Microsoft розробила апаратну платформу для машинного навчання

Microsoft розробила платформу для апаратного прискорення машинного навчання. Вона може працювати не тільки з власним фреймворком Microsoft, але і з аналогічним програмним забезпеченням від Google та інших розробників. В основі платформи лежить FPGA-чіп, який можна перепрограмувати після виробництва. Компанія заявляє, що при використанні чіпа Stratix 10 від Intel продуктивність системи становить 39,5 терафлопс, а відгук не перевищує однієї мілісекунди. Microsoft пропонує використовувати платформу в першу чергу для завдань, що вимагають миттєвої обробки даних, таких як трансляція потокового відео. Розробка була представлена на конференції Hot Chips, також про це повідомляється в блозі компанії.

Через те, що машинне навчання використовується все частіше в різних сферах, деякі великі компанії починають розробляти і використовувати спеціалізовані чіпи, оптимізовані для виконання саме такого типу завдань. Наприклад, у травні компанія Google повідомила, що розробила спеціалізований процесор для машинного навчання під назвою Tensor Processing Unit, який вона планує використовувати при створенні власних суперкомп'ютерів для машинного навчання.

Багато подібних чіпів дуже вузькоспеціалізовані, через що вони недостатньо гнучкі для застосування в різних сферах, тому Microsoft вирішили використовувати FPGA-чіпи. На відміну від традиційних процесорів, їх конфігурацію і функції можна змінювати після виробництва. Такий підхід дозволить адаптувати платформу для різних завдань. До того ж, ця гнучкість вигідна ще й тим, що технології машинного навчання розвиваються високими темпами, і нові концепції та методи з'являються дуже часто.

Розробники окремо відзначають, що їх система вже підтримує сторонній фреймворк - Google TensorFlow, а в майбутньому планується підтримка багатьох інших програмних платформ. Microsoft планує надавати доступ до платформи для користувачів хмарного сервісу Azure, а також використовувати її в інших своїх сервісах, таких як пошук Bing.

Існують й інші спеціалізовані апаратні платформи для машинного навчання. На початку року NVIDIA представила свій комп'ютер Xavier, призначений для безпілотних автомобілів, а компанія Movidius розробила нейросетеву «флешку».