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英特爾在微軟加速深度學(xué)習(xí)平臺中提供“實(shí)時人工智能”技術(shù)

   2020-09-01 中國機(jī)器人網(wǎng)中國鑄造網(wǎng)5360
核心提示:  人工智能(Artificial Intelligence)和深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)有望轉(zhuǎn)變?nèi)祟惻c世界互動以及企業(yè)運(yùn)作
   人工智能(Artificial Intelligence)和深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)有望轉(zhuǎn)變?nèi)祟惻c世界互動以及企業(yè)運(yùn)作的方式,從而使人們做出更明智的決策,而英特爾?技術(shù)正在實(shí)現(xiàn)這場變革。今天,英特爾將著重介紹全球最大的云服務(wù)提供商之一是如何利用英特爾人工智能技術(shù)來運(yùn)行復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型,這些模型實(shí)現(xiàn)了各種應(yīng)用,從智能手機(jī)上的人臉識別和語音識別再到自動駕駛等等。
 
  微軟選擇了英特爾?Stratix?10 FPGA作為其新的深度學(xué)習(xí)加速平臺(代號為Project Brainwave)的關(guān)鍵硬件加速器。這種基于FPGA的深度學(xué)習(xí)加速平臺可以提供“實(shí)時人工智能”技術(shù),使云基礎(chǔ)設(shè)施能夠以超低延遲來盡可能快速地處理和傳輸數(shù)據(jù)。在云中,系統(tǒng)需要處理直播數(shù)據(jù)流(包括視頻,傳感器或搜索查詢)并快速將數(shù)據(jù)傳送回用戶,因此提供實(shí)時人工智能變得越來越重要。
英特爾在微軟加速深度學(xué)習(xí)平臺中提供“實(shí)時人工智能”技術(shù)
  Stratix 10 FPGA和SoC FPGA使用了英特爾14nm制程工藝
 
  在發(fā)布的博客中,微軟詳細(xì)介紹了采用英特爾FPGA的Project Brainwave平臺如何以“前所未有”的高性能來靈活處理極具挑戰(zhàn)性的深度學(xué)習(xí)模型。微軟在2017年高效能芯片大會(Hot Chips 2017)上展示了基于FPGA的深度學(xué)習(xí)平臺,該盛會主要展示半導(dǎo)體技術(shù)領(lǐng)域中的最新成就。微軟是第一家在其公有云基礎(chǔ)設(shè)施中部署FPGA的大型云服務(wù)提供商,而其通過英特爾Stratix 10 FPGA實(shí)現(xiàn)的技術(shù)進(jìn)步加速了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN),這種網(wǎng)絡(luò)可以通過概念類似的方式復(fù)制人類大腦的“思維”。
 
  人工智能是一個快速發(fā)展的領(lǐng)域,需要多種技術(shù)來有效管理各種工作負(fù)載的需求。英特爾提供廣泛的技術(shù)以推動市場演進(jìn),包括英特爾至強(qiáng)?處理器,英特爾?FPGA和英特爾Nervana? ASIC技術(shù)。與那些為運(yùn)行單個工作負(fù)載而優(yōu)化的專用深度學(xué)習(xí)硬件加速器相比,英特爾FPGA的高度靈活性讓用戶可以自定義硬件以滿足特定的工作負(fù)載需求,并可以隨著深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載和使用模式的更改而快速地重新配置硬件。英特爾Stratix 10 FPGA結(jié)合了硬化處理器模塊,這種模塊可提供高水平的持續(xù)性能和效率,并可根據(jù)用戶的自定義來靈活的編程。
 
  許多硅人工智能加速器目前需要將多個請求分組(稱為“批處理”)以實(shí)現(xiàn)高性能。微軟的Project Brainwave平臺利用英特爾Stratix 10技術(shù),在單個請求上展示了超過每秒39萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算的性能,在云中確立了實(shí)時人工智能計(jì)算的新標(biāo)準(zhǔn)。Stratix 10 FPGA為實(shí)時人工智能計(jì)算確立了新的云性能標(biāo)準(zhǔn),具有創(chuàng)紀(jì)錄性的低延遲、高性能以及無需批量處理人工智能請求的多種特點(diǎn)。
 
  微軟研究院NexT的著名工程師Doug Burger說:“我們利用英特爾FPGA的高度靈活性快速整合創(chuàng)新,同時提供與許多基于ASIC的深度學(xué)習(xí)處理單元相當(dāng)或更高的性能。微軟正努力在Azure云中部署Project Brainwave,以便客戶最終能夠以創(chuàng)紀(jì)錄式的高性能運(yùn)行復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型。”
 
  通過加速模型訓(xùn)練、快速評分和高度可擴(kuò)展的基礎(chǔ)設(shè)施,基于英特爾技術(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的商業(yè)智能。結(jié)合最新的英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器,英特爾FPGA可自定義和編程以提供低延遲和靈活的精度,與單獨(dú)的英特爾?至強(qiáng)?處理器相比,在深度學(xué)習(xí)推理方面每瓦特功耗具有更高的性能。
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