"Với RSC, chúng tôi có thể đào tạo các mô hình (AI) sử dụng tín hiệu đa phương thức, chẳng hạn như nhận diện ngữ cảnh bài đăng dựa trên ngôn ngữ, hình ảnh và tông giọng", Shubho Sengupta, kỹ sư phần mềm tại Meta cho ℱbiết.

Theo The Verge, các kỹ sư của Meta chịu trách nhiệm thiết kế hệ thống tản nhiệt, nguồn, mạng và dây cáp của RSC. Trên website chính thức, Meta cho biết tính đến tháng 1, RSC trang bị 6.080 card đồ họa (GPU) chia thành 760 node Nvidia DGX A100 ꦇ(hệ thống nhiều CPU, GPU, RAM... được nối lại tạo thành siêu máy tính hoàn chỉnh).
Hiện tại, sức mạnh của RSC tương đương siêu máy tính Perlmutter đặt tại Trung tâm Nghiên cứu Khoa học Máy tính Năng lượng Quốc gia Mỹ, xếp thứ 5 thế giới. Tuy nhiên khi hoàn thiện vào cuối năm nay, Meta cho biết RSC sẽ có 16.000 GPU với hiệu suất tính toán 5 exaflop, tức 5.000 petaflop (5 tỷ tỷ phép tính mỗi giây), trở thành siêu máy tính AI nhanh nhất thế giới.So với siêu máy tính thông thường, siêu máy tính AI có nhiều điểm tương đồng như phụ thuộc vào các node kết nối với nhau. Điểm khác biệt lớn giữa 2 loại siêu máy tính nằm ở độ chính xác. Do phép tính AI đòi hỏi độ chính xác thấp hơn so với những tác vụ trên siêu máy tính truyền thống, siêu máy tính AI có thể thực hiện nhiều phép tính trong mỗi giây hơn.Bob Sorensen, nhà phân tích của Hyperion Research cho rằng tốc độ được các nhà sản xuất công bố thường là hiệu suất cao nhất trên lý thuyết. Thực tế, siêu máy tính được xem là hoạt động hiệu quả khi có thể phát huy hết hiệu năng trên những tác vụ mà chúng được thiết kế.
"Do đó, không ngạc nhiên khi một số hệ thống siêu máy tính có hiệu năng thực tế chưa tới 25% so với hiệu suất lý thuyết", Sorensen nói.
Nhóm nghiên cứu của Meta đã sử dụng RSC để đào tạo các mô hình liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính. Trong tương lai, họ có thể dùng RSC để đào tạo các mô hình phân tích đồng thời văn bản, hình ảnh và video, CNN đưa tin.

Bình luận