Facebook maakte de technologie van zijn Big Sur-servers openbaar. De systemen zijn geoptimaliseerd voor deep learning-berekeningen om computers spraak en beeld te laten herkennen.
Big Sur is compatibel met de Open Rack V2-standaard van het Open Compute Project. Dit project is opgezet door Facebook om zoveel mogelijk documentatie over datacentersystemen openbaar te maken en ook het ontwerp en de specificaties van Big Sur worden via Open Compute gedistribueerd. De specifieke details van het systeem moeten nog openbaar gemaakt worden.
Facebook heeft Big Sur samen met Nvidia ontwikkeld en standaard bevat het systeem acht Tesla M40-kaarten. Volgens het bedrijf kan Big Sur echter ook met andere pci-e-kaarten uitgerust worden. Ondanks de flinke hoeveelheid gpu-rekenkracht zou de server geen speciale koeling nodig hebben. Het ontwerp is opgebouwd met eenvoudige toegang tot hardware-onderdelen in het achterhoofd. Zo kunnen componenten die regelmatig vervangen moeten worden zoals harde schijven en dimm-geheugen, snel verwisseld worden.
Ook het moederbord kan volgens het sociale netwerk binnen een minuut vervangen worden, waar dat bij voorgaande vergelijkbare servers een uur zou duren. Dat vervangen zou bovendien allemaal toolless kunnen gebeuren; alleen voor het omwisselen van de cpu-koeler is een schroevendraaier nodig. Met groen is aangegeven waar monteurs de onderdelen kunnen aanraken.
Volgens Facebook is Big Sur twee keer zo snel als de vorige generatie systemen die het bedrijf voor deep learning gebruikte. Machine learning en kunstmatige intelligentie worden steeds belangrijker voor techgiganten als Facebook, Google, Microsoft en IBM.
De technieken stellen de bedrijven in staat diensten op te bouwen rond 'begrip' van omvangrijke complexe datasets. Zo berusten het herkennen van stemmen en afbeeldingen, het kiezen van content voor nieuwsfeeds, persoonlijke assistenten en het vertalen van content op de technieken. Door de technologie openbaar te maken, hopen de bedrijven de innovatie een duw in de rug te geven, waar zij zelf van kunnen profiteren. Zo maakte Google zijn zelflerende software TensorFlow begin november al opensource.