“哪家公司垄断都不好，你必须成为广大研发社区的一部分，”Facebook 人工智能研究总监 LeCun 说：“吸引人的是优秀的同事。实验室里有影响力的人越多，对他人的吸引力就越大。事情开始是最难的，你必须吸引几个人，这几个人必须要吸引其他年轻人。还好我们这个阶段很快就过去了。”

　　Facebook 基础设施建立在商用 X86 硬件上。Parikh 被委派了一个任务，辅助将大型基础设施公司和供应商（如 AT＆T，高盛，谷歌，IBM，英特尔和微软）组织到一个称为“开放计算项目”的开源硬件社区当中。该组织促进标准化计算和通信硬件，满足平台公司非常具体的大规模需求，减少数据中心资本和运营成本。

　　去年 12 月，Facebook 通过发布商品硬件来源的 Big Sur AI 计算服务器规范，将开源硬件模型应用于 AI 硬件。Big Sur 采用 Nvidia的GPU构建，是第一个用于大规模生产数据中心工作负载的商用AI计算服务器，有 44 Teraflops 的 ML 计算能力。

　　Facebook 及其开源合作伙伴希望影响用于在智能手机和数据中心运行推理的AI优化硬件的开发，并优化ML培训阶段的基础设施。除非有像 X86 和 ARM架构一样的生态系统，一个速度更快的新型 AI 芯片也只能成为部分解决方案，短瞬即逝。因此，尽管 Facebook、谷歌、微软和 IBM 的数据中心是硬件供应商的重要业务，但 Facebook 还是希望让更多的成功 ML 开发者社群参与进来，激励英特尔、英伟达和 Qualcomm 优化硬件。

　　Facebook 应用机器学习小组主任 Joaquin Candela 喜欢用一个比喻描述 Facebook 迭代、学习和创新 AI 目标的速度。“如果你砍掉一个螺旋桨飞机的发动机，它会继续飞行，但砍掉一个发动机后，像 F16 这样的现代喷射机就不稳定了，”她说：“你需要两个发动机和一个控制系统将不稳定的系统变稳定。而且你还需要以超快的速度进行操作。在 F16 上面你能实现螺旋桨飞机永远也做不到的事情。”

　　在花了一些时间与 Facebook 的AI工程主管和管理高层打交道后，F16 的隐喻就感觉很自然了。这些人都深信，减缓创新的步伐，让今天的 Facebook 平台继续滑行，最终将会结束公司迄今为止连续 12 年的成功飞行。 他们必须重新创建 Facebook，让平台拥有类似人类的智能，为用户提供更灵活和更快的体验。

　　而实现这些需要在三个维度上努力：学术研究、产业部署和硬件基础设施。

　　“嘿，Facebook（对话代理唤醒指令），AI 创新是什么样子的？”

　　文章来源：

　　作者：Steven Max Patterson

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