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[導讀] 新特性:在近日舉行的 Microsoft Build 大會上,Microsoft推出了 基于 Project Brainwave 的 Azure 機器學習硬件加速模型,并與 Microsoft Azure Machine Learning SDK 相集成以供預覽??蛻艨梢允褂?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,為其模型提供行業(yè)領先的人工智能 (AI) 推理性能。

 新特性:在近日舉行的 Microsoft Build 大會上,Microsoft推出了 基于 Project Brainwave 的 Azure 機器學習硬件加速模型,并與 Microsoft Azure Machine Learning SDK 相集成以供預覽??蛻艨梢允褂?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,為其模型提供行業(yè)領先的人工智能 (AI) 推理性能。

“作為一家整體技術提供商,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 (DNN) 處理各種實時工作負載,應用的領域涵蓋制造、零售和醫(yī)療領域等。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?;?FPGA 的架構具有高吞吐和經(jīng)濟節(jié)能的特點:比如可以運行 ResNet 50——這是一種行業(yè)標準的 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行選擇。

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

對于實時 AI 工作負載,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,在云端和邊緣使用微軟的一系列 AI 突破性技術。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)務轉(zhuǎn)型。”

用戶可以根據(jù) Azure 工作負載的特定要求進一步完善 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 公開預覽版。

Project Brainwave 的限量預覽版現(xiàn)已提供,用戶可在本地訪問 Microsoft 設計的基于英特爾 FPGA 的系統(tǒng),后者充當 Azure IoT Edge設備并連接到 Azure IoT Hub。

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