新的設(shè)計提升了處理器和處理器之間、處理器和內(nèi)存之間的通信效率。

　　「我們將CPU簡化至正好能滿足我們要求，」這兩位工程師表示，「我們移除了QPI鏈接，縮減了英特爾的成本?？紤]到我們的服務(wù)器將基于同一的插槽，這也解決了我們NUMA問題。我們將其設(shè)計為整合芯片集的系統(tǒng)芯片，更加簡單。這種接口一致的CPU散熱設(shè)計功耗(TDP)更低。與此同時，我們重新設(shè)計的服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施，在同等電源條件下，容納每個機架雙倍的CPUs數(shù)量?！?/p>

　　這使得Facebook制造出一個可以在每個機架上獲得更高性能的服務(wù)器體系結(jié)構(gòu)，同時確保每個機柜能量消耗密度保持在11千瓦以下。

　　強大的人工智能數(shù)據(jù)分析服務(wù)器

　　Facebook 在會上還分享了GPUs最新進展，近年來，GPU在高性能計算中發(fā)揮了重要作用。GPUs 最初是用于提升桌面PC性能，處理圖形運算，但是現(xiàn)在卻幫助提升全球一些性能最強大的超級計算機。

　　Facebook 使用GPUs給人工智能和機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析帶來更強大的計算能力。其人工智能實驗室訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去解決新問題。這就需要強大的計算能力。

　　「我們已經(jīng)在人工智能技術(shù)方面投入了很多?！笷acebook 工程和基礎(chǔ)設(shè)施(Engineering and Infrastructure)部門 全球老大Jay Parikh說，「目前，人工智能應(yīng)用于Facebook的Newsfeed，幫助我們提供更好的廣告服務(wù)。也能幫助用戶在日常生活中更安全地使用Facebook?！?/p>

　　△ Facebook 的 Big Sur

　　Big Sur 系統(tǒng)使用了英偉達Tesla 加速計算平臺，擁有8個高性能GPUs，每個功率達300瓦特，在多個PCI-e連接之間靈活配置。Facebook已經(jīng)優(yōu)化了這些新型服務(wù)器的發(fā)熱和功耗控制，使其可以與數(shù)據(jù)中心中配備標準CPU的服務(wù)器協(xié)同工作。

　　Big Sur 系統(tǒng)優(yōu)化了性能和反應(yīng)時間，幫助Facebook處理更多的數(shù)據(jù)，極大地縮短了其訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時間。

　　「性能有了極大的提升，」Parikh說，「我們在數(shù)月間就部署了數(shù)千臺這種機器。使得我們有能力將該技術(shù)應(yīng)用于公司更多的產(chǎn)品實例?！?/p>

　　存儲：Just a buch of Flash

　　多年來，F(xiàn)acebook已經(jīng)在用閃存來加速服務(wù)器引導(dǎo)驅(qū)動，提升緩存效率。隨著公司基礎(chǔ)設(shè)備進一步擴大規(guī)模，F(xiàn)acebook創(chuàng)造了一種新型「模塊」，在服務(wù)器運算中整合更多的閃存。Facebook已經(jīng)改進了初代開放計算機——即Knox——的存儲驅(qū)動器，使用固態(tài)硬盤(SSDs)取代存儲硬盤存儲(HDDs)，存儲單元從磁盤簇(JBOD)轉(zhuǎn)到了閃存簇(JBOF)。

　　Facebook和英特爾合作開發(fā)這種新型的閃存簇單元，稱之為Lighting，反應(yīng)了使用NVMe帶來了速度提升，NVMe是為SSDs優(yōu)化的高速PCI總線接口。下面我們通過Parikh 在開放計算峰會上展示的幻燈片來看看具體的參數(shù)。

　　△ 參數(shù)

　　作為一個分散式(disaggregated)存儲設(shè)備，Lightning 支持各種不同的應(yīng)用?！高@為我們正在開發(fā)的應(yīng)用帶來了一個高性能存儲式的新型建造模塊?！筆arikh說。Parikh表示將來會有更多存儲方面的創(chuàng)新，尤其是創(chuàng)新地使用非易失性存儲器(NVM)。