微軟發(fā)布了?Project?Brainwave，一個(gè)基于 FPGA 的低延遲深度學(xué)習(xí)云平臺(tái)。微軟官方測(cè)評(píng)顯示，當(dāng)使用英特爾的 Stratix 10 FPGA，Brainwave 不需要任何 batching 就能在大型 GRU （gated recurrent unit）達(dá)到 39.5 Teraflops 的性能。?

微軟表示：“該系統(tǒng)為實(shí)時(shí) AI 而設(shè)計(jì)——這意味著，它能以極低的延遲在接收數(shù)據(jù)后立刻處理請(qǐng)求。由于云基礎(chǔ)設(shè)施需要處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，不管是搜索請(qǐng)求、視頻、傳感器數(shù)據(jù)流還是用戶交互，實(shí)時(shí) AI 正在變得越來越重要?！?/p>

Project Brainwave 的系統(tǒng)可分為三個(gè)層面：高性能分布式系統(tǒng)架構(gòu)；整合到 FPGA 硬件上的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）引擎；能 low-friction 部署已訓(xùn)練模型的編譯器和?runtime。

第一個(gè)層面上，Project Brainwave 利用了微軟數(shù)年建立起來的 FPGA 基礎(chǔ)設(shè)施。通過把高性能??FPGA 連接到數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)，微軟可為 DNN 提供硬件微服務(wù)支持——把一個(gè) DNN 加載到遠(yuǎn)程?FPGA 池子，再由一個(gè) loop 中沒有軟件的服務(wù)器調(diào)用。這套系統(tǒng)架構(gòu)既降低了延遲，因?yàn)?CPU 不需要處理傳來的請(qǐng)求；也能達(dá)到非常高的吞吐率，F(xiàn)PGA 處理請(qǐng)求的速度能夠達(dá)到網(wǎng)絡(luò)接受請(qǐng)求的速度。

第二點(diǎn)，Project Brainwave 使用了一個(gè)非常強(qiáng)大的“軟”DNN 處理單元（即 DPU），并整合到可購(gòu)買的 FPGA 中。

有許多公司，把包括大企業(yè)和初創(chuàng)公司，正在開發(fā)“硬化”的 DPU。雖然很多這些芯片有很高的峰值性能，它們卻必須要在設(shè)計(jì)時(shí)就對(duì)運(yùn)算符和數(shù)據(jù)類型做出選擇，這極大限制了靈活性。Project Brainwave 采取了另一條路，提供了一個(gè)橫跨多種數(shù)據(jù)類型的設(shè)計(jì)。理想的數(shù)據(jù)類型可以在合成時(shí)間（synthesis-time）做選擇。

該設(shè)計(jì)把?FPGA 上的?ASIC 數(shù)字信號(hào)處理模塊與合成邏輯整合起來，提供更多、數(shù)量上更加優(yōu)化的功能單元。該方法在兩個(gè)層面上利用了 FPGA 的靈活性。首先，我們定義了高度定制、窄精度的數(shù)據(jù)類型，借此在不犧牲模型精度的情況下提升了性能。第二，我們可以把研究創(chuàng)新快速整合到硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)——通常是幾個(gè)星期，這在快速發(fā)展的領(lǐng)域特別必要。作為結(jié)果，我們實(shí)現(xiàn)了不弱于這些硬編碼 DPU 芯片的性能。

第三點(diǎn)，Project Brainwave 內(nèi)置了一個(gè)能支持各種深度學(xué)習(xí)框架的軟件堆。我們已經(jīng)對(duì)?Microsoft?Cognitive Toolkit（雷鋒網(wǎng)注：改名后的 CNTK）和谷歌的?Tensorflow 提供了支持，并計(jì)劃兼容更多框架。我們還定義了一個(gè)基于圖的中間表達(dá)，能轉(zhuǎn)化常見框架上訓(xùn)練的模型，編譯到我們的高性能基礎(chǔ)設(shè)施上。