微软发布了全新深度学习加速平台Brainwave

微软推出了一款新的基于云的可编程硬件，能够更快、实时地处理深度学习操作。这个系统被命名为Brainwave，在英特尔最新的静态10芯片的硬件网络上运行。

在今天的2017年热芯片研讨会上，微软发布了一款新的硬件，能够提升人工智能(AI)程序。微软公司称，它将通过设计可编程硅来提高机器学习模型的功能。

微软在一份新闻稿中解释说:“我们为实时人工智能设计了系统，这意味着系统处理请求的速度和接收它们的速度一样快，而且延时非常低。”“实时人工智能正变得越来越重要，因为云基础设施处理实时数据流，无论是搜索查询、视频、传感器流，还是与用户的交互。”

该模型比其他可用的专用硬件都要大。它的特点是一个封闭的循环单元模型，以39.5万亿的速度运行，在英特尔的新层10的可编程门阵列(FPGA)芯片上。另外，它不使用所谓的批处理操作，这意味着它可以通过处理请求来提供机器学习系统的实时洞察。

微软研究工程师Doug Burger在研讨会上说:“我们称它为实时人工智能，因为这里的想法是你发送一个请求，你想要回复。”“如果它是一个视频流，如果它是一个对话，如果它在寻找入侵者，异常检测，所有你关心交互和快速结果的东西，你想要实时的。”

在过去的几年里，微软在其数据中心安装了大量的FPGA基础设施。根据汉堡的说法，这意味着应用程序中的人工智能功能得到了微软服务的更快的支持。通过运行大量的FPGA，机器学习模型可能太大，只需要一个FPGA芯片就能同时得到多个硬件板的支持。

除了性能速度比其他cpu或gpu更快、更灵活，Brainwave还集成了旨在支持大量流行的深度学习框架的软件。因此，正如汉堡所言，微软的可编程硬件可以与专用于机器学习操作的芯片(如谷歌的张量处理单元)相媲美。事实上，他相信，通过进一步改善与“分层10”芯片的操作，将未来的性能从39.5万亿次提高到90万亿次。

随着机器学习模型和算法在大量应用程序中看到更大的就业，将这些应用于脑波将会减少用户等待这些应用程序的等待时间。微软还没有向客户提供脑电波，也没有设置时间线，但他们正在努力让第三方客户通过微软的Azure云平台访问。