「Big Sur」はニューラルネットワークシステムのためにフェイスブックが設計したハードウエア：GPUをぶん回して「約6日かかる学習を0.4日に短縮」

　米フェイスブックは、「ニューラルネットワークシステム向け」（米フェイスブックのブログによる）のハードウエアアーキテクチャ「Big Sur」を、Open Compute Projectに提供、設計図をオープンソースで公開した。

　公開されたBig Surの設計図は、米Open Rack Projectが定めるデータセンター向けラック規格「Open Rack」に準拠したもので、米NVIDIAのGPU（Graphics Processing Unit）「Tesla M40」を最大8個搭載できる。Big Surは、NVIDIAの「Tesla Accelerated Computing Platform」を採用し、フェイスブックとNVIDIAが協力して設計を進め、最適化を施してある。その結果、前世代システムに比べ、2倍の性能向上を実現したという。

　Tesla M40は、2015年11月に発表されたばかりのGPU。NVIDIA Maxwellアーキテクチャを採用し、3072個のCUDA（Compute Unified Device Architecture）コアを備える。単精度浮動小数点演算性能は、最大7TFLOPS（テラフロップス）。「機械学習向けのアクセラレーターとして採用されたのはBig Surが初めて」（NVIDIAのプレスリリース）だという。ニューラルネットワークとは、おおまかに言えば“脳神経を模した計算アルゴリズム”のことで、多層的な機械学習を行うもの。

フェイスブック社内では「Facebook AI Research」（FAIR)でAI（人工知能）研究が行われている。画像はその成果の一つである「Memory Networks」と呼ばれる技術。質問に高度な回答ができるもので、サンプルとして「ロードオブザリング（指輪物語）」の概要を答える動画が公開されている（出典：米フェイスブック）

オペレーションでエンジニアが触れるべきところは全てパントーンの色見本「375C」の緑が指定されている（出典：米フェイスブックのブログ）

　NVIDIAによると、2.5GHz動作の12コア・プロセッサー（Xeon E5-2680 v3）を2個備える汎用サーバー機で5.9日間かかる処理が、4個のTesla M40を備えるGPUサーバーだと0.4日間で完了するという。