在近日举行的 Microsoft Build 大会上，Microsoft推出了基於 Project Brainwave的Azure机器学习硬体加速模型，并与 Microsoft Azure Machine Learning SDK 相集成以供预览，客户可以使用 Azure 大规模部署的英特尔FPGA（现场可程式设计逻辑闸阵列）技术，为其模型提供行业领先的人工智慧 (AI) 推理性能。

基於 Project Brainwave的硬体使用范例。(Photo by Scott Eklund/Red Box Pictures)

英特尔公司??总裁兼可程式设计解决方案事业部总经理Daniel McNamara指出：「作为一家整体技术提供商，我们通过与 Microsoft 密切合作为人工智慧提供支持。人工智慧适用於从训练到推断，从语音辨识到图像分析等各种使用场景，英特尔拥有广泛的硬体、软体和工具组合，可满足这些工作负载的需求。」

资料科学家和开发人员可以在全球最大的加速计算云中轻松地使用深度神经网路 (DNN) 处理各种即时工作负载，应用的领域涵盖制造、零售和医疗领域等。不论是在云计算还是边缘计算中，他们都可以利用英特尔FPGA来训练模型，并将其部署到 Project Brainwave上。

Project Brainwave使用英特尔 FPGA来提供即时人工智慧，释放了可程式设计硬体的潜能并展示了人工智慧的未来，基於 FPGA 的架构具有高吞吐和经济节能的特点：比如可以运行 ResNet 50这是一种行业标准的 DNN，需要近 80 亿次计算而无需批次处理。

通过使用 Azure Machine Learning SDK for Python，客户可以重新训练基於 ResNet 50 的模型及其资料，专门处理图像识别任务。

对於即时 AI 工作负载，由於计算强度较高，因此需要专用的硬体加速器。英特尔 FPGA 支援 Azure 针对任务配置硬体，以实现峰值性能。

微软公司杰出工程师 Doug Burger 表示：「客户现在可以利用英特尔 FPGA 和英特尔至强技术，在云端和边缘使用微软的一系列 AI 突破性技术。这些新功能支援将 AI 集成到即时处理流程中，以利用 Microsoft Azure 和 Microsoft AI 的强大功能推动业务转型。」

使用者可以根据 Azure 工作负载的特定要求进一步完善 FPGA 或完全改变其用途，采用英特尔FPGA 和英特尔至强处理器开发的Azure架构，支援根据使用者的定制软体和硬体设定条款，透过加速 AI 实现创新。