e0 du syst\u00e8me central lui-m\u00eame, nous avions \u00e9galement besoin d\u2019une solution de stockage puissante, capable de fournir des t\u00e9raoctets de bande passante \u00e0 partir d\u2019un syst\u00e8me de stockage de l\u2019ordre de l\u2019exaoctet. Pour r\u00e9pondre aux besoins croissants des entra\u00eenements d\u2019intelligence artificielle en termes de bande passante et de capacit\u00e9, nous avons d\u00e9velopp\u00e9 un service de stockage, l\u2019AI Research Store (AIRStore), \u00e0 partir de z\u00e9ro. Pour optimiser les mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle, l\u2019AIRStore fait appel \u00e0 une nouvelle phase de pr\u00e9paration des donn\u00e9es qui pr\u00e9-traite l\u2019ensemble des donn\u00e9es \u00e0 utiliser pour l\u2019entra\u00eenement. Une fois la pr\u00e9paration effectu\u00e9e une fois, l\u2019ensemble de donn\u00e9es pr\u00e9par\u00e9 peut \u00eatre utilis\u00e9 pour de multiples entra\u00eenements jusqu\u2019\u00e0 son expiration. L\u2019AIRStore optimise \u00e9galement les transferts de donn\u00e9es afin de minimiser le trafic interr\u00e9gional sur le r\u00e9seau f\u00e9d\u00e9rateur inter-datacenters de Meta. Prot\u00e9ger les donn\u00e9es dans le RSC Pour \u00e9laborer de nouveaux mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle qui profitent aux utilisateurs et utilisatrices de nos services, qu\u2019il s\u2019agisse de d\u00e9tecter des contenus pr\u00e9judiciables ou de cr\u00e9er de nouvelles exp\u00e9riences de r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e, nous devons entra\u00eener les mod\u00e8les \u00e0 l\u2019aide de donn\u00e9es provenant de nos syst\u00e8mes de production, dans le monde r\u00e9el. Le RSC a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u d\u00e8s le d\u00e9part en tenant compte de la confidentialit\u00e9 et de la s\u00e9curit\u00e9, afin que les \u00e9quipes de recherche de Meta puissent entra\u00eener des mod\u00e8les en toute s\u00e9curit\u00e9 en utilisant des donn\u00e9es chiffr\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par les utilisateurs et les utilisatrices, et qui ne sont d\u00e9chiffr\u00e9es que juste avant l\u2019entra\u00eenement. Par exemple, le RSC est isol\u00e9 du reste d\u2019Internet, sans connexions directes entrantes ou sortantes, et le trafic ne peut provenir que des data centers de production de Meta. Conform\u00e9ment \u00e0 nos exigences en mati\u00e8re de confidentialit\u00e9 et de s\u00e9curit\u00e9, l\u2019ensemble du cheminement des donn\u00e9es, de nos syst\u00e8mes de stockage aux processeurs graphiques, est chiffr\u00e9 de bout en bout et dispose des outils et processus n\u00e9cessaires pour v\u00e9rifier que ces exigences sont respect\u00e9es \u00e0 tout moment. Avant d\u2019\u00eatre import\u00e9es dans le RSC, les donn\u00e9es sont soumises \u00e0 un processus de v\u00e9rification de la confidentialit\u00e9 afin de confirmer qu\u2019elles ont \u00e9t\u00e9 correctement anonymis\u00e9es. Les donn\u00e9es sont ensuite chiffr\u00e9es avant d\u2019\u00eatre utilis\u00e9es pour entra\u00eener des mod\u00e8les d\u2019IA et les cl\u00e9s de d\u00e9chiffrage sont supprim\u00e9es r\u00e9guli\u00e8rement pour s\u2019assurer que les anciennes donn\u00e9es ne sont plus accessibles. Et comme les donn\u00e9es ne sont d\u00e9chiffr\u00e9es qu\u2019en un point de terminaison unique, en m\u00e9moire, elles sont prot\u00e9g\u00e9es m\u00eame dans le cas peu probable d\u2019une entr\u00e9e par effraction dans nos locaux. Vers la phase deux et au-del\u00e0 Le RSC est op\u00e9rationnel aujourd\u2019hui, mais son d\u00e9veloppement est toujours en cours. Une fois la phase deux de la cr\u00e9ation du RSC achev\u00e9e, nous pensons qu\u2019il sera le superordinateur d\u2019intelligence artificielle le plus rapide du monde, avec une performance de pr\u00e8s de 5\u00a0exaflops de calcul de pr\u00e9cision mixte. En 2022, nous nous efforcerons de faire passer le nombre de processeurs graphiques de 6\u00a0080 \u00e0 16\u00a0000, ce qui permettra de multiplier les performances d\u2019entra\u00eenement de l\u2019intelligence artificielle par 2,5. La matrice InfiniBand s\u2019\u00e9tendra pour prendre en charge 16\u00a0000 ports dans une topologie \u00e0 deux couches, sans sursouscription. Le syst\u00e8me de stockage b\u00e9n\u00e9ficiera d\u2019une bande passante cible de 16\u00a0To\/s et d\u2019une capacit\u00e9 de l\u2019ordre de l\u2019exaoctet pour r\u00e9pondre \u00e0 la demande croissante. Une telle \u00e9volution des capacit\u00e9s de calcul devrait nous permettre non seulement de cr\u00e9er des mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle plus pr\u00e9cis pour nos services existants, mais aussi de proposer des exp\u00e9riences d\u2019utilisation totalement nouvelles, notamment dans le m\u00e9tavers. Nos investissements \u00e0 long terme dans l\u2019apprentissage autosupervis\u00e9 et dans la construction d\u2019une infrastructure d\u2019intelligence artificielle de nouvelle g\u00e9n\u00e9ration avec le RSC nous aident \u00e0 cr\u00e9er les technologies fondamentales qui alimenteront le m\u00e9tavers et feront \u00e9galement progresser la communaut\u00e9 de l\u2019intelligence artificielle au sens large. Pour en savoir plus sur nos efforts de recherche dans le domaine du NLP, de la vision par ordinateur et d\u2019autres domaines de l\u2019intelligence artificielle, rejoignez-nous lors de notre prochain \u00e9v\u00e8nement virtuel\u00a0: \u00ab\u00a0Inside the Lab: Building for the metaverse with AI\u00a0\u00bb.","protected":false},"author":164097090,"featured_media":22744,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[243897990,243897985,243897984],"tags":[243898122,134004,243898193,243898192,243898150,243898121,243898191,243898190],"class_list":["post-22733","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-actualites","category-meta","category-technologies","tag-ia","tag-intelligence-artificielle","tag-meta","tag-meta-ai","tag-metavers","tag-recherche","tag-supercalculateur","tag-superordinateur"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.2 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Lancement de l\u2019AI Research SuperCluster : le superordinateur de pointe de Meta pour la recherche en intelligence artificielle | \u00c0 propos de Meta<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/about.fb.com\/fr\/news\/2022\/01\/lancement-de-lai-research-supercluster-le-superordinateur-de-pointe-de-meta-pour-la-recherche-en-intelligence-artificielle\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Lancement de l\u2019AI Research SuperCluster : le superordinateur de pointe de Meta pour la recherche en intelligence artificielle | \u00c0 propos de Meta\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Pour d\u00e9velopper la prochaine g\u00e9n\u00e9ration de l\u2019intelligence artificielle, il faudra de nouveaux ordinateurs assez puissants pour effectuer des milliards de milliards d\u2019op\u00e9rations par seconde. Aujourd\u2019hui, Meta annonce la conception et la fabrication de l\u2019AI Research SuperCluster (RSC) qui fait partie des superordinateurs d\u2019intelligence artificielle les plus rapides \u00e0 ce jour. Il sera, nous en avons la conviction, le plus rapide au monde une fois termin\u00e9 \u00e0 la mi-2022. Nos \u00e9quipes de recherche ont d\u00e9j\u00e0 commenc\u00e9 \u00e0 utiliser le RSC pour entra\u00eener de vastes mod\u00e8les au traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur pour la recherche. L\u2019objectif est d\u2019entra\u00eener un jour des mod\u00e8les comportant des milliers de milliards de param\u00e8tres. Le RSC aidera les \u00e9quipes de recherche en intelligence artificielle de Meta \u00e0 cr\u00e9er de nouveaux mod\u00e8les plus performants, capables d\u2019apprendre \u00e0 partir de milliers de milliards d\u2019exemples, de fonctionner dans des centaines de langues diff\u00e9rentes, d\u2019analyser de mani\u00e8re transparente des textes, des images et des vid\u00e9os, de d\u00e9velopper de nouveaux outils de r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e, et bien plus encore. Nos \u00e9quipes seront en mesure d\u2019entra\u00eener les plus grands mod\u00e8les n\u00e9cessaires au d\u00e9veloppement d\u2019une intelligence artificielle avanc\u00e9e pour la vision par ordinateur, le NLP, la reconnaissance vocale, etc. Nous esp\u00e9rons que le RSC nous aidera \u00e0 cr\u00e9er des syst\u00e8mes d\u2019intelligence artificielle enti\u00e8rement nouveaux qui pourront, par exemple, fournir des traductions vocales en temps r\u00e9el \u00e0 de nombreuses personnes parlant chacune une langue diff\u00e9rente, afin qu\u2019elles puissent collaborer en toute fluidit\u00e9 sur un projet de recherche ou jouer ensemble \u00e0 un jeu en r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e. Le travail effectu\u00e9 avec le RSC permettra finalement la mise au point de technologies adapt\u00e9es \u00e0 la prochaine grande plate-forme informatique, le m\u00e9tavers, au sein duquel les applications et les produits bas\u00e9s sur l\u2019intelligence artificielle joueront un r\u00f4le crucial. Pourquoi avons-nous besoin d\u2019un superordinateur d\u2019intelligence artificielle \u00e0 cette \u00e9chelle\u00a0? Meta s\u2019est engag\u00e9 \u00e0 investir \u00e0 long terme dans l\u2019intelligence artificielle depuis 2013, lors de la cr\u00e9ation du laboratoire Facebook AI Research. Ces derni\u00e8res ann\u00e9es, nos progr\u00e8s en mati\u00e8re d\u2019intelligence artificielle ont \u00e9t\u00e9 consid\u00e9rables, et ce gr\u00e2ce \u00e0 notre leadership dans un certain nombre de domaines, parmi lesquels l\u2019apprentissage autosupervis\u00e9, qui permet aux algorithmes d\u2019apprendre \u00e0 partir d\u2019un grand nombre d\u2019exemples non \u00e9tiquet\u00e9s, et les transformateurs, qui permettent aux mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle de raisonner plus efficacement en se concentrant sur certaines parties des donn\u00e9es recueillies. Pour tirer pleinement parti des avantages de l\u2019apprentissage autosupervis\u00e9 et des mod\u00e8les bas\u00e9s sur les transformateurs, divers domaines, qu\u2019il s\u2019agisse de la vision, de la parole, du langage, ou certains usages essentiels comme l\u2019identification de contenus pr\u00e9judiciables, n\u00e9cessiteront l\u2019entra\u00eenement de mod\u00e8les de plus en plus vastes, complexes et adaptables. La vision par ordinateur, par exemple, doit traiter des vid\u00e9os plus grandes et plus longues avec des taux d\u2019\u00e9chantillonnage de donn\u00e9es plus \u00e9lev\u00e9s. La reconnaissance vocale doit fonctionner correctement m\u00eame dans des situations compliqu\u00e9es avec beaucoup de bruit de fond, comme des f\u00eates ou des concerts. Le NLP doit prendre en charge davantage de langues, de dialectes et d\u2019accents. Les avanc\u00e9es dans d\u2019autres domaines, notamment la robotique, l\u2019intelligence artificielle incarn\u00e9e et l\u2019intelligence artificielle multimodale, aideront quant \u00e0 elles \u00e0 accomplir des t\u00e2ches utiles dans le monde r\u00e9el. L\u2019infrastructure informatique \u00e0 haute performance est un \u00e9l\u00e9ment essentiel de l\u2019entra\u00eenement de mod\u00e8les aussi vastes, et l\u2019\u00e9quipe de recherche en intelligence artificielle de Meta \u00e9labore ces syst\u00e8mes \u00e0 haute puissance depuis de nombreuses ann\u00e9es. La premi\u00e8re g\u00e9n\u00e9ration de cette infrastructure, con\u00e7ue en 2017, compte 22\u00a0000 processeurs graphiques NVIDIA V100 Tensor Core dans un seul cluster qui effectue 35\u00a0000 t\u00e2ches d\u2019entra\u00eenement par jour. Jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent, cette infrastructure servait de r\u00e9f\u00e9rence en mati\u00e8re de performance, de fiabilit\u00e9 et de productivit\u00e9 pour les \u00e9quipes de recherche de Meta. D\u00e9but 2020, nous avons d\u00e9cid\u00e9 que la meilleure fa\u00e7on d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer les progr\u00e8s \u00e9tait de concevoir une nouvelle infrastructure informatique \u00e0 partir de z\u00e9ro pour exploiter la technologie de processeurs graphiques et de r\u00e9seaux nouveaux. Nous voulions qu\u2019elle soit capable d\u2019entra\u00eener des mod\u00e8les comportant plus de mille milliards de param\u00e8tres sur des ensembles de donn\u00e9es aussi volumineux qu\u2019un exaoctet, ce qui, pour donner une id\u00e9e de l\u2019\u00e9chelle, \u00e9quivaut \u00e0 36\u00a0000 ans de vid\u00e9o de haute qualit\u00e9. Si la communaut\u00e9 de l\u2019informatique \u00e0 haute performance aborde la question de l\u2019\u00e9chelle depuis des d\u00e9cennies, nous devions \u00e9galement veiller \u00e0 disposer de tous les contr\u00f4les n\u00e9cessaires en mati\u00e8re de s\u00e9curit\u00e9 et de confidentialit\u00e9 pour prot\u00e9ger les donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement que nous utilisons. Contrairement \u00e0 notre pr\u00e9c\u00e9dente infrastructure de recherche en intelligence artificielle, qui n\u2019utilisait que des sources ouvertes et d\u2019autres ensembles de donn\u00e9es accessibles au public, le RSC nous aide \u00e9galement \u00e0 garantir que nos recherches se concr\u00e9tisent efficacement. Il nous permet ainsi d\u2019inclure des exemples du monde r\u00e9el provenant des syst\u00e8mes de production de Meta dans l\u2019entra\u00eenement des mod\u00e8les. Ce faisant, la recherche avance et permet d\u2019effectuer des t\u00e2ches en aval, comme l\u2019identification de contenus pr\u00e9judiciables sur nos plates-formes, ou l\u2019\u00e9tude de l\u2019intelligence artificielle incarn\u00e9e et de l\u2019intelligence artificielle multimodale, am\u00e9liorant ainsi l\u2019exp\u00e9rience du public sur notre famille d\u2019applications. Il s\u2019agit, selon nous, de la premi\u00e8re fois que les performances, la fiabilit\u00e9, la s\u00e9curit\u00e9 et la confidentialit\u00e9 sont abord\u00e9es \u00e0 une telle \u00e9chelle. RSC\u00a0: en coulisses Les superordinateurs d\u2019intelligence artificielle combinent plusieurs processeurs graphiques dans des n\u0153uds informatiques, qui sont ensuite reli\u00e9s par une matrice r\u00e9seau haute performance pour permettre une communication rapide entre ces processeurs. Aujourd\u2019hui, le RSC comprend un total de 760\u00a0syst\u00e8mes NVIDIA DGX A100 comme n\u0153uds informatiques, pour un total de 6\u00a0080 processeurs, chaque processeur A100 \u00e9tant plus puissant que le V100 utilis\u00e9 dans notre syst\u00e8me pr\u00e9c\u00e9dent. Les processeurs graphiques communiquent par l\u2019interm\u00e9diaire d\u2019un r\u00e9seau Clos InfiniBand NVIDIA Quantum 200 Go\/s \u00e0 deux niveaux, sans sursouscription. Le niveau de stockage du RSC compte 175 p\u00e9taoctets de Pure Storage FlashArray, 46\u00a0p\u00e9taoctets de m\u00e9moire cache dans des syst\u00e8mes Altus de Penguin Computing et 10\u00a0p\u00e9taoctets de Pure Storage FlashBlade. Les premiers tests de r\u00e9f\u00e9rence sur le RSC, compar\u00e9s \u00e0 l\u2019infrastructure de production et de recherche existante de Meta, ont montr\u00e9 qu\u2019il ex\u00e9cute les workflows de vision par ordinateur jusqu\u2019\u00e0 20\u00a0fois plus rapidement, qu\u2019il ex\u00e9cute la NVIDIA Collective Communication Library (NCCL) plus de neuf fois plus rapidement et qu\u2019il entra\u00eene les mod\u00e8les de NLP \u00e0 grande \u00e9chelle trois fois plus rapidement. Cela signifie qu\u2019un mod\u00e8le comportant des dizaines de milliards de param\u00e8tres peut terminer son entra\u00eenement en trois semaines, contre neuf auparavant. Cr\u00e9er un superordinateur d\u2019intelligence artificielle&#8230; Concevoir et cr\u00e9er quelque chose comme le RSC n\u2019est pas seulement une question de performances, mais de performances \u00e0 la plus grande \u00e9chelle possible, avec la technologie la plus avanc\u00e9e actuellement disponible. Une fois le RSC termin\u00e9, la matrice InfiniBand connectera 16\u00a0000 processeurs graphiques comme points de terminaison, ce qui en fait l\u2019un des plus grands r\u00e9seaux de ce type d\u00e9ploy\u00e9s \u00e0 ce jour. Nous avons en outre con\u00e7u un syst\u00e8me de mise en cache et de stockage capable de traiter 16\u00a0To\/s de donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement, et nous pr\u00e9voyons de mener ce chiffre \u00e0 1\u00a0exaoctet. Toute cette infrastructure doit \u00eatre extr\u00eamement fiable car, selon nos estimations, certaines exp\u00e9riences pourraient durer plusieurs semaines et n\u00e9cessiter des milliers de processeurs graphiques. Enfin, le RSC doit \u00eatre convivial pour les \u00e9quipes de recherche, pour que nous puissions facilement nous pencher sur une multitude de mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle. Pour y parvenir, il a fallu collaborer avec un certain nombre de partenaires de longue date, qui ont tous \u00e9galement particip\u00e9 \u00e0 la conception de la premi\u00e8re g\u00e9n\u00e9ration de notre infrastructure d\u2019intelligence artificielle en 2017. Penguin Computing, notre partenaire d\u2019architecture et de services g\u00e9r\u00e9s, a travaill\u00e9 avec notre \u00e9quipe d\u2019exploitation sur l\u2019int\u00e9gration du mat\u00e9riel pour d\u00e9ployer le cluster et a aid\u00e9 \u00e0 mettre en place les principales parties du plan de contr\u00f4le. Pure Storage nous a fourni une solution de stockage solide et \u00e9volutive. NVIDIA nous a fourni ses technologies informatiques d\u2019intelligence artificielle avec des syst\u00e8mes de pointe, des processeurs graphiques et la matrice InfiniBand, ainsi que des composants de la pile logicielle comme la NCCL pour le cluster. &#8230;\u00e0 distance, pendant une pand\u00e9mie Un autre d\u00e9fi inattendu est apparu pendant le d\u00e9veloppement du RSC\u00a0: la pand\u00e9mie de COVID-19. Nous avons lanc\u00e9 le projet RSC enti\u00e8rement \u00e0 distance. Il s\u2019agissait au d\u00e9part d\u2019un simple document partag\u00e9, qui a fini par devenir un cluster fonctionnel en un an et demi environ. Le COVID-19 et les contraintes d\u2019approvisionnement en wafers \u00e0 l\u2019\u00e9chelle du secteur ont \u00e9galement rendu difficile l\u2019obtention d\u2019un grand nombre de pi\u00e8ces\u00a0: puces, composants optiques, processeurs graphiques, mat\u00e9riaux de construction, etc. En plus, tous devaient \u00eatre achemin\u00e9s en \u00e9tant conformes \u00e0 des nouveaux protocoles de s\u00e9curit\u00e9. Pour cr\u00e9er efficacement ce cluster, nous avons d\u00fb le concevoir \u00e0 partir de z\u00e9ro, en cr\u00e9ant de nombreuses conventions sp\u00e9cifiques \u00e0 Meta, enti\u00e8rement nouvelles et en repensant les pr\u00e9c\u00e9dentes en cours de route. Nous avons d\u00fb \u00e9tablir de nouvelles r\u00e8gles concernant la conception de nos data centers, notamment en ce qui concerne le refroidissement, l\u2019alimentation, la disposition des racks, le c\u00e2blage et la mise en r\u00e9seau (y compris un plan de contr\u00f4le enti\u00e8rement nouveau), entre autres \u00e9l\u00e9ments importants \u00e0 prendre en consid\u00e9ration. Nous devions nous assurer que toutes les \u00e9quipes, de la construction au mat\u00e9riel, en passant par les logiciels et l\u2019intelligence artificielle, travaillaient au m\u00eame rythme et en coordination avec nos partenaires. Au-del\u00e0 du syst\u00e8me central lui-m\u00eame, nous avions \u00e9galement besoin d\u2019une solution de stockage puissante, capable de fournir des t\u00e9raoctets de bande passante \u00e0 partir d\u2019un syst\u00e8me de stockage de l\u2019ordre de l\u2019exaoctet. Pour r\u00e9pondre aux besoins croissants des entra\u00eenements d\u2019intelligence artificielle en termes de bande passante et de capacit\u00e9, nous avons d\u00e9velopp\u00e9 un service de stockage, l\u2019AI Research Store (AIRStore), \u00e0 partir de z\u00e9ro. Pour optimiser les mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle, l\u2019AIRStore fait appel \u00e0 une nouvelle phase de pr\u00e9paration des donn\u00e9es qui pr\u00e9-traite l\u2019ensemble des donn\u00e9es \u00e0 utiliser pour l\u2019entra\u00eenement. Une fois la pr\u00e9paration effectu\u00e9e une fois, l\u2019ensemble de donn\u00e9es pr\u00e9par\u00e9 peut \u00eatre utilis\u00e9 pour de multiples entra\u00eenements jusqu\u2019\u00e0 son expiration. L\u2019AIRStore optimise \u00e9galement les transferts de donn\u00e9es afin de minimiser le trafic interr\u00e9gional sur le r\u00e9seau f\u00e9d\u00e9rateur inter-datacenters de Meta. Prot\u00e9ger les donn\u00e9es dans le RSC Pour \u00e9laborer de nouveaux mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle qui profitent aux utilisateurs et utilisatrices de nos services, qu\u2019il s\u2019agisse de d\u00e9tecter des contenus pr\u00e9judiciables ou de cr\u00e9er de nouvelles exp\u00e9riences de r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e, nous devons entra\u00eener les mod\u00e8les \u00e0 l\u2019aide de donn\u00e9es provenant de nos syst\u00e8mes de production, dans le monde r\u00e9el. Le RSC a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u d\u00e8s le d\u00e9part en tenant compte de la confidentialit\u00e9 et de la s\u00e9curit\u00e9, afin que les \u00e9quipes de recherche de Meta puissent entra\u00eener des mod\u00e8les en toute s\u00e9curit\u00e9 en utilisant des donn\u00e9es chiffr\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par les utilisateurs et les utilisatrices, et qui ne sont d\u00e9chiffr\u00e9es que juste avant l\u2019entra\u00eenement. Par exemple, le RSC est isol\u00e9 du reste d\u2019Internet, sans connexions directes entrantes ou sortantes, et le trafic ne peut provenir que des data centers de production de Meta. Conform\u00e9ment \u00e0 nos exigences en mati\u00e8re de confidentialit\u00e9 et de s\u00e9curit\u00e9, l\u2019ensemble du cheminement des donn\u00e9es, de nos syst\u00e8mes de stockage aux processeurs graphiques, est chiffr\u00e9 de bout en bout et dispose des outils et processus n\u00e9cessaires pour v\u00e9rifier que ces exigences sont respect\u00e9es \u00e0 tout moment. Avant d\u2019\u00eatre import\u00e9es dans le RSC, les donn\u00e9es sont soumises \u00e0 un processus de v\u00e9rification de la confidentialit\u00e9 afin de confirmer qu\u2019elles ont \u00e9t\u00e9 correctement anonymis\u00e9es. Les donn\u00e9es sont ensuite chiffr\u00e9es avant d\u2019\u00eatre utilis\u00e9es pour entra\u00eener des mod\u00e8les d\u2019IA et les cl\u00e9s de d\u00e9chiffrage sont supprim\u00e9es r\u00e9guli\u00e8rement pour s\u2019assurer que les anciennes donn\u00e9es ne sont plus accessibles. Et comme les donn\u00e9es ne sont d\u00e9chiffr\u00e9es qu\u2019en un point de terminaison unique, en m\u00e9moire, elles sont prot\u00e9g\u00e9es m\u00eame dans le cas peu probable d\u2019une entr\u00e9e par effraction dans nos locaux. Vers la phase deux et au-del\u00e0 Le RSC est op\u00e9rationnel aujourd\u2019hui, mais son d\u00e9veloppement est toujours en cours. Une fois la phase deux de la cr\u00e9ation du RSC achev\u00e9e, nous pensons qu\u2019il sera le superordinateur d\u2019intelligence artificielle le plus rapide du monde, avec une performance de pr\u00e8s de 5\u00a0exaflops de calcul de pr\u00e9cision mixte. En 2022, nous nous efforcerons de faire passer le nombre de processeurs graphiques de 6\u00a0080 \u00e0 16\u00a0000, ce qui permettra de multiplier les performances d\u2019entra\u00eenement de l\u2019intelligence artificielle par 2,5. La matrice InfiniBand s\u2019\u00e9tendra pour prendre en charge 16\u00a0000 ports dans une topologie \u00e0 deux couches, sans sursouscription. Le syst\u00e8me de stockage b\u00e9n\u00e9ficiera d\u2019une bande passante cible de 16\u00a0To\/s et d\u2019une capacit\u00e9 de l\u2019ordre de l\u2019exaoctet pour r\u00e9pondre \u00e0 la demande croissante. Une telle \u00e9volution des capacit\u00e9s de calcul devrait nous permettre non seulement de cr\u00e9er des mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle plus pr\u00e9cis pour nos services existants, mais aussi de proposer des exp\u00e9riences d\u2019utilisation totalement nouvelles, notamment dans le m\u00e9tavers. Nos investissements \u00e0 long terme dans l\u2019apprentissage autosupervis\u00e9 et dans la construction d\u2019une infrastructure d\u2019intelligence artificielle de nouvelle g\u00e9n\u00e9ration avec le RSC nous aident \u00e0 cr\u00e9er les technologies fondamentales qui alimenteront le m\u00e9tavers et feront \u00e9galement progresser la communaut\u00e9 de l\u2019intelligence artificielle au sens large. Pour en savoir plus sur nos efforts de recherche dans le domaine du NLP, de la vision par ordinateur et d\u2019autres domaines de l\u2019intelligence artificielle, rejoignez-nous lors de notre prochain \u00e9v\u00e8nement virtuel\u00a0: \u00ab\u00a0Inside the Lab: Building for the metaverse with AI\u00a0\u00bb.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/about.fb.com\/fr\/news\/2022\/01\/lancement-de-lai-research-supercluster-le-superordinateur-de-pointe-de-meta-pour-la-recherche-en-intelligence-artificielle\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"\u00c0 propos de Meta\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2022-01-28T15:03:57+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2022-01-28T15:28:10+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/271822034_411075774126909_4701282566086735295_n.jpg?resize=1024,576\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" 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Aujourd\u2019hui, Meta annonce la conception et la fabrication de l\u2019AI Research SuperCluster (RSC) qui fait partie des superordinateurs d\u2019intelligence artificielle les plus rapides \u00e0 ce jour. Il sera, nous en avons la conviction, le plus rapide au monde une fois termin\u00e9 \u00e0 la mi-2022. Nos \u00e9quipes de recherche ont d\u00e9j\u00e0 commenc\u00e9 \u00e0 utiliser le RSC pour entra\u00eener de vastes mod\u00e8les au traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur pour la recherche. L\u2019objectif est d\u2019entra\u00eener un jour des mod\u00e8les comportant des milliers de milliards de param\u00e8tres. Le RSC aidera les \u00e9quipes de recherche en intelligence artificielle de Meta \u00e0 cr\u00e9er de nouveaux mod\u00e8les plus performants, capables d\u2019apprendre \u00e0 partir de milliers de milliards d\u2019exemples, de fonctionner dans des centaines de langues diff\u00e9rentes, d\u2019analyser de mani\u00e8re transparente des textes, des images et des vid\u00e9os, de d\u00e9velopper de nouveaux outils de r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e, et bien plus encore. Nos \u00e9quipes seront en mesure d\u2019entra\u00eener les plus grands mod\u00e8les n\u00e9cessaires au d\u00e9veloppement d\u2019une intelligence artificielle avanc\u00e9e pour la vision par ordinateur, le NLP, la reconnaissance vocale, etc. Nous esp\u00e9rons que le RSC nous aidera \u00e0 cr\u00e9er des syst\u00e8mes d\u2019intelligence artificielle enti\u00e8rement nouveaux qui pourront, par exemple, fournir des traductions vocales en temps r\u00e9el \u00e0 de nombreuses personnes parlant chacune une langue diff\u00e9rente, afin qu\u2019elles puissent collaborer en toute fluidit\u00e9 sur un projet de recherche ou jouer ensemble \u00e0 un jeu en r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e. Le travail effectu\u00e9 avec le RSC permettra finalement la mise au point de technologies adapt\u00e9es \u00e0 la prochaine grande plate-forme informatique, le m\u00e9tavers, au sein duquel les applications et les produits bas\u00e9s sur l\u2019intelligence artificielle joueront un r\u00f4le crucial. Pourquoi avons-nous besoin d\u2019un superordinateur d\u2019intelligence artificielle \u00e0 cette \u00e9chelle\u00a0? Meta s\u2019est engag\u00e9 \u00e0 investir \u00e0 long terme dans l\u2019intelligence artificielle depuis 2013, lors de la cr\u00e9ation du laboratoire Facebook AI Research. Ces derni\u00e8res ann\u00e9es, nos progr\u00e8s en mati\u00e8re d\u2019intelligence artificielle ont \u00e9t\u00e9 consid\u00e9rables, et ce gr\u00e2ce \u00e0 notre leadership dans un certain nombre de domaines, parmi lesquels l\u2019apprentissage autosupervis\u00e9, qui permet aux algorithmes d\u2019apprendre \u00e0 partir d\u2019un grand nombre d\u2019exemples non \u00e9tiquet\u00e9s, et les transformateurs, qui permettent aux mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle de raisonner plus efficacement en se concentrant sur certaines parties des donn\u00e9es recueillies. Pour tirer pleinement parti des avantages de l\u2019apprentissage autosupervis\u00e9 et des mod\u00e8les bas\u00e9s sur les transformateurs, divers domaines, qu\u2019il s\u2019agisse de la vision, de la parole, du langage, ou certains usages essentiels comme l\u2019identification de contenus pr\u00e9judiciables, n\u00e9cessiteront l\u2019entra\u00eenement de mod\u00e8les de plus en plus vastes, complexes et adaptables. La vision par ordinateur, par exemple, doit traiter des vid\u00e9os plus grandes et plus longues avec des taux d\u2019\u00e9chantillonnage de donn\u00e9es plus \u00e9lev\u00e9s. La reconnaissance vocale doit fonctionner correctement m\u00eame dans des situations compliqu\u00e9es avec beaucoup de bruit de fond, comme des f\u00eates ou des concerts. Le NLP doit prendre en charge davantage de langues, de dialectes et d\u2019accents. Les avanc\u00e9es dans d\u2019autres domaines, notamment la robotique, l\u2019intelligence artificielle incarn\u00e9e et l\u2019intelligence artificielle multimodale, aideront quant \u00e0 elles \u00e0 accomplir des t\u00e2ches utiles dans le monde r\u00e9el. L\u2019infrastructure informatique \u00e0 haute performance est un \u00e9l\u00e9ment essentiel de l\u2019entra\u00eenement de mod\u00e8les aussi vastes, et l\u2019\u00e9quipe de recherche en intelligence artificielle de Meta \u00e9labore ces syst\u00e8mes \u00e0 haute puissance depuis de nombreuses ann\u00e9es. La premi\u00e8re g\u00e9n\u00e9ration de cette infrastructure, con\u00e7ue en 2017, compte 22\u00a0000 processeurs graphiques NVIDIA V100 Tensor Core dans un seul cluster qui effectue 35\u00a0000 t\u00e2ches d\u2019entra\u00eenement par jour. Jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent, cette infrastructure servait de r\u00e9f\u00e9rence en mati\u00e8re de performance, de fiabilit\u00e9 et de productivit\u00e9 pour les \u00e9quipes de recherche de Meta. D\u00e9but 2020, nous avons d\u00e9cid\u00e9 que la meilleure fa\u00e7on d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer les progr\u00e8s \u00e9tait de concevoir une nouvelle infrastructure informatique \u00e0 partir de z\u00e9ro pour exploiter la technologie de processeurs graphiques et de r\u00e9seaux nouveaux. Nous voulions qu\u2019elle soit capable d\u2019entra\u00eener des mod\u00e8les comportant plus de mille milliards de param\u00e8tres sur des ensembles de donn\u00e9es aussi volumineux qu\u2019un exaoctet, ce qui, pour donner une id\u00e9e de l\u2019\u00e9chelle, \u00e9quivaut \u00e0 36\u00a0000 ans de vid\u00e9o de haute qualit\u00e9. Si la communaut\u00e9 de l\u2019informatique \u00e0 haute performance aborde la question de l\u2019\u00e9chelle depuis des d\u00e9cennies, nous devions \u00e9galement veiller \u00e0 disposer de tous les contr\u00f4les n\u00e9cessaires en mati\u00e8re de s\u00e9curit\u00e9 et de confidentialit\u00e9 pour prot\u00e9ger les donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement que nous utilisons. Contrairement \u00e0 notre pr\u00e9c\u00e9dente infrastructure de recherche en intelligence artificielle, qui n\u2019utilisait que des sources ouvertes et d\u2019autres ensembles de donn\u00e9es accessibles au public, le RSC nous aide \u00e9galement \u00e0 garantir que nos recherches se concr\u00e9tisent efficacement. Il nous permet ainsi d\u2019inclure des exemples du monde r\u00e9el provenant des syst\u00e8mes de production de Meta dans l\u2019entra\u00eenement des mod\u00e8les. Ce faisant, la recherche avance et permet d\u2019effectuer des t\u00e2ches en aval, comme l\u2019identification de contenus pr\u00e9judiciables sur nos plates-formes, ou l\u2019\u00e9tude de l\u2019intelligence artificielle incarn\u00e9e et de l\u2019intelligence artificielle multimodale, am\u00e9liorant ainsi l\u2019exp\u00e9rience du public sur notre famille d\u2019applications. Il s\u2019agit, selon nous, de la premi\u00e8re fois que les performances, la fiabilit\u00e9, la s\u00e9curit\u00e9 et la confidentialit\u00e9 sont abord\u00e9es \u00e0 une telle \u00e9chelle. RSC\u00a0: en coulisses Les superordinateurs d\u2019intelligence artificielle combinent plusieurs processeurs graphiques dans des n\u0153uds informatiques, qui sont ensuite reli\u00e9s par une matrice r\u00e9seau haute performance pour permettre une communication rapide entre ces processeurs. Aujourd\u2019hui, le RSC comprend un total de 760\u00a0syst\u00e8mes NVIDIA DGX A100 comme n\u0153uds informatiques, pour un total de 6\u00a0080 processeurs, chaque processeur A100 \u00e9tant plus puissant que le V100 utilis\u00e9 dans notre syst\u00e8me pr\u00e9c\u00e9dent. Les processeurs graphiques communiquent par l\u2019interm\u00e9diaire d\u2019un r\u00e9seau Clos InfiniBand NVIDIA Quantum 200 Go\/s \u00e0 deux niveaux, sans sursouscription. Le niveau de stockage du RSC compte 175 p\u00e9taoctets de Pure Storage FlashArray, 46\u00a0p\u00e9taoctets de m\u00e9moire cache dans des syst\u00e8mes Altus de Penguin Computing et 10\u00a0p\u00e9taoctets de Pure Storage FlashBlade. Les premiers tests de r\u00e9f\u00e9rence sur le RSC, compar\u00e9s \u00e0 l\u2019infrastructure de production et de recherche existante de Meta, ont montr\u00e9 qu\u2019il ex\u00e9cute les workflows de vision par ordinateur jusqu\u2019\u00e0 20\u00a0fois plus rapidement, qu\u2019il ex\u00e9cute la NVIDIA Collective Communication Library (NCCL) plus de neuf fois plus rapidement et qu\u2019il entra\u00eene les mod\u00e8les de NLP \u00e0 grande \u00e9chelle trois fois plus rapidement. Cela signifie qu\u2019un mod\u00e8le comportant des dizaines de milliards de param\u00e8tres peut terminer son entra\u00eenement en trois semaines, contre neuf auparavant. Cr\u00e9er un superordinateur d\u2019intelligence artificielle&#8230; Concevoir et cr\u00e9er quelque chose comme le RSC n\u2019est pas seulement une question de performances, mais de performances \u00e0 la plus grande \u00e9chelle possible, avec la technologie la plus avanc\u00e9e actuellement disponible. Une fois le RSC termin\u00e9, la matrice InfiniBand connectera 16\u00a0000 processeurs graphiques comme points de terminaison, ce qui en fait l\u2019un des plus grands r\u00e9seaux de ce type d\u00e9ploy\u00e9s \u00e0 ce jour. Nous avons en outre con\u00e7u un syst\u00e8me de mise en cache et de stockage capable de traiter 16\u00a0To\/s de donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement, et nous pr\u00e9voyons de mener ce chiffre \u00e0 1\u00a0exaoctet. Toute cette infrastructure doit \u00eatre extr\u00eamement fiable car, selon nos estimations, certaines exp\u00e9riences pourraient durer plusieurs semaines et n\u00e9cessiter des milliers de processeurs graphiques. Enfin, le RSC doit \u00eatre convivial pour les \u00e9quipes de recherche, pour que nous puissions facilement nous pencher sur une multitude de mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle. Pour y parvenir, il a fallu collaborer avec un certain nombre de partenaires de longue date, qui ont tous \u00e9galement particip\u00e9 \u00e0 la conception de la premi\u00e8re g\u00e9n\u00e9ration de notre infrastructure d\u2019intelligence artificielle en 2017. Penguin Computing, notre partenaire d\u2019architecture et de services g\u00e9r\u00e9s, a travaill\u00e9 avec notre \u00e9quipe d\u2019exploitation sur l\u2019int\u00e9gration du mat\u00e9riel pour d\u00e9ployer le cluster et a aid\u00e9 \u00e0 mettre en place les principales parties du plan de contr\u00f4le. Pure Storage nous a fourni une solution de stockage solide et \u00e9volutive. NVIDIA nous a fourni ses technologies informatiques d\u2019intelligence artificielle avec des syst\u00e8mes de pointe, des processeurs graphiques et la matrice InfiniBand, ainsi que des composants de la pile logicielle comme la NCCL pour le cluster. &#8230;\u00e0 distance, pendant une pand\u00e9mie Un autre d\u00e9fi inattendu est apparu pendant le d\u00e9veloppement du RSC\u00a0: la pand\u00e9mie de COVID-19. Nous avons lanc\u00e9 le projet RSC enti\u00e8rement \u00e0 distance. Il s\u2019agissait au d\u00e9part d\u2019un simple document partag\u00e9, qui a fini par devenir un cluster fonctionnel en un an et demi environ. Le COVID-19 et les contraintes d\u2019approvisionnement en wafers \u00e0 l\u2019\u00e9chelle du secteur ont \u00e9galement rendu difficile l\u2019obtention d\u2019un grand nombre de pi\u00e8ces\u00a0: puces, composants optiques, processeurs graphiques, mat\u00e9riaux de construction, etc. En plus, tous devaient \u00eatre achemin\u00e9s en \u00e9tant conformes \u00e0 des nouveaux protocoles de s\u00e9curit\u00e9. Pour cr\u00e9er efficacement ce cluster, nous avons d\u00fb le concevoir \u00e0 partir de z\u00e9ro, en cr\u00e9ant de nombreuses conventions sp\u00e9cifiques \u00e0 Meta, enti\u00e8rement nouvelles et en repensant les pr\u00e9c\u00e9dentes en cours de route. Nous avons d\u00fb \u00e9tablir de nouvelles r\u00e8gles concernant la conception de nos data centers, notamment en ce qui concerne le refroidissement, l\u2019alimentation, la disposition des racks, le c\u00e2blage et la mise en r\u00e9seau (y compris un plan de contr\u00f4le enti\u00e8rement nouveau), entre autres \u00e9l\u00e9ments importants \u00e0 prendre en consid\u00e9ration. Nous devions nous assurer que toutes les \u00e9quipes, de la construction au mat\u00e9riel, en passant par les logiciels et l\u2019intelligence artificielle, travaillaient au m\u00eame rythme et en coordination avec nos partenaires. Au-del\u00e0 du syst\u00e8me central lui-m\u00eame, nous avions \u00e9galement besoin d\u2019une solution de stockage puissante, capable de fournir des t\u00e9raoctets de bande passante \u00e0 partir d\u2019un syst\u00e8me de stockage de l\u2019ordre de l\u2019exaoctet. Pour r\u00e9pondre aux besoins croissants des entra\u00eenements d\u2019intelligence artificielle en termes de bande passante et de capacit\u00e9, nous avons d\u00e9velopp\u00e9 un service de stockage, l\u2019AI Research Store (AIRStore), \u00e0 partir de z\u00e9ro. Pour optimiser les mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle, l\u2019AIRStore fait appel \u00e0 une nouvelle phase de pr\u00e9paration des donn\u00e9es qui pr\u00e9-traite l\u2019ensemble des donn\u00e9es \u00e0 utiliser pour l\u2019entra\u00eenement. Une fois la pr\u00e9paration effectu\u00e9e une fois, l\u2019ensemble de donn\u00e9es pr\u00e9par\u00e9 peut \u00eatre utilis\u00e9 pour de multiples entra\u00eenements jusqu\u2019\u00e0 son expiration. L\u2019AIRStore optimise \u00e9galement les transferts de donn\u00e9es afin de minimiser le trafic interr\u00e9gional sur le r\u00e9seau f\u00e9d\u00e9rateur inter-datacenters de Meta. Prot\u00e9ger les donn\u00e9es dans le RSC Pour \u00e9laborer de nouveaux mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle qui profitent aux utilisateurs et utilisatrices de nos services, qu\u2019il s\u2019agisse de d\u00e9tecter des contenus pr\u00e9judiciables ou de cr\u00e9er de nouvelles exp\u00e9riences de r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e, nous devons entra\u00eener les mod\u00e8les \u00e0 l\u2019aide de donn\u00e9es provenant de nos syst\u00e8mes de production, dans le monde r\u00e9el. Le RSC a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u d\u00e8s le d\u00e9part en tenant compte de la confidentialit\u00e9 et de la s\u00e9curit\u00e9, afin que les \u00e9quipes de recherche de Meta puissent entra\u00eener des mod\u00e8les en toute s\u00e9curit\u00e9 en utilisant des donn\u00e9es chiffr\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par les utilisateurs et les utilisatrices, et qui ne sont d\u00e9chiffr\u00e9es que juste avant l\u2019entra\u00eenement. Par exemple, le RSC est isol\u00e9 du reste d\u2019Internet, sans connexions directes entrantes ou sortantes, et le trafic ne peut provenir que des data centers de production de Meta. Conform\u00e9ment \u00e0 nos exigences en mati\u00e8re de confidentialit\u00e9 et de s\u00e9curit\u00e9, l\u2019ensemble du cheminement des donn\u00e9es, de nos syst\u00e8mes de stockage aux processeurs graphiques, est chiffr\u00e9 de bout en bout et dispose des outils et processus n\u00e9cessaires pour v\u00e9rifier que ces exigences sont respect\u00e9es \u00e0 tout moment. Avant d\u2019\u00eatre import\u00e9es dans le RSC, les donn\u00e9es sont soumises \u00e0 un processus de v\u00e9rification de la confidentialit\u00e9 afin de confirmer qu\u2019elles ont \u00e9t\u00e9 correctement anonymis\u00e9es. Les donn\u00e9es sont ensuite chiffr\u00e9es avant d\u2019\u00eatre utilis\u00e9es pour entra\u00eener des mod\u00e8les d\u2019IA et les cl\u00e9s de d\u00e9chiffrage sont supprim\u00e9es r\u00e9guli\u00e8rement pour s\u2019assurer que les anciennes donn\u00e9es ne sont plus accessibles. Et comme les donn\u00e9es ne sont d\u00e9chiffr\u00e9es qu\u2019en un point de terminaison unique, en m\u00e9moire, elles sont prot\u00e9g\u00e9es m\u00eame dans le cas peu probable d\u2019une entr\u00e9e par effraction dans nos locaux. Vers la phase deux et au-del\u00e0 Le RSC est op\u00e9rationnel aujourd\u2019hui, mais son d\u00e9veloppement est toujours en cours. Une fois la phase deux de la cr\u00e9ation du RSC achev\u00e9e, nous pensons qu\u2019il sera le superordinateur d\u2019intelligence artificielle le plus rapide du monde, avec une performance de pr\u00e8s de 5\u00a0exaflops de calcul de pr\u00e9cision mixte. En 2022, nous nous efforcerons de faire passer le nombre de processeurs graphiques de 6\u00a0080 \u00e0 16\u00a0000, ce qui permettra de multiplier les performances d\u2019entra\u00eenement de l\u2019intelligence artificielle par 2,5. La matrice InfiniBand s\u2019\u00e9tendra pour prendre en charge 16\u00a0000 ports dans une topologie \u00e0 deux couches, sans sursouscription. Le syst\u00e8me de stockage b\u00e9n\u00e9ficiera d\u2019une bande passante cible de 16\u00a0To\/s et d\u2019une capacit\u00e9 de l\u2019ordre de l\u2019exaoctet pour r\u00e9pondre \u00e0 la demande croissante. Une telle \u00e9volution des capacit\u00e9s de calcul devrait nous permettre non seulement de cr\u00e9er des mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle plus pr\u00e9cis pour nos services existants, mais aussi de proposer des exp\u00e9riences d\u2019utilisation totalement nouvelles, notamment dans le m\u00e9tavers. Nos investissements \u00e0 long terme dans l\u2019apprentissage autosupervis\u00e9 et dans la construction d\u2019une infrastructure d\u2019intelligence artificielle de nouvelle g\u00e9n\u00e9ration avec le RSC nous aident \u00e0 cr\u00e9er les technologies fondamentales qui alimenteront le m\u00e9tavers et feront \u00e9galement progresser la communaut\u00e9 de l\u2019intelligence artificielle au sens large. Pour en savoir plus sur nos efforts de recherche dans le domaine du NLP, de la vision par ordinateur et d\u2019autres domaines de l\u2019intelligence artificielle, rejoignez-nous lors de notre prochain \u00e9v\u00e8nement virtuel\u00a0: \u00ab\u00a0Inside the Lab: Building for the metaverse with AI\u00a0\u00bb.","og_url":"https:\/\/about.fb.com\/fr\/news\/2022\/01\/lancement-de-lai-research-supercluster-le-superordinateur-de-pointe-de-meta-pour-la-recherche-en-intelligence-artificielle\/","og_site_name":"\u00c0 propos de Meta","article_published_time":"2022-01-28T15:03:57+00:00","article_modified_time":"2022-01-28T15:28:10+00:00","og_image":[{"width":1024,"height":576,"url":"https:\/\/about.fb.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/01\/271822034_411075774126909_4701282566086735295_n.jpg?resize=1024,576","type":"image\/jpeg"}],"author":"hopscotch","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@METAfrance","twitter_misc":{"Written by":"Meta","Est. reading time":"11 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