隨著各大公司對(duì)于數(shù)據(jù)計(jì)算的要求越來越高,實(shí)時(shí)AI成為了研究者們關(guān)注的重點(diǎn)。在美國西雅圖舉行的微軟Build開發(fā)者大會(huì)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(gè)旨在加速實(shí)時(shí)AI計(jì)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(shí)現(xiàn)低成本的實(shí)時(shí)AI計(jì)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(huì)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(gè)旨在加速實(shí)時(shí)AI計(jì)算的硬件架構(gòu),部署在名為“現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(Field Programmable Gate Array,簡稱FPGA)”的英特爾計(jì)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(shí)時(shí)AI計(jì)算的延遲時(shí)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(jì)算平臺(tái),也是讓FPGA成為通用型平臺(tái)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(hào)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(jì)算,常常會(huì)導(dǎo)致計(jì)算延遲。
同時(shí),Esri公司對(duì)海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)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(duì)汽車、自行車、公交車、行人和其它物體進(jìn)行偵測(cè),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(duì)衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,來偵測(cè)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(shí)時(shí)AI分析。
Project Brainwave預(yù)覽版能為客戶提供超高速圖像識(shí)別能力,它還可以讓用戶進(jìn)行基于AI的實(shí)時(shí)計(jì)算,而不用將任務(wù)進(jìn)行分拆再進(jìn)行單獨(dú)計(jì)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(tái),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(jì)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(jì)算不需要每次都在云端運(yùn)行,哪怕每次只能節(jié)省很少的時(shí)間和金錢成本,也會(huì)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(shí),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(jì)算。所以微軟的研究團(tuán)隊(duì)開始著手驗(yàn)證FPGA用于更貼近實(shí)際場(chǎng)景的可行性。
最開始,Project Brainwave團(tuán)隊(duì)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(jí)研究員、Brainwave項(xiàng)目技術(shù)負(fù)責(zé)人Eric Chung表示,必應(yīng)必須是一項(xiàng)“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(shí),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(jí)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(shí),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(duì)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(jì)算平臺(tái)。
AI要實(shí)時(shí)處理海量數(shù)據(jù)
從借助FPGA實(shí)現(xiàn)更高效的計(jì)算處理的想法誕生,到Project Brainwave公開預(yù)覽版的發(fā)布,時(shí)隔五年的時(shí)間。這段時(shí)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(shí)別和對(duì)話翻譯等AI任務(wù)所需的海量數(shù)據(jù)。
Project Brainwave團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人Doug Burger
而Project Brainwave剛好能夠滿足AI計(jì)算的需求。其硬件設(shè)計(jì)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(jì)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(duì)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(huì)越來越大。
提高流水線檢測(cè)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(huì)在流水線上將成千上萬個(gè)零部件裝配成產(chǎn)品,然后交付給客戶。在這個(gè)過程中,自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)會(huì)對(duì)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(huì)將異常的產(chǎn)品送去進(jìn)行手工檢查。高速運(yùn)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(shí)存在缺陷。
為了讓AI能夠更加快速、準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)圖像,減少系統(tǒng)錯(cuò)誤的異常警報(bào),捷普集團(tuán)與微軟合作,利用微軟Project Brainwave來提高AI的計(jì)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(cè)制造設(shè)備需要維護(hù)的時(shí)間,從而減少停產(chǎn)維修的時(shí)間。
從圖像分析、搜索引擎到智能制造,人們對(duì)實(shí)時(shí)AI計(jì)算的需求正變得越來越多,我們希望微軟Project Brainwave能夠推動(dòng)實(shí)時(shí)AI計(jì)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(shí)時(shí)AI計(jì)算
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