Facebook最近剛加入一些新機(jī)器到Prineville的服務(wù)器大軍中。同時(shí)，公司也裝載了新的大功率服務(wù)器，旨在加速對(duì)軟件翻譯、更聰明的虛擬助手以及文字識(shí)別等人工智能技術(shù)的訓(xùn)練。

Facebook新的Big Sur服務(wù)器是圍繞本來(lái)為圖片處理而開(kāi)發(fā)的大功率處理器——GPU來(lái)設(shè)計(jì)的。這些處理器加強(qiáng)了最近人工智能的一個(gè)技術(shù)飛躍——深度學(xué)習(xí)。由于GPU使得如何訓(xùn)練軟件的舊觀念被運(yùn)用到更廣大更復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中，軟件可以變得驚人的“善解人意”，特別是在理解圖片和文字方面。

Kevin Lee，F(xiàn)acebook一位致力于服務(wù)器工作的工程師表示，他們?cè)趲椭鶩acebook的研究員們通過(guò)以運(yùn)行更快、使用更多數(shù)據(jù)的方式來(lái)訓(xùn)練軟件。”這些服務(wù)器是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)研究的專(zhuān)用硬件。GPU可以記錄一張照片，把它們分成無(wú)數(shù)小像素，然后同時(shí)處理。”

每8個(gè)GPU就配置一臺(tái)Big Sur服務(wù)器，F(xiàn)acebook使用的是擅長(zhǎng)于圖像識(shí)別的半導(dǎo)體供應(yīng)商N(yùn)vidia制造的GPU。Lee沒(méi)有確切表明到底配置有多少服務(wù)器，但是據(jù)他所說(shuō)，有數(shù)千塊GPU在工作著。公司的Prineville，Ashburn和Virginia的數(shù)據(jù)中心都安裝了Big Sur服務(wù)器。

因?yàn)镚PU極其耗能，與數(shù)據(jù)中心里其他服務(wù)器不同，F(xiàn)acebook不得不把它們排放松散，以免產(chǎn)生過(guò)熱點(diǎn)，給冷卻系統(tǒng)帶來(lái)麻煩，以至于耗能更多。現(xiàn)在每個(gè)七英尺高的架子里都只能放下八個(gè)Big Sur服務(wù)器，而這些架子過(guò)去可以容納30個(gè)只負(fù)責(zé)做一些用戶(hù)數(shù)據(jù)處理等日常工作的Facebook常規(guī)服務(wù)器。

在運(yùn)行大數(shù)據(jù)中心和運(yùn)用GPU來(lái)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)研究這些方面，F(xiàn)acebook不是唯一一家。海內(nèi)外的巨頭，比如微軟、谷歌以及百度等也運(yùn)用GPU來(lái)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的研究。

社交網(wǎng)絡(luò)是非比尋常的。它開(kāi)創(chuàng)了Big Sur服務(wù)器設(shè)計(jì)、其它服務(wù)器設(shè)計(jì)，以及建立Prineville數(shù)據(jù)中心的新紀(jì)元。公司把這些設(shè)計(jì)和計(jì)劃捐獻(xiàn)給了一個(gè)非盈利項(xiàng)目——開(kāi)放計(jì)算項(xiàng)目（Open Compute Project）。這個(gè)項(xiàng)目由Facebook于2011年發(fā)起，旨在鼓勵(lì)計(jì)算機(jī)公司互相協(xié)作，設(shè)計(jì)出低耗高效的數(shù)據(jù)中心硬件。這個(gè)項(xiàng)目至今已經(jīng)幫助了數(shù)家亞洲硬件公司，搶占了一些傳統(tǒng)供貨商如戴爾和惠普的市場(chǎng)。

Facebook AI研究項(xiàng)目的主管Yann LeCun說(shuō)道，當(dāng)今年早些時(shí)候Big Sur服務(wù)器宣布使用的時(shí)候，他相信該技術(shù)通用之后，會(huì)有更多組織建造強(qiáng)有力的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施，然后加速此領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)程。

不過(guò)，未來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)器建造的計(jì)劃可能不會(huì)以GPU為核心，如今很多家公司在致力于新芯片的設(shè)計(jì)。相比于GPU來(lái)說(shuō)，這種芯片是特別為深度學(xué)習(xí)的算法而制作的。

今年五月，谷歌宣布其已經(jīng)開(kāi)始使用自己設(shè)計(jì)的TPU芯片來(lái)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品中的深度學(xué)習(xí)軟件，如語(yǔ)音識(shí)別。在訓(xùn)練之后，這一代的芯片似乎更適合于運(yùn)行算法，而不是像Big Sur服務(wù)器一樣，最初的訓(xùn)練步驟是為了加速。但是，谷歌已經(jīng)開(kāi)始第二代芯片的研究。Nvidia和其它幾家新公司包括Nervana也在開(kāi)發(fā)為深度學(xué)習(xí)定制的芯片。

普渡大學(xué)副教授Eugenio Culurciello表示，深度學(xué)習(xí)的有效性意味著這種芯片將會(huì)被廣泛應(yīng)用。“市場(chǎng)對(duì)這種芯片已經(jīng)有巨大需求了，而且這種需求只增不減。”

當(dāng)被問(wèn)到Facebook是否在開(kāi)發(fā)定制芯片時(shí)，Lee表示，公司正在“研究中”。