8月23日早间消息,微软周二下午宣布Brainwave,这是一套基于FPGA(现场可编程门阵列)的超低延迟云端深度学习系统。早期的基准测试显示,在使用英特尔Stratix 10 FPGA时,Brianwave可以在没有任何批处理的情况下在大型门控循环单元上保持39.5 Teraflop运算速度。
微软一直在向FPGA投入研发资源,在其数据中心里部署了许多FPGA。可以在FPGA中编写算法,大幅提升其效率,并且易于重新编程。这种特点使之非常适合机器学习,尤其是平行计算。
依靠这项工作,微软已经把DPU或DNN处理单元集成到FPGA中。他们希望通过专注于深度神经网络,可以让该公司的基础设施更快地适应研发速度,并提供近乎实时的处理效率。
FPGA其实是一种比较古老的技术,但最近几年得到了复兴。FPGA创业公司Mipsology一直在与亚马逊密切合作,希望通过AWS和其他平台提供这项技术。
如果说过去几十年的主题是开发通用CPU来处理各种各样的计算任务,过去几个月的主题则变成了开发具有卓越表现的专用芯片,很多企业都把目标瞄向了机器学习专用芯片。
目前为止最引人注目的项目就是谷歌的TPU,这是一种专门针对TensorFlow开发的芯片,早期基准测试显示其前景广阔。事实上,多数大型科技公司都在围绕未来的计算技术开展附属项目,包括量子芯片和FPGA等。很多创业公司也乐于为科技巨头提供帮助,包括RIgetti、Mythic和Wave等。
目前还不清楚Brainwave何时会向微软Azure用户开放。该系统目前可以与谷歌的TensorFlow和微软自己的CNTK配合使用。该公司对这项技术非常看好,所以今后几个月肯定还会有更多消息传出。
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