又是一年Hot Chips,百度、微软的AI大招为何齐瞄准FPGA

2017-08-25 16:43:27 来源:EEFOCUS
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一年一度的行业盛会国际高性能微处理器研讨会(Hot Chips)刚刚落下帷幕,会议期间微软、百度、英特尔等大佬都发布了一系列硬件方面的新信息。今天与非小编就带大家来看看Hot Chips上的“FPGA”亮点。


微软,Project Brainwave

微软推出了一套专用于机器学习模型的系统,代号为脑波计划(Project Brainwave)。这是一个运行在英特尔Stratix 10 FPGA上的GRU模型(一种循环神经网络,属于序列模型),用于云端加速深度学习。

 

要如何解读这个系统呢?

Brainwave使用的是微软多年来一直进行部署的FPGA 架构,这个系统架构可大大降低延迟,并允许较高的吞吐量。高性能 FPGA与数据中心相连接,将作为硬件微服务的DNN映射到远程FPGA池,并被没有软件的服务器所调用。


Brainwave是如何深度挖掘DNN处理单元(DPU)潜力的?

Brainwave结合FPGA上的ASIC数字信号处理模块和可合成的逻辑,以提供一个更大更优化数量的功能单元。而这是通过自定义数据类型与创新整合实现的。因此可以实现超越硬编码DPU芯片的性能。Project Brainwave DPU架构如下图:


除此之外,Brainwave还融合进一个支持多款主流深度学习框架的软件栈,目前Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK)、Tensorflow均已兼容,微软计划支持更多框架。

 

简而言之,Brainwave的“硬”气之处就在于:

- 高性能的分布式系统架构

- 集成在FPGA的硬件DNN引擎

- 可低摩擦部署训练模型的编译器和runtime


因此,Brainwave可实现快速、灵活、友好的特点。

 

 

Brainwave可在无批处理的情况下支持每秒39.5万亿次浮点运算。无需批运算意味着硬件可以对请求进行实时处理,让机器学习系统能够真正实现实时性。

 

 
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