Facebook，Microsoft目標更快的服務與新的AI服務器設計.灰鴿子下載,遠程控制軟件

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Facebook，Microsoft目標更快的服務與新的AI服務器設計.灰鴿子下載,遠程控制軟件
Facebook的大盆地和微軟的返工項目Olympus有更多的空間用于GPU加速機器學習

Facebook周三推出了一些令人震驚的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，與其社交網絡。每天，用戶觀看1億小時的視頻，4億人使用Messenger，超過95萬張照片和視頻發(fā)布在Instagram上。

這給數(shù)據(jù)中心中的Facebook服務器帶來了沉重的負擔，這有助于協(xié)調所有這些服務，以確保及時做出響應。此外，F(xiàn)acebook的服務器使用機器學習技術來改善服務，一個可見的例子是圖像識別。

這個故事類似于Microsoft，它不斷尋求平衡其服務器上的負載。例如，Microsoft的數(shù)據(jù)中心將機器學習應用于自然語言服務，如Cortana。

兩家公司都推出了新的開源硬件設計，以確保更快地響應這種人工智能服務，并且設計將允許公司通過其網絡和軟件提供更多的服務。服務器設計在周三的美國開放計算計劃峰會上介紹。

這些服務器設計可以被其他公司用作內部設計自己的服務器的參考，然后發(fā)送到亞洲的大規(guī)模制造，F(xiàn)acebook和谷歌已經做了多年。金融組織也在嘗試OCP設計為其組織制造服務器。

Facebook的大盆地是一個非正統(tǒng)的服務器盒，該公司稱為“JBOG” - 只是一堆的GPU，可以提供前所未有的力量為機器學習。系統(tǒng)沒有CPU，并且作為需要連接到離散服務器和存儲盒的獨立盒操作。

大盆地提供了在數(shù)據(jù)中心中解耦處理，存儲和網絡單元的承諾。在獨立池中，存儲和處理可以更快地擴展，但是當如今填充在一個服務器盒中時有限。當處理和存儲聯(lián)網在一起時，計算速度也快得多。去耦單元還共享電力和冷卻資源，這減少了數(shù)據(jù)中心的電費。

大盆地系統(tǒng)可以連接到新的Facebook開源雙CPU服務器設計Tioga Pass。

分離的數(shù)據(jù)中心設計對于像Facebook和Google這樣的公司非常重要，這些公司正在購買數(shù)千臺服務器來滿足他們不斷增長的處理需求。這些公司可以通過解耦存儲，處理和其他資源，更快地擴展Web服務和機器學習任務。

英特爾也在使用其Rack Scale架構來追求類似的設計，像戴爾和惠普企業(yè)這樣的公司為這些服務器實施提供藍圖。

Facebook的大盆地系統(tǒng)有八個Nvidia Tesla P100 GPU加速器，通過超快的NVLink互連在網狀架構中連接。網狀互連類似于Nvidia的DGX-1服務器中的網絡互連，其在來自日本的富士通的AI超級計算機中使用。

另一個新的AI服務器設計來自微軟，它宣布奧林巴斯項目，它有更多的AI協(xié)處理器的空間。微軟還宣布了一個GPU加速器與Nvidia和Ingrasys稱為HGX-1，它類似于Facebook的大蘇爾，但可以縮放到鏈接32 GPU在一起。

奧林巴斯項目是一種更傳統(tǒng)的服務器設計，不需要在服務器安裝上進行大規(guī)模的更改。它是一個1U機架式服務器，CPU，GPU，內存，存儲和網絡都在一個盒子里。

微軟的新服務器設計有一個通用的主板插槽，將支持最新的服務器芯片，包括英特爾的Skylake和AMD的那不勒斯。奧林巴斯項目將做一些在服務器上很少見到的事情：從x86到ARM的交叉，支持高通的Centriq 2400或Cavium的Thunder X2芯片。

高通將在OCP峰會上展示基于奧林巴斯項目設計的主板和服務器。 Qualcomm服務器將運行Windows Server，第一次將操作系統(tǒng)顯示為在ARM芯片上運行, 遠程控制, 灰鴿子。

通用的x86和ARM主板支持將允許客戶在不購買新硬件的情況下在芯片架構之間切換。將ARM支持帶到奧林巴斯項目是新服務器設計的重大成就之一，微軟Azure硬件基礎架構總經理Kushagra Vaid在一篇博客文章中說。

還有用于英特爾FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）的空間，這將加快服務器中的搜索和深度學習應用。 Microsoft使用FPGA提供更快的Bing結果。服務器還有最多三個PCI-Express卡（如GPU），最多八個NVMe SSD，以太網和DDR4內存的插槽。它還具有多個風扇，散熱器和多個電池，以保持服務器運行在電源損失的情況下。

項目Olympus HGX-1通過NVLink互連技術支持八個Nvidia Pascal GPU。四個HGX-1 AI加速器可以鏈接創(chuàng)建一個32 GPU的大型機器學習集群。

今天的數(shù)據(jù)中心正在經歷巨大的轉變