在近日舉行的 Microsoft Build 大會上,Microsoft推出了基於 Project Brainwave的Azure機器學習硬體加速模型,並與 Microsoft Azure Machine Learning SDK 相集成以供預覽,客戶可以使用 Azure 大規模部署的英特爾FPGA(現場可程式設計邏輯閘陣列)技術,為其模型提供行業領先的人工智慧 (AI) 推理性能。
![基於 Project Brainwave的硬體使用範例。(Photo by Scott Eklund/Red Box Pictures)](/news/2018/05/17/1355278610S.jpg) |
基於 Project Brainwave的硬體使用範例。(Photo by Scott Eklund/Red Box Pictures) |
英特爾公司副總裁兼可程式設計解決方案事業部總經理Daniel McNamara指出:「作為一家整體技術提供商,我們通過與 Microsoft 密切合作為人工智慧提供支持。人工智慧適用於從訓練到推斷,從語音辨識到圖像分析等各種使用場景,英特爾擁有廣泛的硬體、軟體和工具組合,可滿足這些工作負載的需求。」
資料科學家和開發人員可以在全球最大的加速計算雲中輕鬆地使用深度神經網路 (DNN) 處理各種即時工作負載,應用的領域涵蓋製造、零售和醫療領域等。不論是在雲計算還是邊緣計算中,他們都可以利用英特爾FPGA來訓練模型,並將其部署到 Project Brainwave上。
Project Brainwave使用英特爾 FPGA來提供即時人工智慧,釋放了可程式設計硬體的潛能並展示了人工智慧的未來,基於 FPGA 的架構具有高吞吐和經濟節能的特點:比如可以運行 ResNet 50——這是一種行業標準的 DNN,需要近 80 億次計算——而無需批次處理。
通過使用 Azure Machine Learning SDK for Python,客戶可以重新訓練基於 ResNet 50 的模型及其資料,專門處理圖像識別任務。
對於即時 AI 工作負載,由於計算強度較高,因此需要專用的硬體加速器。英特爾 FPGA 支援 Azure 針對任務配置硬體,以實現峰值性能。
微軟公司傑出工程師 Doug Burger 表示:「客戶現在可以利用英特爾 FPGA 和英特爾至強技術,在雲端和邊緣使用微軟的一系列 AI 突破性技術。這些新功能支援將 AI 集成到即時處理流程中,以利用 Microsoft Azure 和 Microsoft AI 的強大功能推動業務轉型。」
使用者可以根據 Azure 工作負載的特定要求進一步完善 FPGA 或完全改變其用途,採用英特爾FPGA 和英特爾至強處理器開發的Azure架構,支援根據使用者的定制軟體和硬體設定條款,透過加速 AI 實現創新。