脸书去年3月于Open△Compute△Project△(OCP)高峰会上公布，与广达电脑合作为深度学习应用而设计的第二代GPU伺服器Big△Basin，今日（21日）则发布了Big△Basin△v2，根据脸书表示，Big△Basin△v2相比前一代Big△Basin的GPU效能，提升了66％。
脸书表示，机器学习是脸书平台多项服务的关键技术，包括自然语言翻译、图像分类、语音分辨、图像和人脸分辨等，都需要大量的执行机器学习的模型，而运行机器学习模型的需求也日益增长。
在过去几年，脸书在自家的资料中心，投资机器学习的相关硬件，来加速神经网络演算法的效率，进而提升平台的服务和支撑AI研究，从2013年开始为AI研究部署HP△SL2705 G8系统，接着在后续分别又推出Big△Sur和Big△Basin，最近则是将AI伺服器再升级，推出能够处理更大、更复杂机器学习模型的Big△Basin△v2。
Big△Basin△v2与前一代的Big△Basin系统都是建构在同一个模组上，模组化的设计能够利用现有的OCP元件，来组装Big△Basin△v2系统。脸书也将主控节点升级为Tioga△Pass以提升CPU效能，借助最新一代的Nvidia△Tesla△V100 GPU加速器提升效能，同时也将GPU及CPU主控节点之间的PCIe频宽加倍、OCP网卡升级，来提供分散式训练网络更多网络频宽，如此一来，根据脸书的统计，相比上一代的系统，单一GPU的效能就能提高66%，且在大规模的分散式GPU训练中，效能改善的结果接近线性。脸书认为，这样的成果将有助于工程师打造更大且复杂的机器学习模型。（来源：Facebook）
Big△Basin△v2是支援脸书执行机器学习工作的最新一代硬件和软件平台，脸书目前主要是通过自家开发的AI平台FBLearner，来执行机器学习模型，脸书整个FBLearner的平台都是通过自家设计的软硬件来运转，其中训练模型的过程即是利用Big△Basin△v2系统和伺服器平台Tioga△Pass来完成。
FBLearner包含Feature△Store、Flow和Predictor。Feature△Store从数据中撷取特征，并汇入Flow来建立、训练和测试机器学习模型，最后训练完成的模型将会通过Predictor产生预测，举例来说，预测哪一些贴文、照片，用户会最关注。（来源：facebook）
未来，脸书表示，由于机器学习技术越来越多样性，且需求越来越大，脸书将持续与合作伙伴合作，开发高效能的AI伺服器，针对训练和预测进行优化，来实现效能更佳的系统。
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