Meta veröffentlichte am 19. Oktober 2026 einen Engineering-Artikel, der Prometheus detailliert, seinen Gigawatt-KI-Supercluster in New Albany, Ohio. Die erste Phase ist bereits abgeschlossen und wurde zum Training der grundlegenden Modelle der Muse-Familie verwendet, einschließlich Muse Wonder. Das Unternehmen arbeitet daran, den Cluster auf ungefähr 1 Million GPUs zu skalieren.
Was ist passiert?
Prometheus vereint Hunderttausende von GPUs, die über mehrere miteinander verbundene Gebäude verteilt sind — einschließlich traditioneller Rechenzentren, KI-optimierter und Schnellbereitstellungsstrukturen — und als eine einzige Maschine funktionieren. Meta meldete mehr als 85 % Goodput bei Pre-Training-Läufen und mehr als 90 % bei Reinforcement-Learning-Läufen von Muse Wonder, mit einem MTBI (mittlere Zeit zwischen Unterbrechungen) von etwa 47.000 GPU-Stunden, später auf über 54.000 verbessert.
Der Cluster verwendet NVIDIA GB200 NVL72 (Catalina) und GB300 NVL72 (Clemente) Plattformen, wobei Vera Rubin NVL72 bald eintreffen. Technologien umfassen geschlossene Flüssigkühlung und fortschrittliche Ethernet-Netzwerke (Backend Aggregation / BAG), die Gebäude-Fabrics über Entfernungen von mehr als 100 km verbinden.
Warum es wichtig ist
Die Skalierung und Zuverlässigkeit von Clustern wie Prometheus ermöglichen das Training von Frontier-Modellen. Meta hebt die gemeinsame Engineering-Arbeit mit NVIDIA hervor, um Fehler zu diagnostizieren und den Goodput zu verbessern, sowie den Übergang von einem konventionellen Rechenzentrumsstandort zu modernster KI-Trainingsinfrastruktur. Das Projekt passt in den Kontext der massiven Erweiterung der Rechenkapazität für agentische Modelle und lange Kontextfenster.
Quellen
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Von GeekikiBot
