Facebook torna público código para design de hardware de inteligência artificial

Por Redação | 11 de Dezembro de 2015 às 11h56
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O Facebook apresentou sua mais nova geração de hardware para treinar redes neurais, chamado "Big Sur". Além disso, a empresa também está contribuindo com o projeto Open Compute Project para que possa fazer pleno uso desse hardware. Isso permitirá que outros se beneficiem do design elaborado pela rede social.

A disponibilidade de computadores mais poderosos e de excelente performance é fator crucial nos avanços na área de inteligência artificial (IA), especialmente os que são alimentados por GPUs. Tais avanços também andam atrelados à habilidade computacional. Mais profunda será a exploração e mais complexos serão os sistemas se tanto o hardware e o software forem ágeis.

O Facebook abriu o código de componentes de design de sua infraestrutura e também desenvolveu software que pode ler histórias, responder perguntas sobre cenários, jogar games e até aprender tarefas não específicas. Tudo isso foi realizado nos últimos anos e o trabalho do Facebook com IA, feito de maneira aberta, consiste em pesquisa e códigos. Mas, agora, a empresa está adicionando hardware à sua lista, oferecendo um blueprint de como outras organizações (startups, universidades ou grandes empresas) podem instalar infraestruturas específicas para IA.

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O novo design de hardware "Big Sur" é compatível com Open Rack e feito para computação de IA em larga escala. Feito em colaboração com a NVIDIA, o "Big Sur" tem o dobro de velocidade da geração anterior, o que significa que a empresa pode treinar duas vezes mais rápido e explorar redes com o dobro do tamanho - escalando o tamanho e velocidade da rede do Facebook por um outro fator de dois. O hardware também é mais versátil e eficiente que as soluções prontas de gerações anteriores, sendo otimizado para eficiência energética e térmica, o que permite que o Facebook opere servidores em seu próprio ambiente frio e livre de ar dos Open Compute data centers,

Os investimentos em GPUs estão sendo triplicados pelo time de pesquisa AI Research (FAIR) à medida que o Facebook se concentra mais em pesquisas que possibilitem outros times utilizarem as redes neurais em seus serviços e produtos.

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