1 微软坚持投注于用FPGA加速机器学习模型-德赢Vwin官网 网
0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

微软坚持投注于用FPGA加速机器学习模型

DPVg_AI_era 来源:未知 作者:李倩 2018-05-09 10:28 次阅读

昨晚,微软Build2018大会开幕,发布Project Brainwave预览版,并且称延迟比TPU低5倍,正面与谷歌交锋。现在,谷歌等公司都押注在专用定制芯片ASIC)上,微软坚持投注于用FPGA加速机器学习模型,到底谁更胜一筹?

昨晚午夜,微软Build 2018大会开幕,微软CEO萨提亚·纳德拉(Satya Nadella)重点介绍几个方面的进展:

Project Brainwave预览版

Azure IoT Edge开源

Kinect回归

AI语音工具和未来会议室

其中最令人关注的是Brainwave预览版,在这个平台上,能够用FPGA在Azure云和边缘设备上实时运行深度学习模型。

Project Brainwave使用英特尔的FPGA,纳德拉说,大家不要只看到谷歌的TPU,还有我们微软的Brainwave嘛。

Brainwave到底有多厉害?

Project Brainwave:实时硬件AI能力延迟比TPU低5倍

目前,微软的一些竞争对手,包括谷歌,都押注在专用定制芯片(ASIC),但微软坚持投注于用FPGA加速机器学习模型,Brainwave也不例外。

微软认为FPGA比设计定制芯片更灵活,并且标准Intel Stratix FPGA的性能至少可以与定制芯片相媲美。在大会上,微软认为Project Brainwave的实时AI能力延迟比TPU低5倍。

微软称,利用Project Brainwave的客户可以使用标准的图像识别模型处理100万张图片,而单个图像只需要在1.8毫秒内就能处理,这比现在的任何竞争对手的云服务都要好。

Brainwave首次亮相是在去年8月的Hot Chips大会上,当时公开的信息显示,Brainwave由三个不同的层组成:

一个高性能分布式架构;

已经整合在FPGA上一个硬件深度神经网络引擎;

用于部署预训练的模型的编译器和运行时。

用于Project Brainwave的硬件示例

微软正在将FPGA整合到其整个数据中心网络,成为一种硬件微服务。这样做的好处是高吞吐量和大幅减少延迟,因为该架构允许微软绕过传统服务器的CPU直接与FPGA进行通信

BrainWave最初发布时,支持微软CNTK和谷歌TensorFlow框架。

Project Brainwave为传统AI带来了两个重要的区别。

首先,它使用的FPGA可以经常更新升级,以对最新算法提供加速,并且它可以快速处理AI任务,适合用于对响应时间要求很高的实时任务。

其次,客户将能够在他们自己的网站上运行使用微软硬件的AI任务,而不用通过接入微软的数据中心,这又加快了速度。

不过,FPGA在云计算中并没有被广泛使用,因此大多数公司都没有必要的专业知识来编程,微软做出了大胆的一步。微软表示,其云服务可以将客户的软件应用于FPGA。

另一方面的谷歌TPU势头正猛。

上个月,谷歌的AI负责人Jeff Dean 表示,他们在 ImageNet 图像分类上发布了新的 DAWNBench 结果,新型 AmoebaNet-D 网络在 TPU 上实现了最低的训练时间和最少的训练成本。

明天,谷歌的I/O大会将开幕,预计也会在TPU上大做文章,好戏还在后面。

Azure IoT Edge开源和Kinect“回归”

纳德拉说,预计到2020年,智能设备总数将超过200亿台。接着他公布了微软Build 2018的另一个进展:智能边缘计算与智能云,并宣布Azure IoT Edge Runtime开源。

Azure IoT Edge Runtime开源能让用户修改、调试边缘应用,透明度和控制能力也更高。不够,现在认知服务目前只有视觉,将来会有更多的服务出来。

Azure IoT Edge目前已经和高通大疆进行合作。

另外,微软还发布了Project Kinect for Azure,Kinect以前是用于Xbox的体感设备,这次相当于是回归。

Project Kinect for Azure能完成动作追踪等任务,背后是Azure IoT Edge Runtime技术。

黄学东:微软的麦克风阵列让语音识别再上一个台阶

还有一个值得关注的领域是微软Build大会上展示的未来会议室。

会议室使用的是360度相机和麦克风阵列,可以检测会议室中的任何人说话。摄像头能够把各个画面拼成一个全景画面,还可以进行人脸识别,以确保参会者的身份,此外,还能把会议室预约系统做进去,真是强大。

更强大的是,这个未来会议室还有基于语义分析的会议纪要功能,能够实时同传+速记。

多年来,微软一直致力于Skype的翻译功能,未来的会议室也包括这项技术。会后,微软全球技术院士黄学东表示,视频中展示的未来会议室使用了他们刚刚宣布的Microsoft Speech Device SDK,“微软公司极其优秀的麦克风阵列可以让语音识别再上一个台阶。”

黄学东还提到,中国的AI公司ROOBO和微软合作开发认知服务开发套件。

微软提供Speech Service开发平台,ROOBO完成Microsoft Speech Device SDK在音频、声学及硬件的设计与实现,由开发者使用的硬件也是由ROOBO提供。

此外,微软还宣布“人工智能无障碍计划(AI for Accessibility)”,未来五年内将投入2500万美元,用于研发能够增强人类能力的人工智能技术。

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表德赢Vwin官网 网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 微软
    +关注

    关注

    4

    文章

    6590

    浏览量

    104024
  • 语音识别
    +关注

    关注

    38

    文章

    1739

    浏览量

    112632
  • 机器学习
    +关注

    关注

    66

    文章

    8406

    浏览量

    132557

原文标题:微软押注FPGA与谷歌TPU对擂,AI会议室秒杀同传+速记

文章出处:【微信号:AI_era,微信公众号:新智元】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    AI让FPGA获得新生:CPU+GPU都搞不定的机器学习问题,微软和百度FPGA解决了

    AI让 FPGA又焕发新生。在今年的 Hot Chips 2017 会议上,微软推出基于 FPGA 的超低延迟计算平台 Brainwave,用于在云端加速深度
    的头像 发表于 08-25 16:14 1.1w次阅读

    采用Xilinx FPGA加速机器学习应用

    全球领先的中文互联网搜索引擎提供商百度正在采用赛灵思FPGA加速其中国数据中心的机器学习应用。两家公司正合作进一步扩大FPGA
    发表于 12-15 17:15

    为什么微软选择FPGA做AI?

    。阿呆8年前在微软亚洲研究院参与FPGA+Open Channel SSD加速Bing搜索引擎的研究,那个时候FPGA
    发表于 08-21 09:50

    机器学习实战:GNN加速器的FPGA解决方案

    `1. 概述得益大数据的兴起以及算力的快速提升,机器学习技术在近年取得了革命性的发展。在图像分类、语音识别、自然语言处理等机器学习任务中,
    发表于 10-20 09:48

    什么是机器学习? 机器学习基础入门

    一个复杂的字段,那么您可能会问: 为什么一个人要费心将不复杂的字段复杂化呢?为什么不坚持我们经典的算法计算方法呢?答案是,倾向机器学习的一类问题往往不能通过纯算法的方法来表达。没有一
    发表于 06-21 11:06

    部署基于嵌入的机器学习模型

    1、如何在生产中部署基于嵌入的机器学习模型  由于最近大量的研究,机器学习模型的性能在过去几年里
    发表于 11-02 15:09

    百度采用 Xilinx FPGA 加速机器学习应用

    学习应用。两家公司正合作进一步扩大 FPGA 加速平台的部署规模。新兴应用的快速发展正日渐加重计算工作的负载,数据中心也因而开始转向采用加速器来满足低时延、高吞吐量的需求,同时保持合理
    发表于 02-08 03:15 251次阅读

    Xilinx FPGA如何通过深度学习图像分类加速机器学习

    了解Xilinx FPGA如何通过深度学习图像分类示例来加速重要数据中心工作负载机器学习。该演示可通过Alexnet神经网络
    的头像 发表于 11-28 06:54 3804次阅读

    如何借助Xilinx FPGA和MATLAB技术加速机器学习应用

    本演讲将结合FPGA机器学习的发展趋势、应用和需求,特别介绍在基于MATLAB®完成深度学习算法设计后,FPGA
    的头像 发表于 12-25 07:08 2500次阅读
    如何借助Xilinx <b class='flag-5'>FPGA</b>和MATLAB技术<b class='flag-5'>加速</b><b class='flag-5'>机器</b><b class='flag-5'>学习</b>应用

    微软推出基于FPGA的深度学习加速平台

    微软团队推出了一个新的深度学习加速平台,其代号为脑波计划(Project Brainwave),机器之心将简要介绍该计划。
    发表于 09-03 14:36 1966次阅读

    英特尔推出了Stratix 10 NX FPGA着眼AI模型训练和推理

    VMware使用Xilinx Alveo U250加速卡进行测试,通过Docker容器提供了机器学习模型,该容器与FPGA制造商的新Viti
    的头像 发表于 09-10 16:32 2505次阅读

    FPGA帮助改进机器学习模型训练过程

    FPGA传统上被用作设计新数字芯片的早期验证原型已经很久了,但随着机器学习技术的出现,FPGA体现出了有别传统应用更多的特质。
    发表于 07-22 09:39 905次阅读

    赛灵思FPGA加速机器学习推断

    德赢Vwin官网 网站提供《赛灵思FPGA加速机器学习推断.pdf》资料免费下载
    发表于 09-15 15:02 1次下载
    <b class='flag-5'>用</b>赛灵思<b class='flag-5'>FPGA</b><b class='flag-5'>加速</b><b class='flag-5'>机器</b><b class='flag-5'>学习</b>推断

    微软推出ONNX Runtime Web,利用WebGPU优化浏览器机器学习性能

    作为微软的 JavaScript 库,ONNX Runtime Web 使得网络开发者能在浏览器环境下部署机器学习模型,并提供多种硬件加速
    的头像 发表于 03-05 14:23 1079次阅读

    FPGA加速深度学习模型的案例

    FPGA(现场可编程门阵列)加速深度学习模型是当前硬件加速领域的一个热门研究方向。以下是一些FPGA
    的头像 发表于 10-25 09:22 214次阅读