Facebook 最近宣布对与其自主设计的 Open Rack 服务器相兼容的硬件设计进行开源。归因于愈加庞大的数据集以及更强大的基于 GPU 的系统，机器学习和人工智能进展不断，Facebook 公开了它的下一代 AI 系统，该系统以加州同名景点命名，代号为“Big Sur”。Big Sur 配备了8 个 Nvidia Tesla M40 GPU，其中每个 GPU 的最高功率可达 300 瓦。据 Facebook 透露，该系统在设计上能够支持各种各样的 PCI-e 卡，不限于 Nvidia Tesla。通过使用现成部件，该硬件设计可被用于构建符合标准 Open Compute 规范的数据中心。
此前 Facebook 已经开源了它的深度学习模块—— Torch ，这是一个支持大量机器学习算法的科学计算框架。对于想要构建 AI 系统但又不具备 Facebook 那么充足资源的学术机构和初创公司来说，结合使用 Torch 和 Big Sur 的开源设计将使他们受益匪浅。
Google 上个月开源了它自有的机器学习库，但数据社区对 TensorFlow 的反响不一。微软最近也开源了它自研的分布式机器学习工具包DMTK。在过去的数年里，软件领域和硬件领域对深度学习的兴趣都在呈指数级增长。把自家的软件框架以及硬件设计开源出来，意味着能更好更快地对接上社区中广大的从业者，这些人可都是各大公司汲汲以求的。
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