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

时间:04-10 来源:3721RD 点击:

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。

图片来源:smarthey

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。

图片来源:Google

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。

图片来源:Market Realist

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。

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