微軟發布了全新深度學習加速平台Brainwave

微軟推出了一款新的基於雲的可編程硬件，能夠更快、實時地處理深度學習操作。這個係統被命名為Brainwave，在英特爾最新的靜態10芯片的硬件網絡上運行。

在今天的2017年熱芯片研討會上，微軟發布了一款新的硬件，能夠提升人工智能(AI)程序。微軟公司稱，它將通過設計可編程矽來提高機器學習模型的功能。

微軟在一份新聞稿中解釋說:“我們為實時人工智能設計了係統，這意味著係統處理請求的速度和接收它們的速度一樣快，而且延時非常低。”“實時人工智能正變得越來越重要，因為雲基礎設施處理實時數據流，無論是搜索查詢、視頻、傳感器流，還是與用戶的交互。”

該模型比其他可用的專用硬件都要大。它的特點是一個封閉的循環單元模型，以39.5萬億的速度運行，在英特爾的新層10的可編程門陣列(FPGA)芯片上。另外，它不使用所謂的批處理操作，這意味著它可以通過處理請求來提供機器學習係統的實時洞察。

微軟研究工程師Doug Burger在研討會上說:“我們稱它為實時人工智能，因為這裏的想法是你發送一個請求，你想要回複。”“如果它是一個視頻流，如果它是一個對話，如果它在尋找入侵者，異常檢測，所有你關心交互和快速結果的東西，你想要實時的。”

在過去的幾年裏，微軟在其數據中心安裝了大量的FPGA基礎設施。根據漢堡的說法，這意味著應用程序中的人工智能功能得到了微軟服務的更快的支持。通過運行大量的FPGA，機器學習模型可能太大，隻需要一個FPGA芯片就能同時得到多個硬件板的支持。

除了性能速度比其他cpu或gpu更快、更靈活，Brainwave還集成了旨在支持大量流行的深度學習框架的軟件。因此，正如漢堡所言，微軟的可編程硬件可以與專用於機器學習操作的芯片(如穀歌的張量處理單元)相媲美。事實上，他相信，通過進一步改善與“分層10”芯片的操作，將未來的性能從39.5萬億次提高到90萬億次。

隨著機器學習模型和算法在大量應用程序中看到更大的就業，將這些應用於腦波將會減少用戶等待這些應用程序的等待時間。微軟還沒有向客戶提供腦電波，也沒有設置時間線，但他們正在努力讓第三方客戶通過微軟的Azure雲平台訪問。