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微软发布了基于 FPGA 的低延迟深度学习云平台—— Project Brainwave
2017年08月24日 由 nanan 发表
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据了解，微软发布了Project Brainwave ，这是一个基于 FPGA 的低延迟深度学习云平台。微软官方测试数据显示：当使用英特尔的 Stratix 10 FPGA，它不需要任何 batching 就能在大型 GRU达到 39.5 Teraflops 的性能。
微软公司表示——该系统是为实时 AI 而设计。
Project Brainwave 的系统可分为三个层面：
- 高性能分布式系统架构；
- 整合到 FPGA 硬件上的深度神经网络（DNN）引擎；
- 能 low-friction 部署已训练模型的编译器和runtime。
第一个层面上，Project Brainwave利用了微软建立起来的FPGA 基础设施。通过把 FPGA连接到数据中心网络，之后由一个 loop 中没有软件的服务器调用。这套系统构架既降低了延迟，也达到了非常高的吞吐率。
第二个层面上，Project Brainwave 使用了一个非常强大的“软”DNN 处理单元（即 DPU），并将其整合到可购买的FPGA中。现在有很多的公司，正在开发“硬化”的DPU，但Project Brainwave 采取的是另一种路径，提供了一个横跨多种数据类型的设计。
第三个层面上，Project Brainwave 内置了一个能支持各种深度学习框架的软件堆。目前已经对Microsoft Cognitive Toolkit和谷歌的Tensorflow给予了支持，并且还计划兼容更多的框架，不止如此，还定义了一个基于图的中间表达，并可以将其编译到我们的高性能基础设施上。
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