实时人工智能:微软发布Project Brainwave预览版 现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,简称FPGA) 硬件设计能够迅速演进

 

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编者按:随着各大公司对于数据计算的要求愈来愈高,实时AI成为了研究者们关注的重点。在美国西雅图举行的微软Build开发者大会上,微软发布了最新的基于FPGA的Project Brainwave预览版。Project Brainwave是一个旨在加速实时AI计算的硬件架构,可以部署在Azure云端以及边缘设备上,帮助用户实现低成本的实时AI计算。本文译自微软人工智能博客“Real-time AI: Microsoft announces preview of Project Brainwave”编程

 

本周,在美国西雅图举行的微软Build开发者大会上,微软发布了Project Brainwave预览版,并将其整合到了Azure机器学习服务中。Project Brainwave是一个旨在加速实时AI计算的硬件架构,部署在名为“现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,简称FPGA)”的英特尔计算机芯片上。与最流行的行业基准相比,Project Brainwave能够将实时AI计算的延迟时间降到最小,而且成本控制在可接受的范围。Project Brainwave预览版的发布将使Azure成为最高效的AI云计算平台,也是让FPGA成为通用型平台的第一步。架构

 

除了整合到Azure平台,微软还将Project Brainwave推广应用到“边缘设备”上这样用户仍然能够在不联网的状况下利用Project Brainwave得到业界领先的计算速度。不用联网的Brainwave能够被直接嵌入到生产设备中,这样计算不须要每次都在云端运行,哪怕每次只能节省不多的时间和金钱成本,也会造成累积效应,产生巨大的效益。机器学习

 

而Project Brainwave恰好可以知足AI计算的需求。其硬件设计能够迅速演进,并在每次改进后可以从新映射到FPGA,知足快速变化中的AI算法要求学习

 

与其它类型的计算机芯片相比,FPGA更加灵活,能够根据AI领域的最新发展快速地进行从新编程ui

 

随着AI处理的任务愈来愈复杂(例如分析视频内容等非结构化数据)以及AI算法的复杂度愈来愈高(例如用于执行诸如“在这些视频中搜索全部关于海滨城市的镜头”等搜索指令),人们对于可以以合理成本快速处理AI任务的系统的需求只会愈来愈大。云计算

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