迎戰Google,微軟押寶FPGA晶片打造全球首部人工智慧超級電腦

2016.10.04 by
張庭瑜
Wikipedia
幾乎所有科技應用都不脫人工智慧的範疇,而晶片計算速度是其中的發展關鍵因素。隨著Google自製機器學習專用晶片,微軟也開始使用客製化晶片打造人工智慧電腦。或許,人工智慧戰場已經從軟體走向硬體,最底層的晶片技術將成為各網路巨頭誰能在未來勝出的關鍵起步。

幾乎所有科技應用都不脫人工智慧的範疇,而晶片計算速度是其中的發展關鍵因素。隨著Google自製機器學習專用晶片,微軟也開始使用客製化晶片打造人工智慧電腦。或許,人工智慧戰場已經從軟體走向硬體,最底層的晶片技術將成為各網路巨頭誰能在未來勝出的關鍵起步。

截圖自微軟Ignite技術大會影片

納德拉:「這是世界上第一台人工智慧超級電腦。」

《Wired》報導指出,微軟加快人工智慧發展的秘密武器為FPGA(field-programmable gate arrays,現場可程式化閘陣列)晶片。FPGA為高效能、可重複程式設計的晶片,只要透過軟體,便能調整晶片上的元件配置。微軟執行長薩蒂亞·納德拉(Satya Nadella)於上周的Ignite技術大會上表示,「這是世界上第一台人工智慧超級電腦。」

微軟目前已將FPGA用於搜尋引擎Bing,預計不久後將驅動植基於深度神經網絡的新搜尋演算法——這套演算法是人類大腦架構的人工智慧模組。微軟指出,過去Bing需要4秒才能完成的事,現在只需23毫秒。

FPGA也會用在雲端計算服務Azure和Office 365,微軟在先前的 Ignite 大會上展示使用多個FPGA在0.1秒內翻譯30億字的維基百科,預計幾年內將用於微軟所有服務。「這替我們帶來巨大的能力和靈活性,以及經濟實惠的運作。」Project Catapult負責人、微軟硬體開發工程師Doug Burger說。

截圖自微軟Ignite技術大會影片

FPGA特性:可程式化、高效能、低功耗、低成本

微軟導入FPGA的計畫來自2011年的Project Catapult,目標在於透過FPGA提升資料中心的運算效能。

過去,FPGA主要用來做傳統晶片的雛形,優勢在於具有「可編程性」,可隨快速變動的科技和商業模式調整。微軟提到,傳統CPU晶片已趕不上人工智慧的發展,而FPGA可針對不同任務客製晶片,減少晶片開發時間和成本,還能打造出較傳統CPU更快、功耗更低的晶片。

微軟指出,FPGA較傳統晶片快上好幾個數量級,使用FPGA後,Catapult硬體較伺服器中其他元件的成本少30%、功耗減少10%,資料處理能力卻快2倍;根據微軟測試,Bing演算法使用FPGA後,效能可提升40倍。

Google、亞馬遜都在自製晶片

網路公司和科技硬體公司的界限不再如過去壁壘分明。

儘管自製晶片的成本相當高,Google也開始自行設計神經網絡計算專用晶片Tensor Processing Unit(TPU)

不過《Wired》指出,雖然Google TPU計算速度相當快,卻不如FPGA靈活,一旦神經網絡模式改變,Google就必須重新製作晶片。因此,微軟採取和Google不同的策略,希望倚靠FPGA打長期戰,儘管晶片計算速度不如Google快,卻能因應變化快速重新程式化晶片。

此外,亞馬遜也在2016年宣布,旗下Annapurna實驗室正在開發ARM架構下的處理器晶片,希望用於儲存資料、網路運作等的低功耗電腦,將販售給製造商與資料中心營運商。或許藉由自製處理器,也能吸引更多廠商使用它們的雲端服務AWS。

值得一提的是,微軟的FPGA晶片來自Altera,去年被Intel以167億美元收購,是該晶片廠史上最大筆的收購紀錄。Intel執行副總裁Diane Bryant接受《Wired》採訪時樂觀表示,到2020年,將有1/3的雲端計算公司的伺服器都包含FPGA。

資料來源:WiredArstechnicaPCWorldMicrosoft

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