在近日舉行的 Microsoft Build 大會上，Microsoft推出了 基于 Project Brainwave 的 Azure 機器學(xué)習(xí)硬件加速模型，并與 Microsoft Azure Machine Learning SDK 相集成以供預(yù)覽。客戶可以使用 Azure 大規(guī)模部署的英特爾? FPGA（現(xiàn)場可編程邏輯門陣列）技術(shù)，為其模型提供行業(yè)領(lǐng)先的人工智能 (AI) 推理性能。

　　“作為一家整體技術(shù)提供商，我們通過與 Microsoft 密切合作為人工智能提供支持。人工智能適用于從訓(xùn)練到推斷，從語音識別到圖像分析等各種使用場景，英特爾擁有廣泛的硬件、軟件和工具組合，可滿足這些工作負(fù)載的需求。”

　　-- Daniel McNamara，英特爾公司副總裁兼可編程解決方案事業(yè)部總經(jīng)理

　　意義：數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員可以在全球最大的加速計算云中輕松地使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN) 處理各種實時工作負(fù)載，應(yīng)用的領(lǐng)域涵蓋制造、零售和醫(yī)療領(lǐng)域等。不論是在云計算還是邊緣計算中，他們都可以利用英特爾FPGA來訓(xùn)練模型，并將其部署到 Project Brainwave上。

　　重要性：Project Brainwave使用英特爾 FPGA來提供實時人工智能，釋放了可編程硬件的潛能并展示了人工智能的未來。基于 FPGA 的架構(gòu)具有高吞吐和經(jīng)濟(jì)節(jié)能的特點：比如可以運行 ResNet 50——這是一種行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的 DNN，需要近 80 億次計算——而無需批處理。AI 客戶無需在高性能和低成本之間進(jìn)行選擇。

　　操作方法：通過使用 Azure Machine Learning SDK for Python，客戶可以重新訓(xùn)練基于 ResNet 50 的模型及其數(shù)據(jù)，專門處理圖像識別任務(wù)。

　　對于實時 AI 工作負(fù)載，由于計算強度較高，因此需要專用的硬件加速器。英特爾 FPGA 支持 Azure 針對任務(wù)配置硬件，以實現(xiàn)峰值性能。

　　微軟公司杰出工程師 Doug Burger 表示：“客戶現(xiàn)在可以利用英特爾 FPGA 和英特爾至強技術(shù)，在云端和邊緣使用微軟的一系列 AI 突破性技術(shù)。這些新功能支持將 AI 集成到實時處理流程中，以利用 Microsoft Azure 和 Microsoft AI 的強大功能推動業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型?！?/p>

　　用戶可以根據(jù) Azure 工作負(fù)載的特定要求進(jìn)一步完善 FPGA 或完全改變其用途。采用英特爾 FPGA 和英特爾? 至強? 處理器開發(fā)的 Azure 架構(gòu)支持根據(jù)用戶的定制軟件和硬件配置條款，通過加速 AI 實現(xiàn)創(chuàng)新?？蛻艨梢栽L問 Project Brainwave 公開預(yù)覽版。