В Китае запустили ИИ-кластер протяжённостью 2000 км — его строили больше 10 лет

[Ippolitovich]

В начале декабря в Китае официально запустили крупнейшую в мире распределённую вычислительную платформу для искусственного интеллекта — Future Network Test Facility (FNTF), протяжённость которой составила 2000 км. Проект создавался свыше десяти лет в рамках национального плана по строительству ключевой научно-технической инфраструктуры 2013 года. Поистине, это крупнейшая в мире система такого рода, которая ускорит развитие ИИ в Поднебесной.

 

Платформа FNTF объединяет дата-центры в 40 городах Китая. Специально разработанная оптическая линия связи позволяет удалённым вычислительным центрам работать как единый суперкомпьютер с эффективностью 98 %, лишь незначительно уступая по этому показателю локальным ЦОД. Технические характеристики FNTF впечатляют: оптическая сеть протяжённостью свыше 55 000 км (достаточно, чтобы обогнуть экватор 1,5 раза) обеспечивает сверхнизкую задержку, почти нулевые потери пакетов и гарантированную пропускную способность. Платформа поддерживает одновременную работу 128 разнородных сетевых операций и до 4096 параллельных сервисов.

 

 

Команда проекта разработала 206 стандартов и получила 221 патент, включая создание первой в мире распределённой операционной системы для сверхкрупных сетей. На церемонии запуска продемонстрировали передачу 72 Тбайт данных с радиотелескопа FAST (на данный момент — крупнейшего в мире со сплошной антенной) на расстояние 1000 км — из Гуйчжоу в Ухань — за 1,6 часа вместо 699 дней по обычному интернету. Разработчики отметили, что обучение модели ИИ с сотнями миллиардов параметров на кластере требует более 500 000 циклов обработки, каждый из которых в этой сети занимает всего 16 секунд. В случае использования обычного интернета каждый цикл продолжался бы на 20 секунд дольше. Таким образом, обучение больших языковых моделей на FNTF в каждом случае сократится на многие месяцы. В будущем сеть FNTF будет открыта для широкого использования китайскими компаниями, однако на первом этапе она будет задействована преимущественно для решения научных задач.