联盟合体打造人工智能平台,除了「情分」,还
为了打破 IBM 在个人计算机市场的主导地位,微软与英特尔联合组成了「Wtel」联盟。事实证明,它们不仅达成了最初的愿景,并且走的更远。
但由于平板电脑以及二合一设备等移动设备的兴起,微软宣布下一代 Wdows 操作系统将支持 ARM 处理器 ,这也让原本「亲密无间」的 Wtel 联盟出现了些许裂痕。
在 Hot Chips 2017 上,微软团队推出了 Project Brawave 人工智能平台,主要是基于微软旗下 Azuer 云端运算技术,并结合英特尔旗下 Stratix 10 FPGA 芯片提供支持,让该平台系统可以应对较为复杂的运算。
这也意味着,已经在 PC 行业占据统治地位的 Wtel 联盟,再度以之前已经获得印证的模式,开始发力人工智能。而微软选择以英特尔作为合作伙伴的背后,可能情分会占据 1% 的原因,剩下的 99%,则来源于技术层面。
如何理解 Project Brawave 人工智能平台
毫无疑问,Project Brawave 人工智能平台的到来,一定是要落地到实际应用上来的。诸如自动驾驶、自动控制、安全监控等需要实时数据分析判断的应用场景,自然离不开更大演算效率与更快反应速度的平台来作为支撑,而微软推出此平台的初衷,正是为了解决这一问题。
前边我们讲到,Project Brawave 人工智能平台于 Hot Chips 2017 上正式推出,而在此之前,微软也不止一次提到了该平台。
按照官方对 Project Brawave 的描述,实际上它由三部分构成高性能分布式系统架构;整合到 FPGA 硬件上的深度神经 (DNN) 引擎;以及一套训练模型的编译器 / 运行时。
第一部分,Project Brawave 利用了微软数年建立起来的 FPGA 基础设施;第二部分,Project Brawave 使用了所谓的「软」DNN 处理单元 (即 DPU,又称分散处理单元),并整合到 FPGA 中;第三部分,Project Brawave 内置了一个能支持各种深度学习框架的堆。
在实现人工智能的三个要素中,核心是算法,而数据以及硬件则是基础。在以上微软给出的 Project Brawave 介绍中,有一个——FPGA(现场可编程门阵列),也就是硬件这部分。
同样应用于人工智能,GPU、TPU、FPGA 有何区别
实际上,人工智能走到今天,大家开始逐渐意识到,传统 CPU 或者 GPU 的效能表现并不尽如人意。我们看到 Google 推出了为机器学习而定制的芯片 TPU(Tensor Processg Unit)。
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