Project Brainwave是微軟的一套深度學習加速平臺，主要面向實時人工智能應用。其在基于云端的深度學習模型的性能和擴展性上實現(xiàn)了一項重大的飛躍。

這并不是我們首次聽到它的名字，因為微軟去年時就曾多次提及。在Hot Chips 2017大會上，微軟披露了Project Brainwave的更多實質性細節(jié)。微軟解釋了近年為Project Brainwave平臺推出的FPGA(現(xiàn)場課編程門陣列)基礎設施、并結合了神經(jīng)網(wǎng)絡處理單元。如果說過去幾十年的主題是開發(fā)通用CPU來處理各種各樣的計算任務，過去幾個月的主題則變成了開發(fā)具有卓越表現(xiàn)的專用芯片，很多企業(yè)都把目標瞄向了機器學習專用芯片。

總的來說，Project Brainwave 的系統(tǒng)可分為三個層面：高性能分布式系統(tǒng)架構;整合到FPGA 硬件上的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)引擎;能low-friction部署已訓練模型的編譯器和runtime。第一個層面上，Project Brainwave利用了微軟數(shù)年建立起來的FPGA基礎設施。第二點，Project Brainwave使用了一個非常強大的“軟”DNN 處理單元(即 DPU)，并整合到可購買的FPGA中。第三點，Project Brainwave內置了一個能支持各種深度學習框架的軟件堆。

據(jù)悉，微軟采用了與硬化DNN處理單元(DPU)的公司不同的、可基于數(shù)據(jù)類型進行擴展的所謂“軟”DPU。技術人員曾實際演示過這項技術，在極具挑戰(zhàn)性的演示中展現(xiàn)了前所未有的實時人工智能性能水平。