實時人工智能：微軟發佈Project Brainwave預覽版 現場可編程門陣列（Field Programmable Gate Array，簡稱FPGA） 硬件設計能夠迅速演進

 

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編者按：隨着各大公司對於數據計算的要求愈來愈高，實時AI成爲了研究者們關注的重點。在美國西雅圖舉行的微軟Build開發者大會上，微軟發佈了最新的基於FPGA的Project Brainwave預覽版。Project Brainwave是一個旨在加速實時AI計算的硬件架構，可以部署在Azure雲端以及邊緣設備上，幫助用戶實現低成本的實時AI計算。本文譯自微軟人工智能博客「Real-time AI: Microsoft announces preview of Project Brainwave」

 

本週，在美國西雅圖舉行的微軟Build開發者大會上，微軟發佈了Project Brainwave預覽版，並將其整合到了Azure機器學習服務中。Project Brainwave是一個旨在加速實時AI計算的硬件架構，部署在名爲「現場可編程門陣列（Field Programmable Gate Array，簡稱FPGA）」的英特爾計算機芯片上。與最流行的行業基準相比，Project Brainwave能夠將實時AI計算的延遲時間降到最小，而且成本控制在可接受的範圍。Project Brainwave預覽版的發佈將使Azure成爲最高效的AI雲計算平臺，也是讓FPGA成爲通用型平臺的第一步。

 

除了整合到Azure平臺，微軟還將Project Brainwave推廣應用到「邊緣設備」上，這樣用戶仍然能夠在不聯網的狀況下利用Project Brainwave得到業界領先的計算速度。不用聯網的Brainwave能夠被直接嵌入到生產設備中，這樣計算不須要每次都在雲端運行，哪怕每次只能節省不多的時間和金錢成本，也會造成累積效應，產生巨大的效益。

 

而Project Brainwave恰好可以知足AI計算的需求。其硬件設計能夠迅速演進，並在每次改進後可以從新映射到FPGA，知足快速變化中的AI算法要求。

 

與其它類型的計算機芯片相比，FPGA更加靈活，能夠根據AI領域的最新發展快速地進行從新編程。

 

隨着AI處理的任務愈來愈複雜（例如分析視頻內容等非結構化數據）以及AI算法的複雜度愈來愈高（例如用於執行諸如「在這些視頻中搜索全部關於海濱城市的鏡頭」等搜索指令），人們對於可以以合理成本快速處理AI任務的系統的需求只會愈來愈大。