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【行业】Facebook 2018要做三件事儿,将机器学习运

来源:网络整理 作者:华侨时报 发布时间:2018-01-03
摘要:编译 | shane 编辑 | 麻粒儿 摩尔定律式的运算能力指数级增长已是昨日黄花,因此工程师不能只指望强劲的硬件解围,

【行业】Facebook 2018要做三件事儿,将机器学习运用到各个领域!

2017-12-30 11:25 来源:AI星球 Facebook /程序设计

原标题:【行业】Facebook 2018要做三件事儿,将机器学习运用到各个领域!

【行业】Facebook 2018要做三件事儿,将机器学习运

编译 | shane

编辑 | 麻粒儿

摩尔定律式的运算能力指数级增长已是昨日黄花,因此工程师不能只指望强劲的硬件解围,要紧的是增加软件效率。

Facebook用户现已超过20亿,其中有13.7亿每天都会使用这一社交软件。

要处理如此海量的用户行为——接收图片、视频、文字信息等,需要软件强大的计算能力,这也难怪Facebook公司2018年的工程目标都有一个共同的主题——提升计算效率以及利用软件降低计算成本。

Facebook的工程部副手David Mortenson在一次专访中阐述了下一年工程部的工作重心。

首先,集体电路上可容纳的晶体管数目,约每隔两年便会增加一倍的摩尔定律增长速度已经不如从前,这是Facebook同其他科技公司公司一样不得不面对的问题。

Mortenson解释道,以前的科技公司还能依靠摩尔定律下的硬件优势满足越来越强大的软件需求,但是时代变化,这一套再也行不通了。

这意味着Facebook必须找到新的方法,让软件可以在一定的硬件条件下更高效地运行。

【行业】Facebook 2018要做三件事儿,将机器学习运

Mortenson说,要达到这个目的,第一步就是找到持久耐用的内存同时减少使用耗电量较大的内存。

既然CPU运算速度与能力的增长不可能像从前一样快,那么最好的解决方法就是最大限度地利用现存的硬件设备。

而且,为了在消耗较少电能的前提下让更多的高效数据中心投入到大量运算工作中,需要将内存分区,将运算工作分布到大量的运算节点上,而非在某些计算节点上堆积如山。这样将大幅提高内存的利用率,Mortenson补充道。

实时服务升级

2018年Facebook的另一个工作主题是升级基础设施,以支持实时服务,此类服务并不只限于直播。

Mortenson解释道,这个想法是为了给工程师提供便利,这样他们就可以即时地处理产品,不用再为了某项功能专门撰写代码。

【行业】Facebook 2018要做三件事儿,将机器学习运

例如,你的一个FB好友发起了一项募捐活动,现在的情形是,Facebook客户端——手机或者电脑APP必须不停地访问服务器,询问是否有客户需要或者想要了解的内容。

这是个拉式系统,意味着APP必须不断地返回到服务器寻找新内容。

相反,若Facebook将用户可能需要的内容直接推送给他们,比如上文的募捐活动,那么用户不仅能更早地得到活动信息,而且所占用的系统运算也会更少。

将机器学习运用到各个领域

Facebook工程师在开发新产品或服务时所具备的优势之一是,他们经常可以重复使用为其他项目编写的代码,还可以将其从海量存储库中提取出来。

但Mortenson说,有些时候很难找到适当的代码片段。

所以他希望利用机器学习进行语义搜索,这样使工程师不必指定搜索内容,就能够轻松地找到所需的确切代码。

Mortenson希望机器学习能派上用场的另一个领域是选择合适的工程测试找到代码中的问题。

责任编辑:华侨时报