近日，Facebook 正式宣布了新一代的服務器設計方案——“Big Basin”，它是 AI 訓練系統 Big Sur 系列的繼承者。這些使用英偉達的 GPU 作為處理核心的服務器連接起來，形成一個巨大的 AI 訓練網絡，這使得 Facebook 的產品能夠進行物體和面部識別、實時文本翻譯、以及理解并描述圖片和視頻中的內容。
Facebook，表示與 Big Sur 相比，Big Basin 能夠訓練比之前的規(guī)模大 30% 的機器學習模型。根據在標準神經網絡模型上的測試，Big Basin 還可以通過壓縮訓練 AI 系統需要的大量數據集，將訓練速度提升一倍。
Facebook 已經宣布開源服務器的設計。Facebook 此前參加并幫助建立了 Open Compute Project （開源計算項目），這個項目的主要目的是共享數據中心的硬件和軟件設計，并相互協作，因此開源服務器的設計方案是 Facebook 的一貫做法。一旦 Facebook 將 Big Basin 的原理圖上傳到網絡上，所有人，甚至競爭公司的服務器設計專家，都可以下載使用。
對于 Facebook 來說，開源 AI 系統的訓練工具是為了推動其 AI 系統能力的進一步發(fā)展。盡管Facebook 是大力投入前沿和實驗性 AI 研究的最大組織之一，但是它的目的不僅僅是為了推動技術的極限。實際上，Facebook 對 AI 的巨資投入與其推動視頻直播以及其他以消費者為中心的產品是密不可分的。
“如果你登錄過 Facebook，那么很可能使用過一些我們開發(fā)的 AI 功能。”Facebook 的技術項目經理 Kavin Lee 說，他主要負責 Big Basin 以及其他數據中心的工作。
比如，通過給朋友貼標簽以及給視頻（包括實況直播）分類，Facebook 將能夠吸引更多的用戶上傳視頻以及觀看視頻。此外，Facebook 還可以通過 AI 研究獲得巨大的社會影響力。Facebook當前 AI 算法的一個重要功能是幫助盲人用戶描述圖片的內容，而就在上周，Facebook 剛剛宣布將使用 AI 模式識別軟件，來嘗試辨別可能需要心理輔導的用戶。
在正式推出面向大眾的產品之前，Facebook 會通過 Big Basin、Big Sur 這樣的服務器對這些 AI 系統進行訓練。正是因為 Facebook 的持續(xù)投入，才讓這一切變得可能。
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