微软推出实时深度学习平台Project Brainwave

微软宣布推出一个全新的深度学习平台Project Brainwave,使得该公司能够进一步拓展其基于云端的人工智能服务。Project Brainwave允许微软的Azure云端用户以超高的性能水平执行复杂的深度学习模型。

微软推出实时深度学习平台Project Brainwave

 

图、采用FPGA的微软Azure云端之深度学习平台

 
微软宣布推出一个全新的深度学习平台Project Brainwave,使得该公司能够进一步拓展其基于云端的人工智能服务。Project Brainwave允许微软的Azure云端用户以超高的性能水平执行复杂的深度学习模型。这也是目前软件与网络事业为主的企业跨足硬件设计的趋势。因为透过软件强化人工智能算法的执行效率,将在人工智能时代初期几年能够获得更大发展弹性空间。
 
微软的实时人工智能之深度学习云端平台Project Brainwave,是以英特尔提供的Stratix 10现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array;FPGA)为基础。简单来说,Stratix 10就是微软的软件深度神经网络(Deep Neural Network;DNN)处理单位(即是DPU)。未来英特尔将可从微软全球数据中心扩建布署Project Brainwave而获得显著效益。基本上,英特尔并没有像英伟达(NVIDIA)拥有独立的绘图处理器,以让其在人工智能系统中获得优势,但是其以FPGA出发,使得其在未来的超大型深度神经网络中,将扮演更为重要的角色。
 
Project Brainwave 的系统可分为三个层面:首先是,高性能低延迟的分布式系统架构。其实,微软在数据中心内早已经采用FPGA多年,现在采用Stratix 10之后,即可透过深度神经网络的运算提供硬件微服务(Hardware Microservices),亦即将深度神经网络加载到远程且大量FPGA之上,透过呼叫服务器的方式来执行。这种系统的架构优势在于延迟性低且可以提高数据吞吐量。因为一旦外部接收到需求时,再也不需要透过微处理器进行处理,可以直接以FPGA进行快速响应,达到实时需求。
 
其次,Project Brainwave是采用整合到FPGA硬件上的软件DNN处理单元(DPU)。这与现今许多公司采取硬件方式来实作DPU是有很大的差异。虽然硬件DPU能实现较高的运算效能,但是却让深度神经网络的灵活性受到限制。可是软件DPU就没有这个问题。
 
Project Brainwave的第三个层面是,可支持众多主流深度学习框架的软件堆栈。目前除了可以支持微软自行研发的Cognitive Toolkit之外,其还可以支持谷歌的Tensorflow,当然未来还将支持更多深度学习框架。
 
其实,微软并不是唯一一家在云端数据中心内采用FPGA发展的公司,未来亚马逊、谷歌与脸书都将在使用定制化芯片处理人工智能任务。可见得,在人工智能发展不断推陈出新的今日,定制化或可编程的芯片模式来建立深度学习架构绝对是未来五至十年之内的主流。
 

微软推出实时深度学习平台Project Brainwave

图、Brainwave堆栈

 
 
参考数据:
Microsoft unveils real-time Project Brainwave AI platform. IT Pro Portal,2017/8/24
Microsoft’s Project Brainwave accelerates deep learning in Azure. InfoWorld, 2017/8/24








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