Facebook揭示了如何为AI和VR构建硬件

Facebook正在构建下一代开源硬件，并将新技术集成到其数据中心平台中。 Facebook使用许多强大的技术（包括固态驱动器（SSD），图形处理器（GPU），非易失性内存（NVM）和闪存群集（JBOF））创建新的服务器和存储设备以加速基础架构。

这些升级是Facebook强大的数据中心网络的一部分，它将扩大Internet服务的范围。

Facebook首席执行官马克·扎克伯格说。 “这对计算性能提出了更高的要求。通过开放计算项目（以下称为OCP），我们正在开发全球基础架构，以便每个人都可以享受Internet服务。”

Facebook在开放计算峰会（以下简称OCS）上宣布了该项目的进展。 OCS聚集了不断扩大的开源硬件社区的成员，他们设计的产品在Facebook的数据服务器上焕发了青春。峰会展示了许多基础架构升级。包括：

重建服务器规模表，以在相同能耗下提高性能。

新的高性能数据分析服务器由GPU（而不是CPU）驱动。

改进的存储设备分离（存储底座），在此，原始的JBOD（仅一堆磁盘）变得比JBOF（仅一堆闪存）快得多。

改进的非易失性存储器（NVM）实验为存储分层提供了更多选项。

此次峰会标志着OCP项目成立五周年，也促使人们反思自2011年Facebook设立OCP项目以来，OCP的发展，以促进其发布的设计创新。

OCP项目主席杰森·泰勒（Jason Taylor）表示：“我们取得的进展值得关注。他也是Facebook基础设施部副总裁之一。 “ OCP是工程师们聚集在一起创造出色产品的地方。”

他说：“我感到了巨大的动力，因为我们已经超越了超大规模，进入了金融和电信领域。”

服务器：下一代设计

从传统的双服务器处理器到单个Intel Xeon-D处理器片上系统（SoC），Facebook彻底改变了服务器设计和基础架构，从而消耗更少的能源并解决了一些架构问题。

Mono Lacke服务器的主板安装在名为Yosemite的组装单元中。优胜美地的每个滑动单元都可以安装4个SoC，即4个Mono Lakes。 Facebook工程师Vijay Rao和Edwin Smith在Facebook Engineering Blog上介绍了新设计。

“我们与英特尔密切合作，共同设计新处理器，同时重新设计我们自己的服务器基础架构，以创建满足我们需求的系统，该系统也可以被业内其他公司广泛采用。”他们在博客中写道。 “结果表明，具有较低功率CPU的单处理器服务器在网络负载方面的性能要优于双处理器服务器，并且更适合于数据中心负载……同时，我们重新设计的服务器基础结构等效于在电源上，它可以容纳每个机架两倍的CPU数量。”

新设计提高了处理器之间以及处理器与内存之间的通信效率。

两位工程师说：“我们简化了CPU以使其满足我们的要求。” “我们取消了QPI链接并降低了英特尔的成本。考虑到我们的服务器将基于同一插槽，这也解决了我们的NUMA问题。我们将其设计为具有集成芯片组的系统芯片，这更加简单。该接口具有较低的接口CPU热设计功耗（TDP）。同时，我们在相同的供电条件下重新设计了服务器基础结构。接下来，每个机架容纳的CPU数量增加了一倍。”

这使Facebook可以创建一种服务器架构，该架构可以在每个机架中实现更高的性能，同时确保每个机柜的能耗密度保持在11千瓦以下。

强大的人工智能数据分析服务器

在会议上，Facebook还分享了GPU的最新发展。近年来，GPU在高性能计算中发挥了重要作用。 GPU最初是用来提高台式机性能和处理图形操作的，但是现在它们可以帮助改善世界上一些最强大的超级计算机。

Facebook使用GPU为人工智能和机器学习数据分析带来更强大的计算能力。它的人工智能实验室训练神经网络来解决新问题。这需要强大的计算能力。

“我们在人工智能技术上投入了大量资金。” Facebook工程和基础架构（工程和基础架构）部门全球负责人Jay Parikh说：“目前，人工智能已应用于Facebook Newsfeed，以帮助我们提供更好的广告服务。它还可以帮助用户在日常生活中更安全地使用Facebook。”

Big Sur系统使用Nvidia Tesla加速计算平台，具有8个高性能GPU，每个GPU的功率高达300瓦，可在多个PCI-e连接之间进行灵活配置。 Facebook优化了这些新服务器的加热和功耗控制，以便它们可以与数据中心中装有标准CPU的服务器一起使用。

Big Sur系统可优化性能和响应时间，帮助Facebook处理更多数据，并大大缩短训练神经网络所需的时间。

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