オープンソースのAIハードウェアとしてNvidiaのFacebookチーム

Facebookは、ニュースフィードのアルゴリズムを調整するだけでなく、世界各地に散らばっているデータセンターのための新しいハードウェアを調整するなど、内部エンジニアリングプロジェクトの評判をすでに確立しています。

Facebookのインフラストラクチャの詳細

世界最大のソーシャルネットワークは、オープンソースコミュニティーへの貢献も声高になっています。

このため、カリフォルニア州メンロパークの最新ニュースは、人工知能(AI)ハードウェアのオープンソースを予定しており、今週はこれらのすべてに注目している。

FacebookエンジニアKevin LeeとSerkan Piantinoは木曜日のブログ記事で、オープンソースのAIハードウェアはOpen Compute Projectをベースにしたデータセンター内で運用できるため、既製品よりも効率的で汎用性が高いことを強調した標準。

「多くのハイパフォーマンスコンピューティングシステムでは、特別な冷却やその他のユニークなインフラストラクチャが必要ですが、熱効率と電力効率の点でこれらの新しいサーバを最適化し、空冷式のオープンコンピューティング標準データセンター、 “リーとピアンティーノは説明した。

次の世代のハードウェアは、ニューラルネットワークを学習するために設計されたものです(ただし、カリフォルニアのランドマークの後にOS版を命名するAppleの現在のパターンとは混同しないでください)。

AIとは別に、この技術はしばしば参照され、機械や深い学習に結びついています。

チップメーカーのNvidiaも昨年、独自の深い学習ポートフォリオを推進してきました。したがって、2人はこのプロジェクトに協力しています。すでにこのプロジェクトには可動部分がたくさんあります。

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Facebookは先月デビューしたNvidiaのTesla M40 GPUアクセラレータを採用した最初の会社として宣伝されている。ディープニューラルネットワークを展開するための高性能M40 GPUは、Big SurプラットフォームとOpen Rackと互換性のあるハードウェアに電力を供給するためのフレームとして機能しています。

バックグラウンドでM40を使うと、Facebookのエンジニアは、Big SurがFacebookの前世代の2倍の速さで、2倍の速度で2倍のネットワークを育成する可能性を誇っています。

Nvidiaはまた、設計資料がOpen Compute ProjectにFacebookによって提出されたときに、Big Surが機械学習用に開発された最初のコンピューティングシステムであり、AI研究がオープンソースソリューションとしてリリースされることを強調しました。

世界中のFacebookのメンバーシップ基盤の規模はますます拡大し続けている(9月30日現在、既に月間アクティブユーザー数は15億5,000万人に達している)、その情報から得られるデータ量と可能な洞察力も膨らみます。

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FacebookのAI研究チーム(FAIR)は、マシン学習技術を社内のより多くの製品にまで拡大するために、GPUハードウェアへの投資を3倍以上にする計画をしているため、ソーシャルメディアの大手企業がこれを最大限に活用しているようだ。

Facebook経由の画像

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