Facebook如何运用机器学习进行亿级用户数据处理

2017年末，Facebook应用机器学习组发布最新论文，对整个Facebook的机器学习软硬件架构进行了介绍。纵览全文，我们也可以从中对Facebook各产品的机器学习策略一窥究竟。论文中涉及到机器学习在全球规模(上亿级数据处理)上的全新挑战，并给出了Facebook的应对策略和解决思路，对相关行业和研究极其有意义。

摘要

机器学习在Facebook的众多产品和服务中都有着举足轻重的地位。 本文将详细介绍Facebook在机器学习方面的软硬件基础架构，如何来满足其全球规模的运算需求。

Facebook的机器学习需求极其繁杂：需要运行大量不同的机器学习模型。这种复杂性已经深深刻在Facebook系统堆栈的所有层面上。此外，Facebook存储的所有数据，有相当大一部分会流经机器学习管道，这样的数据载荷为Facebook的分布式高性能训练流带来巨大的压力。

计算需求也非常紧张，在保持用于训练的GPU/CPU平台的同时平衡出大量CPU容量用于实时推理，也带来了异常紧张的。这些问题及其他难题的解决，仍有待我们在跨越机器学习算法、软件和硬件设计上持久而不懈的努力。

引言

Facebook的使命是“为人类构建社交关系赋能，让世界联系更加紧密”。截至2017年12月，Facebook已经连接了全球超过20亿的人口。同时，过去几年来，机器学习同样在这样一种全球尺度的实际问题上进行着一场革命，包括在机器学习算法创新方面的良性循环，用于模型训练的海量数据以及高性能计算机体系结构的进步。

在Facebook上，机器学习几乎在提升用户体验的所有层面都发挥着关键作用，包括诸如新闻推送语音和文本翻译以及照片和实时视频分类的排名等服务。

Facebook在这些服务中用到了各种各样的机器学习算法，包括支持向量机，梯度boosted决策树和许多类型的神经网络。本文将介绍Facebook的数据中心架构支持机器学习需求的几个重要层面。其架构包括了内部的“ML-as-a-Service”流，开源机器学习框架，和分布式训练算法。

从硬件角度来看，Facebook利用了大量的CPU和GPU平台来训练模型，以便在所需的服务延迟时间内支持模型的训练频率。对于机器学习推理过程，Facebook主要依靠CPU来处理所有主要的服务，而其中神经网络排名服务（比如新闻推送）占据着所有计算负载的大头。