Facebook представил новый открытый фреймворк глубинного машинного обучения Caffe2, отличающийся высокой скоростью, модульной структурой и возможностью создания легковесных и масштабируемых решений. Код проекта распространяется под лицензией BSD. Для использования доступны уже готовые модели, натренированные в кластере Facebook, которые можно использовать для классификации изображений, выделения объектов и лиц на изображениях и обработки видео. API для разработки доступны для Python и C++.

Caffe2 является результатом переработки ранее существующего фреймворка Caffe с целью повышения гибкости организации вычислений. Caffe2 адаптирован для работы не только на стационарных системах и в кластерах, но и на мобильных устройствах (Android, iOS), портативных платах (Raspberry Pi, Tegra X1) и в облачных окружениях, что открывает новые возможности по созданию персональных решений для классификации и распознавания изображений, текста и видео, создания чат-ботов, распознавания речи, машинного перевода и диагностики проблем.

Предоставлены возможности для выноса вычислений на GPU (поддерживается NVIDIA CUDA и библиотеки cuDNN, cuBLAS, NCCL), подготовленные совместно с компанией NVIDIA и позволяющие добиться неплохого ускорения. На базе Caffe2 можно создавать как крупные специализированные кластеры со множеством GPU на каждом узле (заявлен почти линейный рост масштабруемости при увеличении числа узлов), так и любительские системы, запускаемые на смартфоне или плате Raspberry Pi.