一分鐘看懂 Facebook、Nvidia 的這場「AI 聯姻」

作者 | 發布日期 2017 年 05 月 11 日 8:00 | 分類 AI 人工智慧 , Facebook , 晶片 follow us in feedly

綜觀整個科技行業,巨頭之間的關係歷來複雜難耐。有直接舞槍弄棒的,也有曖昧不清的,當然更多的還是相互扶持走向「康莊大道」的。 Facebook 和輝達(Nvidia)就是這樣一種互利向上的關係,因為在人工智慧領域擁有共同的目標,然後就走在了一起。




在 AI 成為全球熱點的大環境下,各大巨頭之間紛紛布局,以期在未來能奪得一席之地,而 Facebook 和 Nvidia 也早已不復當年的「單純」。

不復「單純」的 Facebook、Nvidia

先來看 Facebook。這幾年,Facebook 在人工智慧的動作頻頻,不僅為其 Messenger 推出了聊天機器人,發表了 Camera Effects、AR Studio 等 AR 平台,而且在 VR 社群上也一直有自己的想法:早年展示了 VR 社群應用,在今年的 F8 大會上則推出了 Facebook Spaces 虛擬實境社群平台。

此外,已有 13 年創立歷史的 Facebook,從其最新一季的財報數據來看,月活用戶已達 19.4 億,新發表的 Live 功能也讓流量急速躥升,這些大量的數據都需要更多的高性能伺服器來支撐。

再來看 Nvidia。擁有二十餘年成長歷史的它,早已從一個小小的電腦顯卡廠商,發展成如今支撐 AI 領域快速發展的重要基石。在 AI 世界裡,Nvidia 擁有的 GPU 技術一直佔據中心地位。

這幾年,Nvidia 不僅為 Microsoft Cognitive Toolkit 搭建新的 AI 框架,提供自研 DGX-1 AI 超算服務,而且也一直專注在深度學習的演算法研究上。Nvidia 還投資了大大小小涵蓋 AI、虛擬實境、生命科學等 25 家初創企業,如日本的 Abeja、美國 Datalogue、Optimus Ride、TempoQuest,為他們提供技術、行銷等支持。除了一般的 AI 領域,Nvidia 還和眾多的汽車廠商如奧迪、寶馬、博世攜手合作,想藉其 GPU 驅動無人駕駛汽車上路。按照 Nvidia CEO 黃仁勳的話來說,這家晶片製造商現在正成為一家「AI 計算公司」。

所以,在這些背景和前提下,Facebook 可藉助 Nvidia 的 GPU 技術,很好地處理由大量用戶激增而產生的數據壓力。

Facebook 和 Nvidia 有哪些合作?

早在 2015 年年底,Facebook 就在其開源的 AI 計算平台 Big Sur 中安裝了 Nvidia 的 Tesla M40 GPU。 Big Sur 是第一款針對機器學習、人工智慧研究開發的開放源代碼計算系統,主要用於訓練神經網路,搭載 Tesla M40 之後,該平台的速度較前代產品提升 2 倍。據了解,Facebook 是第一家採用 Nvidia Tesla M40 GPU 的廠商。

(Source:smarthey)

隨著 Facebook 的「Live」直播熱度攀升,Facebook 用戶對直播的需求也日益增大。為此在今年的 CES 展會上 Nvidia 推出了最新版的 Geforce Experience 顯卡驅動,允許用戶在 Facebook 上 360° 直播分享他們所玩的遊戲,還能使用 Nvidia 的「Ansel」軟體共享與拍攝 360° 的螢幕截圖分享至 Facebook 和其他社群平台。

(Source:Google)

今年 3 月,Facebook 宣布,其下代 GPU 服務器 Big Basin 將使用 Nvidia 的 GPU 技術,為此,Nvidia 為伺服器提供了 8 台 Tesla P100 加速器,以及高速 NVLink 技術(該技術可消除任何與連接相關的瓶頸,進而實現 GPU 之間的超速通信)。據一項數據表明,搭載 Nvidia Tesla P100 和 NVLink 技術的 Big Basin 訓練的機器學習模型,與上代伺服器 Big Sur 相比,規模大 30%,寬頻記憶體上升 33% 左右。事實證明,在某些情況下,Big Basin 可以比 Big Sur 快上一倍,它以更快的速度處理 Facebook 大量的文字、照片和影片需求。

(Source:Market Realist)

此外,在今年 F8 大會前夕,Facebook 與 Nvidia 就開源社群也進行了合作,兩者將利用 Facebook 的深度學習框架 Caffe2 共推人工智慧的發展。Caffe2 是一種可擴展和便攜式快速深度學習框架,搭載了 8 台 Big Basin 伺服器,也就是說,這裡邊配置了 64 台 Nvidia Tesla P100 加速器,進而可以提供具備 57 倍吞吐量的近線性深度學習訓練。同時,Caffe2 還使用了 Nvidia 的 DGX-1 來做支援,用戶訓練 AI 模型的速度可提升 7 倍。

現在及未來:「天作之合的姻緣」

雖然 Facebook 的月活用戶已接近 20 億,但據研究公司 eMarketer 預測,該公司的新興市場用戶群還會以驚人的速度增長。到 2020 年之前,印度、印尼、墨西哥和菲律賓等國家,由於智慧手機滲透率的直線增長,將會成為 Facebook 用戶增長最快的市場。因此,Facebook 將需要更多的伺服器來應對不斷增長的數據量。

對於 Nvidia 的專業可視化業務(該業務包含 Tesla 系列 GPU)而言,這無疑是一大利多消息。因為 Nvidia Tesla 系列 GPU 可用於加速高性能計算和承載超大型數據中心的工作負荷,進而可以遏制大量激增的數據壓力。

據市場預測,到 2022 年之前,AI 晶片的市場規模每年將增加 60% 以上,達到 160 億美元。而 GPU 處理器正好可解決該市場的很大一部分需求。所以,Nvidia 對未來人工智慧市場的意義不言而喻。

目前來看,Nvidia 的 Tesla GPU 也已經被多家雲端服務商如 Amazon Web Services、Google Cloud 和 Microsoft Azure 等使用,隨著 AI 投注的增加,未來雲端計算 + 人工智慧將是一個不可估量的市場。所以這樣來看,Facebook 和 Nvidia 的合作不管是現在還是未來,都是一場「天作之合的姻緣」。

(本文由 雷鋒網 授權轉載;首圖來源:NVIDIA) 

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