Facebook、Nvidia这场“天作之合”的联姻，其实在AI领域各怀鬼胎

纵观整个科技行业，巨头之间的关系历来复杂难耐。有直接舞枪弄棒的，也有暧昧不清的，当然更多的还是相互扶持走向「康庄大道」的。Facebook和英伟达就是这样一种互利向上的关系，因为在人工智能领域拥有共同的目标，然后就走在了一起。

在AI成为全球热点的大环境下，各大巨头之间纷纷布局，以期在未来能夺得一席之地，而Facebook和英伟达也早已不复当年的"单纯"。

不复"单纯"的Facebook、英伟达

先来看Facebook。这几年，Facebook在人工智能的动作频频，不仅为其Messenger推出了聊天机器人，发布了Camera Effects、AR Studio等AR平台，而且在VR社交上也一直有自己的想法：早年演示了VR社交应用，在今年的F8大会上则推出了Facebook Spaces虚拟现实社交平台。

此外，已有13年创立历史的Facebook，从其最新一季的财报数据来看，月活用户已达19.4亿，新发布的Live功能也让流量急速蹿升，这些海量的数据都需要更多的高性能服务器来支撑。

再来看英伟达。拥有20余年成长历史的它，早已从一个小小的电脑显卡厂商，发展成如今支撑AI领域快速发展的重要基石。在AI世界里，英伟达拥有的GPU技术一直占据中心地位。

这几年，英伟达不仅为Microsoft Cognitive Toolkit搭建新的AI框架，提供自研DGX-1 AI超算服务，而且也一直专注在深度学习的算法研究上。英伟达还投资了大大小小涵盖AI、虚拟现实、生命科学等25家初创企业，如日本的Abeja、美国Datalogue、Optimus Ride、TempoQuest，为他们提供技术、营销等支持。除了一般的AI领域，英伟达还和众多的汽车厂商如奥迪、宝马、博世携手合作，想借其GPU驱动无人驾驶汽车上路。按照英伟达CEO 黄仁勋的话来说，这家芯片制造商现在正成为一家"AI 计算公司"。

所以，在这些背景和前提下，Facebook可借助英伟达的GPU技术，很好地处理由大量用户激增而产生的数据压力。

Facebook和英伟达都有哪些合作？

早在2015年年底，Facebook就在其开源的AI计算平台Big Sur中安装了英伟达的Tesla M40 GPU。Big Sur是第一款针对机器学习、人工智能研究开发的开放源代码计算系统，主要用于训练神经网络，搭载Tesla M40之后，该平台的速度较前代产品提升2倍。据雷锋网了解，Facebook是第一家采用英伟达Tesla M40 GPU的厂商。

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随着 Facebook 的"Live"直播热度攀升，Facebook 用户对直播的需求也日益增大。为此在今年的CES展会上英伟达推出了最新版的 Geforce Experience 显卡驱动，允许用户在 Facebook上360°直播分享他们所玩的游戏，还能使用Nvidia的‘Ansel’软件共享与拍摄360°的屏幕截图分享至 Facebook和其他社交平台。

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今年3月，Facebook宣布，其下代GPU服务器Big Basin将使用英伟达的GPU技术，为此，英伟达为服务器提供了8台Tesla P100加速器，以及高速NVLink技术（该技术可消除任何与连接相关的瓶颈，从而实现GPU之间的超速通信）。据一项数据表明，搭载英伟达Tesla P100和NVLink技术的Big Basin训练的机器学习模型，与上代服务器Big Sur相比，规模大30%，宽带内存上升33%左右。事实证明，在某些情况下，Big Basin可以比Big Sur快上一倍，它以更快的速度处理Facebook海量的文字、照片和视频需求。

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此外，在今年F8大会前夕，Facebook与英伟达就开源社区也进行了合作，二者将利用Facebook的深度学习框架 Caffe2共推人工智能的发展。Caffe2是一种可扩展和便携式快速深度学习框架，搭载了8台Big Basin服务器，也就是说，这里边配置了64台英伟达Tesla P100加速器，从而可以提供具备57倍吞吐量的近线性深度学习训练。同时，Caffe2还使用了英伟达的 DGX-1来做支持，用户训练AI模型的速度可提升7倍。

现在及未来："天作之合的姻缘"

虽然Facebook的月活用户已接近20亿，但据研究公司eMarketer预测，该公司的新兴市场用户群还会以惊人的速度增长。到2020年之前，印度，印度尼西亚，墨西哥和菲律宾等国家，由于智能手机渗透率的直线增长，将会成为Facebook用户增长最快的市场。因此，Facebook将需要更多的服务器来应对不断增长的数据量。

对于英伟达的专业可视化业务（该业务包含Tesla系列GPU）而言，这无疑是一大利好消息。因为英伟达Tesla系列GPU可用于加速高性能计算和承载超大型数据中心的工作负荷，从而可以遏制大量激增的数据压力。

据市场预测，到2022年之前，AI芯片的市场规模每年将增加60%以上，达到160亿美元。