实时人工智能：微软发布Project Brainwave预览版 现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，简称FPGA） 硬件设计可以迅速演进

 

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编者按：随着各大公司对于数据计算的要求越来越高，实时AI成为了研究者们关注的重点。在美国西雅图举行的微软Build开发者大会上，微软发布了最新的基于FPGA的Project Brainwave预览版。Project Brainwave是一个旨在加速实时AI计算的硬件架构，能够部署在Azure云端以及边缘设备上，帮助用户实现低成本的实时AI计算。本文译自微软人工智能博客“Real-time AI: Microsoft announces preview of Project Brainwave”

 

本周，在美国西雅图举行的微软Build开发者大会上，微软发布了Project Brainwave预览版，并将其整合到了Azure机器学习服务中。Project Brainwave是一个旨在加速实时AI计算的硬件架构，部署在名为“现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，简称FPGA）”的英特尔计算机芯片上。与最流行的行业基准相比，Project Brainwave可以将实时AI计算的延迟时间降到最小，并且成本控制在可接受的范围。Project Brainwave预览版的发布将使Azure成为最高效的AI云计算平台，也是让FPGA成为通用型平台的第一步。

 

除了整合到Azure平台，微软还将Project Brainwave推广应用到“边缘设备”上，这样用户仍然可以在不联网的情况下利用Project Brainwave获得业界领先的计算速度。不用联网的Brainwave可以被直接嵌入到生产设备中，这样计算不需要每次都在云端运行，哪怕每次只能节省很少的时间和金钱成本，也会形成累积效应，产生巨大的效益。

 

而Project Brainwave刚好能够满足AI计算的需求。其硬件设计可以迅速演进，并在每次改进后能够重新映射到FPGA，满足快速变化中的AI算法要求。

 

与其它类型的计算机芯片相比，FPGA更加灵活，可以根据AI领域的最新发展快速地进行重新编程。

 

随着AI处理的任务越来越复杂（例如分析视频内容等非结构化数据）以及AI算法的复杂度越来越高（例如用于执行诸如“在这些视频中搜索所有关于海滨城市的镜头”等搜索指令），人们对于能够以合理成本快速处理AI任务的系统的需求只会越来越大。