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其中,上述Andrew、Putnam、DougBurger是论文作者之一,陆奇、沈向洋等十几位微软公司的干部也反对了这篇论文。在这篇论文中,来自微软公司研究院的Project,Catapult。文章回答说,为了让数据中心享受传统服务器所没有的能力,微软公司发售了可人组可以配备的新框架这个框架中的所有实例,拥有48个嵌入式Statix的VPGA(Statix是altera旗下的品牌)的芯片,所有的FPGA芯片都映射在服务器中,通过PCIe的接口连接起来,必须和其他FPGA通过10Gb的SAS电缆。

(公共编号:)这篇论文提到的实际案例仍然是BingWeb搜索引擎,但已经展示了将FPGA应用于大型数据中心的可能性。最后,在Cataplut的第三代原型中,FGPA芯片位于各服务器的边缘,可以直接插入互联网,但任何机器都有终端的FPGA电池,减少了扩展性。

因此,FPGA的研究者们必须新设计硬件。最后的结果是,ProjectCatapult硬件的成本只占服务器中其他零件总成本的30%,必要的运转能量也只有约10%,但给了原来的2倍速度。于是,Azure亲吻了FPGA,Office《365》也是如此。

Dougburger说他们不会推动所有微软公司的服务。ProjectBrainwave2016年的AlphaGo大战李世石,使AI的这个词成为新的科学技术发展阶段的标签,成为新时代的标签。

因此,在人工智能的热潮下,AI芯片这样的概念也随之而来,但与微软公司、谷歌这样的大公司相比,已经在相关领域进行了探索和希望,概念本身充分复盖。但是,在Project、Catapult的基础上,微软公司更接近这条路。在2017年的HotChips大会上,微软公司展示了基于FPGA的深度自学云平台。

微软公司的官方项目管理明,在Inteltel时,Alteraera已经被合并到Intel中去了。在大型GRU中,不需要任何batching,就可以在大型GRU中使用。ProjectBrainwave分为三个部件。

首先是高性能、分布式的FPGA系统结构,数据中心网络需要重新添加FPGA,可以作为硬件微服务。只是将DNN处理单元合并到FPGA。最后,Project,Brainwave还反对流行深度自学框架的软件栈,如公司Cogntive,Toolkit,Googletorflow。

微软公司的反应:该系统是为动态的AI设计的——这意味着,极低的延迟可以在收到数据后立即处理催促。云基础设施必须处理动态数据流,无论是搜索催促、视频、传感器数据流还是用户交流,动态AI都更为重要。

与ProjectCataplut相比,ProjectBrainwave在很多方面都更加优秀,包括运营速度、硬件和软件的融合度和AI领域的差异程度。更重要的是,ProjectBrainwave在设计之初就考虑到了,不仅要协助Bing运营深度自学等简单的运算,还要通过Azurefer对外开放给外部开发者。在2018年、5月的Bulid大会上,微软公司宣布对外开放预览。

这种用于深层神经网络处理的框架可用于Azure和边缘环境。微软公司回答说,Project。Brainwave需要使Azure成为动态运营人工智能最慢的云平台,与Azure机械学习的基本统合,也反对了Intel上升的FPGA的硬件和ResNet50的神经网络。

另外,ProjectBrainwave面向AzureStack和AzureDataBox的开发也在展开。但是,即使是微软公司自己也否认,ProjectBrainwave本质上是利用ProjectCataplut的成果构筑的,这是前后因缘的工程,在不同的发展阶段发挥着不同的作用。

只是,从Project到Cataplut,从Project到Brainwave,前后已经过去了七八年。有话说,如果我们使用AI芯片定义微软公司在ProjectBrainwave甚至ProjectCataplut用,当然微软公司在所谓的AI芯片领域做得更多,比如Hololens只是,在微软公司从事AI芯片的工作已经成为既定的事实的情况下,与业界有关的动向只是没有适当的抓住影像地喊叫。

本来一句话就能说清楚。微软公司的Azure部门还在招募芯片人才。结果,擅自被大新闻吹走了。有关文章:今天群雄逐鹿的AI芯片行业,一定是头部玩家的天下微软公司发表了基于英特尔FPGA的低深度自学云平台的重磅|AI时代微软公司押注FPGA、连接深度解析了ProjectCatcapult的原创文章,允许禁止发表。

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