facebook新的人工智慧培訓伺服器的速度幾乎是原來的兩倍
Facebook今天宣佈了一款新的伺服器設計，稱為Big Basin，它是Big Sur系列人工智慧訓練系統的繼承者。這些由Nvidia提供動力的GPU伺服器被連線到大型人工智慧軟體培訓網路中，使Facebook產品能夠執行物件和麵部識別、實時文字翻譯，以及描述和理解照片和影片的內容。
Facebook稱，BigBasin現在可以在比其前身大30%的學習模型上進行培訓。根據在標準化神經網路模型上進行的測試，它還可以透過人工智慧系統使用的大量數字集，以接近兩倍的速度自我改進。
Facebook計劃在不久的將來向公眾開放伺服器設計。這是該公司的標準，該公司參與並幫助建立了開放計算專案，以共享和協作資料中心的硬體和軟體。因此，任何人——甚至是競爭公司的伺服器設計專家——很快就可以下載大盆地示意圖，一旦它們被髮布到網上。
對於Facebook來說，這並不是對它用來訓練人工智慧系統的工具保密，而是努力提高其人工智慧系統的能力。這不僅僅是為了推動技術的極限，儘管Facebook是投資尖端和實驗性人工智慧研究的最大組織之一。該公司在人工智慧領域的大量投資與其向實時影片和其他以消費者為中心的關註點的推進齊頭併進。”如果你登入過Facebook，很可能你使用過我們一直在開發的某種人工智慧系統，”Facebook技術專案經理Kevin Lee說，他負責Big Basin和其他資料中心專案。
例如，透過標記好友和分類影片（包括直播的影片），Facebook可能有助於推動更多使用者上傳和消費影片。該公司的人工智慧研究也會產生巨大的社會影響。Facebook目前的人工智慧演算法的一個關鍵功能是向盲人使用者描述照片的內容，而就在上週，Facebook宣佈將使用人工智慧驅動的模式識別軟體，嘗試識別出問題使用者何時可能需要心理健康服務。所有這一切之所以成為可能，是因為該公司投資並繼續開發伺服器，比如bigbainst，在將這些系統推向公共產品之前對其進行培訓。
- 發表於 2021-05-10 05:50
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- 分類：網際網路
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