facebook新的人工智能培训服务器的速度几乎是原来的两倍
Facebook今天宣布了一款新的服务器设计，称为Big Basin，它是Big Sur系列人工智能训练系统的继承者。这些由Nvidia提供动力的GPU服务器被连接到大型人工智能软件培训网络中，使Facebook产品能够执行对象和面部识别、实时文本翻译，以及描述和理解照片和视频的内容。
Facebook称，BigBasin现在可以在比其前身大30%的学习模型上进行培训。根据在标准化神经网络模型上进行的测试，它还可以通过人工智能系统使用的大量数字集，以接近两倍的速度自我改进。
Facebook计划在不久的将来向公众开放服务器设计。这是该公司的标准，该公司参与并帮助创建了开放计算项目，以共享和协作数据中心的硬件和软件。因此，任何人——甚至是竞争公司的服务器设计专家——很快就可以下载大盆地示意图，一旦它们被发布到网上。
对于Facebook来说，这并不是对它用来训练人工智能系统的工具保密，而是努力提高其人工智能系统的能力。这不仅仅是为了推动技术的极限，尽管Facebook是投资尖端和实验性人工智能研究的最大组织之一。该公司在人工智能领域的大量投资与其向实时视频和其他以消费者为中心的关注点的推进齐头并进。”如果你登录过Facebook，很可能你使用过我们一直在开发的某种人工智能系统，”Facebook技术项目经理Kevin Lee说，他负责Big Basin和其他数据中心项目。
例如，通过标记好友和分类视频（包括直播的视频），Facebook可能有助于推动更多用户上传和消费视频。该公司的人工智能研究也会产生巨大的社会影响。Facebook目前的人工智能算法的一个关键功能是向盲人用户描述照片的内容，而就在上周，Facebook宣布将使用人工智能驱动的模式识别软件，尝试识别出问题用户何时可能需要心理健康服务。所有这一切之所以成为可能，是因为该公司投资并继续开发服务器，比如bigbainst，在将这些系统推向公共产品之前对其进行培训。
- 发表于 2021-05-10 05:50
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- 分类：互联网
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