Facebook，Microsoft使用新的AI服务器设计更快的服务更快

Facebook周三推出了与其社交网络相关的一些惊人的统计数据。每天，用户观看100万小时的视频，4亿人使用信使，超过9500万张照片和视频在Instagram上发布。

在数据中心的Facebook的S服务器上对Facebook的服务器进行了沉重的负担，这有助于协调所有这些服务，以确保及时回复。此外，Facebook“S服务器使用机器学习技术来改进服务，其中一个可见的示例是图像识别。

故事与Microsoft类似，它不断寻求平衡其服务器上的负载。例如，Microsoft的数据中心将机器学习应用于Cortana等自然语言服务。

两家公司都推出了新的开源硬件设计，以确保更快地对这种人工智能服务的回应，并且设计将使公司通过其网络和软件提供更多服务。周三开放计算项目U.S. Outpute Project Project Project项目。

其他公司可以使用这些服务器设计作为参考设计自己的服务器内部，然后在亚洲发送群众制造，Facebook和谷歌一直在做多年。金融组织也在试验OCP设计，为其组织制作服务器。

Facebook的大盆是一个非正统的服务器盒，该公司已被称为“JBOG” - 仅为一堆GPU - 这可以为机器学习提供前所未有的电力。系统没有CPU，并作为一个独立的框，需要连接到离散服务器和存储框。

大盆地提供了数据中心解耦处理，存储和网络单元的承诺。在独立的池中，存储和处理可以缩放得多，但是当填充在今天的一个服务器盒中时有限。当处理和存储在一起时，计算也更快。解耦单位也分享电力和冷却资源，减少了数据中心中的电费。

大盆地系统可以连接到TioGa Pass，一个新的Facebook开源双CPU服务器设计。

解耦的数据中心设计对于像Facebook和Google这样的公司非常重要，这是购买成千上万的服务器，以满足他们不断增长的处理需求。通过解耦，处理和其他资源，这些公司可以扩展Web服务和机器学习任务。

英特尔也追逐了类似的设计与其机架规模架构，以及像戴尔和惠普的公司，企业为这种服务器实现提供蓝图。

Facebook的大型盆地系统有八个NVIDIA TESLA P100 GPU加速器，通过超快速NVLINK互连在网格体系结构中连接。网格互连类似于NVIDIA“S DGX-1服务器中的一个类似，该服务器在日本富士通的AI超级计算机中使用。

另一个新的AI服务器设计来自Microsoft，宣布奥林巴斯的项目，为AI协处理器提供更多空间。Microsoft还宣布了一个GPU加速器与NVIDIA和INGRASYS称为HGX-1，类似于Facebook的大血管，但可以扩展以将32个GPU联系在一起。

Project Olympus是一种更传统的服务器设计，不需要服务器安装中的大规模更改。它是一个带CPU，GPU，MEMORY，存储和网络中的1U机架服务器。

Microsoft的新服务器设计具有通用的主板插槽，将支持最新的服务器芯片，包括英特尔的Skylake和AMD的那不勒斯。项目奥林巴斯将在服务器中进行一些很少见的事情：通过X86交叉，以支持高通公司的“S Centriq 2400或Cavium”雷霆X2芯片。

Qualcomm将根据OCP峰会的项目Olympus设计显示主板和服务器。Qualcomm服务器将运行Windows Server，第一次在ARM芯片上显示操作系统运行。

Universal X86和Arm主板支持将允许客户在不购买新硬件的情况下在芯片架构之间切换。为项目奥林巴斯带来ARM支持是Microsoft的新服务器设计的大量成就，Microsoft Azure Hardware基础架构总经理Kushagra VAID，在博客条目中表示。

英特尔的SOURS FIPGA（现场可编程门阵列）有空间，这将加速服务器中的搜索和深度学习应用程序。Microsoft使用FPGA来提供更快的Bing结果。服务器还具有最多三个PCI-Express卡的插槽，如GPU，最多八个NVME SSD，以太网和DDR4内存。它还具有多个风扇，散热器和多个电池，以保持服务器在电源损耗时运行。

Project Olympus HGX-1通过NVLink互连技术支持八个NVIDIA Pascal GPU。四个HGX-1 AI加速器可以链接以创建32个GPU的大量机器学习集群。

NVIDIA加速计算副总裁兼总经理表示，今天的数据中心正在进行大规模转变，以支持AI计算的快速采用。

“来自微软和Facebook的新OCP设计表明，超高度数据中心需要高性能GPU来支持AI计算的巨大需求，”Buck表示。