微软深度学习加速平台Project Brainwave 面向实时人工智能应用

微软最新推出的深度学习加速平台Project Brainwave，为实时人工智能应用带来了重大突破。

这个平台不仅仅是一个概念，而是微软在云端深度学习技术方面取得的实质性进展。在去年的Hot Chips 2017大会上，微软已经向我们展示了Project Brainwave的实质性细节，揭示了其强大的实力。

Project Brainwave的系统架构分为三个核心层面。首先是高性能分布式系统架构，它依赖于微软多年来建立的FPGA基础设施。这一层面的技术使得平台具备出色的并行处理能力，能够应对大规模数据集的挑战。

Project Brainwave拥有深度神经网络（DNN）引擎，这一引擎被整合到FPGA硬件中，形成了一个强大的“软”DNN处理单元（DPU）。与传统的硬化DNN处理单元不同，这种“软”DPU可以根据数据类型进行扩展，提供了更高的灵活性和性能。

Project Brainwave还内置了一个软件堆，能够支持各种深度学习框架，并提供了low-friction部署已训练模型的能力。这意味着开发人员可以更容易地将他们的模型部署到云端，并利用Project Brainwave的强大能力来加速人工智能应用的运行。

技术人员的实际演示进一步证明了Project Brainwave的实时人工智能性能。在极具挑战性的演示中，该平台展示了前所未有的性能水平，为实时人工智能应用的发展开启了新的篇章。微软的努力不仅为行业带来了新技术，也为未来的人工智能应用带来了无限可能。