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金沙申请送68元体验金|Facebook发布三套AI硬件系统,并顺手宣布将其开源
来源:官网登录    发布时间:2021-05-15 00:02:02
本文摘要:用于架顶式开关从每个分开的平台扩展到单个机架的多个服务器。

用于架顶式开关从每个分开的平台扩展到单个机架的多个服务器。随着FacebookAI培训的规模和复杂性急速增加,Zion平台也可以扩大。

Zion系统分为8插槽服务器8加速器平台OCP加速器模块Zion将系统内存、计算和网络密集组件解法耦合,允许各组件独立国家扩大。系统为映射SparseNNN表等内存容量密集型组件获得8xNUMACPU模块和大容量DDR内存池。CNN或SparseNN密集部分的内存比特率密集型和计算密集型的工作阻抗,各CPU模块与OCP加速模块相连。

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Zion系统有两种高速结构:连接所有中央处理器的连接结构和连接所有加速器的结构。由于加速器存储比特率低,但存储容量低,Facebook希望通过对模型开展分区,有效地使用单体存储容量,使更加频繁采访的数据待命于加速器,采访频率低的数据待命于带有CPU的DDR存储器。所有CPU和加速器的计算和通信均衡,高速和短距离连接有效展开。

通过KingsCanyon继续推理小说,在训练模型后,必须将其部署到生产环境中,处理AI过程的数据,呼吁用户的催促,这就是所谓的推理小说。推理小说的工作抵抗急剧减少,体现了训练工作的大量减少,现在使用的标准CPU服务器不能很好地扩大规模,满足市场需求。

Facebook与Esperanto、Intel、Marvell和Qualcomm等多个合作伙伴合作,开发了基础结构可以配置和扩展的推理小说ASIC芯片。这些芯片为了阻抗工作而获得INT8半精度的运算,在获得理想的性能的同时,反对FP16单精度的运算,构筑更高的精度。

整个推理小说服务器的解决方案分为四个不同的部分,利用已经公布到OCP的现有建设部分。利用现有组件可以减缓开发进度,通用性降低风险。该设计的四个主要组成部分是KingsCanyon推理小说M.2模块TwinLakes单槽服务器Glacierointv2载卡Yosemitev2机架在系统水平上,各服务器由M.2KingsCanyon加速器和TwinLakes服务器的GlacierPoitev2载卡组成。

将两组组件安装在改版的Yosemitev2架上,通过多个主机NIC连接到架顶交换机上。改版的Yosemitesled是目前Yosemitev2sled的递归升级,将Twin与Lakes主机的其他PCI-E通道连接到NIC,以获得更高的网络带宽。每个KingsCanyon模块包括ASIC、内存和其他反对组件,其中CPU主机通过PCI-E通道与加速器模块通信。

GlacierPointv2还包括一台搭建的PCI-E交换机,允许服务器同时采访所有模块。深度自学模型是存储密集型阻抗,例如SparseNNN模型具有非常大的映射密切相关表格,不会闲置几个GB的存储空间,也有可能持续增长。这样的大型模型可能不适合读取分离设备的存储器,无论是CPU还是加速器,都拒绝在多个设备的存储器上展开模型分。数据位于另一个设备的内存时,分割会产生很多通信成本,良好的分割算法不应用于捕捉局部概念,降低通信成本。

展开合适的模型分割后,可以像SparseNNN模型一样运营大规模的深度自学模型。如果单节点的存储能力足以反对等价的模型,可以在两个节点之间进一步分割模型,减少模型可以使用的存储量。这两个节点可以通过多个主机NIC连接,反对高速信息处理。

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这样可以减少整体通讯成本,利用跨越多个映射表不存在访谈差异的特性,适当地对表展开排序,减少通讯延迟。神经网络硬件加速器编译器ASIC不运作标准化代码,必须专业编译器将图形切换成可以在这些加速器上继续执行的指令。Glow编译器的目标是将供应商的特定硬件从更高级的软件堆栈中抽象化,使基础设施不被供应商允许。

拒绝接受PyTorch1.0等框架的计算图,为这些机器学习加速器分解高优化的代码。用于MountShasta开展视频转2016年以来,FacebookLive直播的均值数量每年翻一番。自2018年8月全球上市以来,FacebookWatch的月浏览量已经达到4亿人,每天使用7500万人。

为了优化所有这些视频,可以适应环境的各种网络环境,Facebook区分了各种分辨率和比特率的输入质量,这个过程被称为视频转换。完成转换所需的计算是高密度的,标准化处理器的效率不能满足日益增加的视频。

为了回顾市场需求,Facebook与博通和核心原微电子合作,设计了优化转换作业阻抗的定制ASIC。视频转换过程被分解许多不同的步骤,为了提高效率,Facebook和供应商在转换过程的各个阶段创建了自定义ASIC模块。专用硬件完成这些工作阻抗,可以更有效地反对动态4K小60fps流媒体等新功能。

单个视频编码解码器是标准化的,经常会发生变化,因此在这种情况下,定制芯片缺乏灵活性的特征不是明显的缺点。视频转码的第一个阶段称为解码,在解码过程中,上传的文件被执行,以获得一系列图像响应的完整视频数据。之后,将这些未压缩的图像展开操作者改变分辨率,再次优化设定展开代码,将新的传输到视频流中,将输入视频与完整的视频展开进行比较,计算质量指标。

所有视频都采用这种方法,以确保使用的编码设置能够输入高质量的视频。视频代码和解码用的标准称为视频代码方式,H.264、VP9和AV1是目前主流代码协议。

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在ASIC上,除开每一个软件算法被芯片内的专用模块取代外,别的步骤全是一样的,Facebook期待视频加速器能够反对多种多样分辨率和多种多样编码格式,构建比目前的服务器高许多倍的高效率,目标是在10W耗电量内最少处理2个4K60fps的分段输出流。视频转换ASIC一般有以下主要逻辑块。解码器:接管上载的视频,输入解压的完整视频流图形器(Scaler):更改视频分辨率代码器:输入传输(代码)视频质量检测:计算代码后的视频质量PHY:芯片和外部模块,连接到服务器的PCI-E和内存地下通道控制器:运营固件,协商转换过程的标准化块与推理小说一样,Facebook利用现有的OCP构件在数据中心部署这些视频转换ASIC。

加速器设置在构筑散热器的M.2模块中,这种罕见的电气形状可以标准化在不同的硬件平台上。该模块安装在GlacierPointv2(GPv2)卡上,该卡具有与TwinLakes服务器相同的物理外形,可容纳多个M.2模块,兼容Yosemitev2机架,其中TwinLakes服务器视频转码ASIC拒绝耗电量低,体积小,Facebook希望通过将尽可能多的芯片与单个服务器连接起来节省成本。高密度的GPv2可以实现这个目标,同时也可以获得足够的加热能力来承受数据中心的工作温度。

软件构建完成后,Facebook可以将视频转换工作负载平衡产生在不同数据中心方向的异构硬件上。为了在与各种机器学习和视频空间供应商的合作过程中不断扩大规模,他们还希望保证软件以对外开放的形式开发,推广和使用标准化的界面和框架。

Facebook在文章中作出反应,公司进入令人兴奋的未来,希望Zion、KingsCanyon和MountShasta能够分别解决问题,在AI训练、AI推理小说和视频转换方面大幅度增加。Facebook通过OCP公开发布获得所有设计和规格,欢迎其他公司的再加入,加快基础设施建设的进程,通过硬件和软件协同设计,希望改良这些系统。原文链接:Accelerating.Facebooks.Facebooks.Fardware版权文章,允许禁令发布。下一篇文章发表了注意事项。


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