Facebook，Microsoft目标更快的服务与新的AI服务器设计.灰鸽子下载,远程控制软件

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Facebook，Microsoft目标更快的服务与新的AI服务器设计.灰鸽子下载,远程控制软件
Facebook的大盆地和微软的返工项目Olympus有更多的空间用于GPU加速机器学习

Facebook周三推出了一些令人震惊的统计数据，与其社交网络。每天，用户观看1亿小时的视频，4亿人使用Messenger，超过95万张照片和视频发布在Instagram上。

这给数据中心中的Facebook服务器带来了沉重的负担，这有助于协调所有这些服务，以确保及时做出响应。此外，Facebook的服务器使用机器学习技术来改善服务，一个可见的例子是图像识别。

这个故事类似于Microsoft，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自然语言服务，如Cortana。

两家公司都推出了新的开源硬件设计，以确保更快地响应这种人工智能服务，并且设计将允许公司通过其网络和软件提供更多的服务。服务器设计在周三的美国开放计算计划峰会上介绍。

这些服务器设计可以被其他公司用作内部设计自己的服务器的参考，然后发送到亚洲的大规模制造，Facebook和谷歌已经做了多年。金融组织也在尝试OCP设计为其组织制造服务器。

Facebook的大盆地是一个非正统的服务器盒，该公司称为“JBOG” - 只是一堆的GPU，可以提供前所未有的力量为机器学习。系统没有CPU，并且作为需要连接到离散服务器和存储盒的独立盒操作。

大盆地提供了在数据中心中解耦处理，存储和网络单元的承诺。在独立池中，存储和处理可以更快地扩展，但是当如今填充在一个服务器盒中时有限。当处理和存储联网在一起时，计算速度也快得多。去耦单元还共享电力和冷却资源，这减少了数据中心的电费。

大盆地系统可以连接到新的Facebook开源双CPU服务器设计Tioga Pass。

分离的数据中心设计对于像Facebook和Google这样的公司非常重要，这些公司正在购买数千台服务器来满足他们不断增长的处理需求。这些公司可以通过解耦存储，处理和其他资源，更快地扩展Web服务和机器学习任务。

英特尔也在使用其Rack Scale架构来追求类似的设计，像戴尔和惠普企业这样的公司为这些服务器实施提供蓝图。

Facebook的大盆地系统有八个Nvidia Tesla P100 GPU加速器，通过超快的NVLink互连在网状架构中连接。网状互连类似于Nvidia的DGX-1服务器中的网络互连，其在来自日本的富士通的AI超级计算机中使用。

另一个新的AI服务器设计来自微软，它宣布奥林巴斯项目，它有更多的AI协处理器的空间。微软还宣布了一个GPU加速器与Nvidia和Ingrasys称为HGX-1，它类似于Facebook的大苏尔，但可以缩放到链接32 GPU在一起。

奥林巴斯项目是一种更传统的服务器设计，不需要在服务器安装上进行大规模的更改。它是一个1U机架式服务器，CPU，GPU，内存，存储和网络都在一个盒子里。

微软的新服务器设计有一个通用的主板插槽，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。奥林巴斯项目将做一些在服务器上很少见到的事情：从x86到ARM的交叉，支持高通的Centriq 2400或Cavium的Thunder X2芯片。

高通将在OCP峰会上展示基于奥林巴斯项目设计的主板和服务器。 Qualcomm服务器将运行Windows Server，第一次将操作系统显示为在ARM芯片上运行, 远程控制, 灰鸽子。

通用的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。将ARM支持带到奥林巴斯项目是新服务器设计的重大成就之一，微软Azure硬件基础架构总经理Kushagra Vaid在一篇博客文章中说。

还有用于英特尔FPGA（现场可编程门阵列）的空间，这将加快服务器中的搜索和深度学习应用。 Microsoft使用FPGA提供更快的Bing结果。服务器还有最多三个PCI-Express卡（如GPU），最多八个NVMe SSD，以太网和DDR4内存的插槽。它还具有多个风扇，散热器和多个电池，以保持服务器运行在电源损失的情况下。

项目Olympus HGX-1通过NVLink互连技术支持八个Nvidia Pascal GPU。四个HGX-1 AI加速器可以链接创建一个32 GPU的大型机器学习集群。

今天的数据中心正在经历巨大的转变