向硬件進軍 微軟人工智能時代押注FPGA

　　這真的起作用嗎?

　　Peter Lee 說，「這仍然使我迷惑。我們讓公司做這些事。」Lee 監(jiān)管著微軟內(nèi)部一個被稱為 NExT 的組織，NExT 是 New Experience and Technologies 的縮寫。在 Nadella 接任 CEO 之后，他個人推動了 NExT 的創(chuàng)建，代表了從 Ballmer 十年統(tǒng)治的重大轉(zhuǎn)變。該組織的目標(biāo)是培養(yǎng)能在近期實現(xiàn)的研究，而不是遠期研究，這能改變微軟如今的進程，而非多少年后的進程，就像增強現(xiàn)實設(shè)備 HoloLens 一樣。當(dāng)然也包括 Project Catapult。Burger說，「起跳點就在前面，來自于非 CPU 技術(shù)?！?/p>

　　Peter Lee

　　所有的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，包括微軟，如今都在用圖像處理單元增補 CPU，GPU可為游戲和其他高度視覺化的應(yīng)用渲染圖像。例如，當(dāng)這些公司訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別圖像中的人臉時(輸入百萬張圖片)，GPU 可處理很多的計算。像微軟這樣的巨頭也使用可替代的硅片在訓(xùn)練后執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而且，即使定制芯片異常昂貴，谷歌在設(shè)計執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理器上也走得相當(dāng)遠了，也就是他們設(shè)計的 TPU。

　　在 TPU 上，谷歌為追求速度犧牲了長期靈活性。也就是說，在識別進入智能手機的指令時，TPU 想要消除所有的延遲。但問題是如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型改變的話，谷歌必須要建立新的芯片。但在 FPGA 上，微軟在打一場長久戰(zhàn)。盡管在速度上比不上谷歌的定制芯片，微軟可在需要的時候重新編程芯片。微軟不只能為新的人工智能模型編程，也能為任何任務(wù)重新編程。而且這些設(shè)計在接下來幾年如果有用，微軟能一直采用這種 FPGA 的程序，并建立專用芯片。

　　該硬件的新版本 V2，是一張能插入微軟任一服務(wù)器終端的芯片，并能直接連接到網(wǎng)絡(luò)。

　　微軟的服務(wù)很廣，也使用如此多的 FPGA，如今他們正在改變?nèi)蛐酒袌?。FPGA 出自一家名為 Altera 的公司，英特爾副總裁 Diane Bryant 告訴我為什么英特爾會在去年夏天收購 Altera，這是一筆價值 167 億美元的收購，也是芯片制造商史上最大的一筆收購。她說，到 2020 年，所有主要的云計算公司的 1/3 的服務(wù)器將使用 FPGA。

　　這是科技名詞縮寫之間的糾纏：GPU、CPU、TPU、FPGA。但它們也是將成為關(guān)鍵的代名詞。在云計算上，微軟、谷歌、亞馬遜這些公司驅(qū)動著世界上很大一部分技術(shù)，以至于這些可選擇的芯片將驅(qū)動大范圍的 app 和在線服務(wù)。Lee 說，直到 2030 年，Project Catapult 將繼續(xù)擴展微軟全球超級計算機的能力。在這之后，他說，微軟就能轉(zhuǎn)向到量子計算了。

　　之后當(dāng)我們談到手機時，Nadella 也告訴了我同樣的事。他們讀取自同樣的微軟藍圖，正在觸摸量子技術(shù)驅(qū)動的超快計算機的未來。想象建立量子機器多么的難，就像白日夢一樣。但在幾年前，Project Catapult 也如同白日夢一樣。