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微軟發(fā)布了最新的基于FPGA的Project Brainwave預(yù)覽版

ml8z_IV_Technol ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-05-11 14:22 ? 次閱讀

隨著各大公司對于數(shù)據(jù)計算的要求越來越高,實時AI成為了研究者們關(guān)注的重點。在美國西雅圖舉行的微軟Build開發(fā)者大會上,微軟發(fā)布了最新的基于FPGA的Project Brainwave預(yù)覽版。Project Brainwave是一個旨在加速實時AI計算的硬件架構(gòu),能夠部署在Azure云端以及邊緣設(shè)備上,幫助用戶實現(xiàn)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”

本周,在美國西雅圖舉行的微軟Build開發(fā)者大會上,微軟發(fā)布了Project Brainwave預(yù)覽版,并將其整合到了Azure機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)中。Project Brainwave是一個旨在加速實時AI計算的硬件架構(gòu),部署在名為“現(xiàn)場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array,簡稱FPGA)”的英特爾計算機(jī)芯片上。與最流行的行業(yè)基準(zhǔn)相比,Project Brainwave可以將實時AI計算的延遲時間降到最小,并且成本控制在可接受的范圍。Project Brainwave預(yù)覽版的發(fā)布將使Azure成為最高效的AI云計算平臺,也是讓FPGA成為通用型平臺的第一步。

Project Brainwave硬件模型

Esri是一家地理信息分析公司,每天需要處理各種來自衛(wèi)星圖像、視頻數(shù)據(jù)流和傳感器信號等異構(gòu)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的處理需要高強(qiáng)度的密集計算,常常會導(dǎo)致計算延遲。

同時,Esri公司對海量數(shù)據(jù)實時處理能力的要求也越來越高。例如,公司希望從數(shù)千條視頻中提取信息,對汽車、自行車、公交車、行人和其它物體進(jìn)行偵測,以便了解當(dāng)前的交通狀況和異常情況;或者公司希望通過對衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析,來偵測受損住宅等各種不同物體。

因此,Esri公司需要借助微軟Project Brainwave進(jìn)行更加高效和低成本的實時AI分析。

Project Brainwave預(yù)覽版能為客戶提供超高速圖像識別能力,它還可以讓用戶進(jìn)行基于AI的實時計算,而不用將任務(wù)進(jìn)行分拆再進(jìn)行單獨計算。目前,Project Brainwave支持深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow,也將支持微軟認(rèn)知工具包。

除了整合到Azure平臺,微軟還將Project Brainwave推廣應(yīng)用到“邊緣設(shè)備”上,這樣用戶仍然可以在不聯(lián)網(wǎng)的情況下利用Project Brainwave獲得業(yè)界領(lǐng)先的計算速度。不用聯(lián)網(wǎng)的Brainwave可以被直接嵌入到生產(chǎn)設(shè)備中,這樣計算不需要每次都在云端運行,哪怕每次只能節(jié)省很少的時間和金錢成本,也會形成累積效應(yīng),產(chǎn)生巨大的效益。

在必應(yīng)和Azure上部署FPGA

早在Project Brainwave處于探索階段時,F(xiàn)PGA就已經(jīng)不算是什么新鮮事物了,但在此之前從未有人認(rèn)真考慮過將它用于大規(guī)模計算。所以微軟的研究團(tuán)隊開始著手驗證FPGA用于更貼近實際場景的可行性。

最開始,Project Brainwave團(tuán)隊將這一技術(shù)在必應(yīng)搜索引擎和Azure云中進(jìn)行落地。

微軟高級研究員、Brainwave項目技術(shù)負(fù)責(zé)人Eric Chung表示,必應(yīng)必須是一項“低延遲”的服務(wù)——當(dāng)用戶在必應(yīng)搜索框中輸入搜索查詢時,他們希望能夠瞬間獲得搜索結(jié)果。這意味著必應(yīng)工程師要在不犧牲毫秒級響應(yīng)速度的前提下不斷設(shè)法提高搜索結(jié)果的質(zhì)量。而與此同時,搜索引擎數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù),無論在數(shù)量和類型上都是在不斷增加的。借助可編程硬件FPGA,團(tuán)隊得以將基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搜索技術(shù)迅速融入到必應(yīng)中,極大提升了系統(tǒng)返回搜索結(jié)果的速度。

過去幾年間,微軟也一直在使用FPGA來加速Azure云計算平臺。

AI要實時處理海量數(shù)據(jù)

從借助FPGA實現(xiàn)更高效的計算處理的想法誕生,到Project Brainwave公開預(yù)覽版的發(fā)布,時隔五年的時間。這段時間里,AI革命的全面爆發(fā)引發(fā)了新的巨大需求:人們希望系統(tǒng)能夠處理文檔掃描、圖像信息搜尋、語音識別和對話翻譯等AI任務(wù)所需的海量數(shù)據(jù)。

Project Brainwave團(tuán)隊負(fù)責(zé)人Doug Burger

而Project Brainwave剛好能夠滿足AI計算的需求。其硬件設(shè)計可以迅速演進(jìn),并在每次改進(jìn)后能夠重新映射到FPGA,滿足快速變化中的AI算法要求。

與其它類型的計算機(jī)芯片相比,F(xiàn)PGA更加靈活,可以根據(jù)AI領(lǐng)域的最新發(fā)展快速地進(jìn)行重新編程。

隨著AI處理的任務(wù)越來越復(fù)雜(例如分析視頻內(nèi)容等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù))以及AI算法的復(fù)雜度越來越高(例如用于執(zhí)行諸如“在這些視頻中搜索所有關(guān)于海濱城市的鏡頭”等搜索指令),人們對于能夠以合理成本快速處理AI任務(wù)的系統(tǒng)的需求只會越來越大。

提高流水線檢測效率

捷普集團(tuán) (Jabil)是全球領(lǐng)先的電子技術(shù)解決方案提供商。每天,工人都會在流水線上將成千上萬個零部件裝配成產(chǎn)品,然后交付給客戶。在這個過程中,自動光學(xué)檢測系統(tǒng)會對這些產(chǎn)品進(jìn)行掃描,查找出所有潛在的異常情況,隨后,系統(tǒng)會將異常的產(chǎn)品送去進(jìn)行手工檢查。高速運轉(zhuǎn)的系統(tǒng)要求手工檢查員在幾秒鐘內(nèi)就要判定出某件產(chǎn)品是否確實存在缺陷。

為了讓AI能夠更加快速、準(zhǔn)確地監(jiān)測圖像,減少系統(tǒng)錯誤的異常警報,捷普集團(tuán)與微軟合作,利用微軟Project Brainwave來提高AI的計算速度。此外,研究人員還在探索如何利用Project Brainwave更好地預(yù)測制造設(shè)備需要維護(hù)的時間,從而減少停產(chǎn)維修的時間。

從圖像分析、搜索引擎到智能制造,人們對實時AI計算的需求正變得越來越多,我們希望微軟Project Brainwave能夠推動實時AI計算的發(fā)展,讓AI帶給我們更多的可能性。

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原文標(biāo)題:微軟發(fā)布基于FPGA硬件架構(gòu),可以加速實時AI計算

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