微軟發(fā)布了?Project?Brainwave，一個基于 FPGA 的低延遲深度學(xué)習(xí)云平臺。微軟官方測評顯示，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)為實時 AI 而設(shè)計——這意味著，它能以極低的延遲在接收數(shù)據(jù)后立刻處理請求。由于云基礎(chǔ)設(shè)施需要處理實時數(shù)據(jù)流，不管是搜索請求、視頻、傳感器數(shù)據(jù)流還是用戶交互，實時 AI 正在變得越來越重要?！?/p>

Project Brainwave 的系統(tǒng)可分為三個層面：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 DNN 加載到遠(yuǎn)程?FPGA 池子，再由一個 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，因為 CPU 不需要處理傳來的請求；也能達(dá)到非常高的吞吐率，F(xiàn)PGA 處理請求的速度能夠達(dá)到網(wǎng)絡(luò)接受請求的速度。

第二點，Project Brainwave 使用了一個非常強大的“軟”DNN 處理單元（即 DPU），并整合到可購買的 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)計時就對運算符和數(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，提供了一個橫跨多種數(shù)據(jù)類型的設(shè)計。理想的數(shù)據(jù)類型可以在合成時間（synthesis-time）做選擇。

該設(shè)計把?FPGA 上的?ASIC 數(shù)字信號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設(shè)計——通常是幾個星期，這在快速發(fā)展的領(lǐng)域特別必要。作為結(jié)果，我們實現(xiàn)了不弱于這些硬編碼 DPU 芯片的性能。

第三點，Project Brainwave 內(nèi)置了一個能支持各種深度學(xué)習(xí)框架的軟件堆。我們已經(jīng)對?Microsoft?Cognitive Toolkit（雷鋒網(wǎng)注：改名后的 CNTK）和谷歌的?Tensorflow 提供了支持，并計劃兼容更多框架。我們還定義了一個基于圖的中間表達(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。