Facebook da un paso más en la IA con Big Sur, su hardware de próxima generación

Facebook ha presentado su hardware para entrenar la Inteligencia Artificial de software en código abierto, lo que permitirá a otras compañías que exploran IA para construir sistemas similares. Con el nombre de Big  Sur, Facebook utiliza el servidor para ejecutar sus programas de aprendizaje, un tipo de software de IA que aprende y mejora en las tareas en el tiempo. De este modo, Big Sur contribuye al Open Compute Project, el cual creó Facebook para permitir a las empresas que compartan diseños para el nuevo hardware.

Uno de los usos más habituales que son utilizados para el aprendizaje de la máquina es el reconocimiento de imágenes, donde un programa de software estudia una foto o un vídeo para identificar los objetos en el marco. El sistema puede ser aplicado a todo tipo de datos, para detectar amenazas como el spam o los fraudes con tarjetas de crédito.

Big Sur se apoya en las GPU (Unidades de Procesamiento Gráfico), que a menudo son más eficientes que las CPU para tareas de aprendizaje automático. El servidor puede tener hasta ocho GPU de alto rendimiento que cada uno consume hasta 300 vatios, y se puede configurar en una variedad de formas a través de PCIe.

Durante años, el trabajo de la red social  en IA realizado en abierto ha consistido en trabajos de investigación y de código; ahora, y por primera vez en la historia, la compañía añade el hardware, ofreciendo con ello un modelo para que otras organizaciones puedan establecer una infraestructura específica para IA, ya sean startups, centros académicos o grandes compañías.

Big Sur es dos veces más rápido que la generación. Además, el hardware también es más versátil y eficiente que las soluciones ‘off the self’ en generaciones anteriores.