Facebook thích Machine Learning, công bố máy chủ GPU nguồn mở Big Sur

Facebook là một trong những công ty tận dụng tất cả các loại công nghệ tuyệt vời. Trong khi hầu hết được biết đến với nền tảng truyền thông xã hội được sử dụng nhiều, Facebook gần đây đã công bố một thứ khác mà bạn có thể thích: một máy chủ GPU mã nguồn mở .

Tín dụng hình ảnh: Facebook

Được mệnh danh là Big Sur, máy chủ GPU nguồn mở sắp ra mắt của Facebook tự hào có tám GPU Nvidia M40 khổng lồ (vâng, bạn nghe đúng rồi, tám ) . Để tham khảo, một M40 duy nhất chiếm 5GB bộ nhớ GDDR5, 3072 lõi và ở hiệu suất tối ưu là 7 teraflop. Rất có thể điều đó có thể chạy Witcher 3 ở 4k một cách dễ dàng (trừ chi tiết rõ ràng về việc M40 thiếu đầu ra video, như gã khổng lồ AMD này ). Tuy nhiên, mặc dù Nvidia thường được biết đến nhiều hơn với việc cung cấp phần cứng chơi game mạnh mẽ, nhưng các GPU này lại phục vụ một mục đích khác, máy học và đặc biệt hơn là mạng thần kinh sâu .

Tương tự như người dùng Facebook, Big Sur sẽ sử dụng GPU của nó để phân tích dữ liệu. Ví dụ bao gồm chạy hình ảnh và video thông qua mạng nơ-ron để chúng có thể được gắn thẻ thông tin. Sau đó, các mạng nơ-ron nhân tạo này có thể thực hiện các suy luận về dữ liệu mới. Theo một cách nào đó, đó là một khái niệm tương tự như tải ảnh lên trang Facebook của riêng bạn và gắn thẻ ảnh. Khi nhìn lại những hình ảnh này, người ta có thể nhận thấy rằng một người bạn nào đó rất thích rượu tequila, và luôn mặc một chiếc áo sơ mi flannel. Tuy nhiên, hy vọng rằng nghiên cứu của Facebook sâu sắc hơn một chút. Tất nhiên, một số nhà nghiên cứu của Google đã sử dụng mạng thần kinh nhân tạo để xác định hình ảnh mèo (và theo báo cáo, nó yêu cầu 16.000 máy tính).

Big Sur khởi động cuộc thám hiểm phần cứng mã nguồn mở của Facebook vào lĩnh vực máy học và mạng thần kinh sâu (các chủ đề mà họ đã làm việc trong một thời gian ). Nó không phải là máy chủ thông thường, đóng gói khá cao về hiệu suất. Các nhà nghiên cứu của Facebook Kevin Lee và Serkan Piatino tuyên bố trong một bài đăng trên blog ngày 10 tháng 12 năm 2015 rằng Big Sur có tốc độ nhanh gấp 2 lần so với các máy chủ thế hệ cuối cùng của họ. Theo một bài báo trên trang web Nvidia , các GPU Tesla có thể giảm thời gian đào tạo của máy học trong các mạng thần kinh sâu xuống tới 10-20 lần. Đó là một hiệu suất tăng đáng kể.

Sự đột phá của Facebook vào học máy và mạng thần kinh sâu, đặc biệt tập trung vào những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo (AI). AI đã trở nên phổ biến hơn, bằng chứng là Watson của IBM , Cortana của Microsoft và Siri của Apple . Bây giờ chúng ta hãy hy vọng Facebook, được trang bị Big Sur mới của mình, không vô tình giải phóng Skynet hoặc HAL .

Tín dụng ảnh bìa: Facebook