Musk ha dichiarato: i chip Nvidia utilizzati per il Colossus 2 potrebbero raddoppiare entro la fine dell’anno.
Musk ha dichiarato che il suo cluster di calcolo AI, Colossus 2, ha attualmente implementato 110.000 chip NVIDIA GB200 e 440.000 GB300, per un totale di 550.000 chip. Entro la fine dell'anno, il numero di chip potrebbe superare il doppio rispetto all'attuale livello.
La società di intelligenza artificiale xAI di Musk sta accelerando l'espansione della potenza di calcolo AI.
Il 25 settembre, ora locale, Musk ha dichiarato sulla piattaforma sociale X che il suo cluster di calcolo AI Colossus 2 ha attualmente implementato 110.000 unità NVIDIA GB200 e 440.000 unità GB300, per un totale di 550.000 chip, e che il numero di chip potrebbe raddoppiare rispetto al livello attuale entro la fine dell'anno.
Musk ha rivelato che Colossus 2 subirà inoltre un'espansione intensiva: si prevede che 220.000 unità GB300 entreranno ufficialmente in funzione la prossima settimana e altre 220.000 saranno operative a novembre; se tutto andrà bene, entro la fine di dicembre potrebbero essere aggiunte altre 220.000 unità GB300.
Secondo questo piano di espansione, entro la fine dell'anno Colossus 2 potrebbe aggiungere fino a 660.000 unità GB300, portando il numero totale di chip a circa 1,21 milioni, con un aumento di circa il 120% rispetto agli attuali 550.000.
Ciò significa che Colossus 2 assisterà nei prossimi mesi a un'enorme espansione della potenza di calcolo, con quasi tutti i nuovi chip provenienti da NVIDIA GB300.
Musk ha anche rivelato che Colossus 1 dispone attualmente di 150.000 unità H100, 50.000 unità H200 e 30.000 unità GB200. In precedenza, xAI aveva dichiarato di voler dotare il suo data center a Memphis, negli Stati Uniti, di 1 milione di GPU entro il 2026.
La pubblicazione della tabella di marcia dell'espansione di Colossus 2 da parte di Musk mostra che xAI sta continuando a espandere rapidamente l'infrastruttura AI. Con il lancio continuo dei chip GB300, la potenza di calcolo dei data center di xAI aumenterà ulteriormente entro la fine dell'anno per supportare le esigenze di addestramento e inferenza dei suoi modelli AI.
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