深入Facebook机器学习部门:服务、模型、框架和硬件(贾扬清等HPCA论文)

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深入Facebook机器学习部门:服务、模型、框架和硬件(贾扬清等HPCA论文)

技术小能手 2017-12-19 14:51:25 浏览3546
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机器学习是 Facebook 的许多重要产品和服务的核心。这篇文章描述了 Facebook 在全球范围里支持机器学习的硬件和软件基础架构。Facebook 的机器学习工作负载非常多样化:在实践中,不同的服务需要多种不同类型的模型。这种多样性对系统堆栈里的所有层都有影响。此外,在 Facebook 上存储的大部分数据都是通过机器学习流程传输的,这在向高性能分布式训练流交付数据方面提出了严峻的挑战。计算需求也很大,需要利用GPU和CPU平台进行训练,并将大量CPU容量用于实时推理。解决这些问题以及其他层出不穷的新挑战需要各方面的努力,包括机器学习算法、软件和硬件设计。

为20亿用户提供机器学习服务,Facebook如何处理计算和数据

截至2017年12月,Facebook 的用户已经超过20亿人。过去几年中,机器学习被应用于这个大规模的实



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