智能
微软说,他们未来的重要计划是……可编程芯片?
之前是 Google 和亚马逊。
微软正在自己研发可编程的芯片(FPGA,现场可编程门阵列),看上去他们要把公司的未来押在这个叫做 Project Catapult 的项目上。最近,这个项目在《连线》杂志上曝光了。
Project Catapult 在 2011 年 6 月正式建立,但一些具体的研究工作从 2010 年就开始,说白了就是在开发 FPGA 可编程的芯片。
一般说到可编程芯片,指的是硬件可编程。跟传统芯片依靠软件调整功能不同,可编程芯片是直接调整硬件,效率更高。
微软为什么会对 FPGA 感兴趣呢?
答案是:顺应人工智能、机器学习等技术浪潮,以及更好地做云计算服务。
早在 2010 年微软就用上了 FPGA。当时,微软云应用部门的主管 Doug Burger 请手下设计了一款能在 FPGA 上运行 Bing 机器学习算法的硬件方案,交给 Bing 部门负责人。
这件事情起初没有得到太多回应。Burger 的团队又花了几个月时间做了原型机,证明用他们的方案运行 Bing 机器学习算法时,速度比原来快一百倍。
Project Catapult 原型。图片来自:Wired
这个结果把 Bing 的老大陆奇吸引过来。他给了 Burger 资金和 1600 多台服务器做更多的测试。硬件设备到位后被部署在微软园区内的一处用于试验的数据中心。
卖企业服务的公司做硬件,是 Google 和亚马逊早就开始的项目,微软的入场时间比他们晚了不少。
Google 和亚马逊,是最早进入这个领域的公司之一。Chris Pinkham 曾任亚马逊工程副总,主导建立了亚马逊云计算服务 EC2。受到 Google 自建数据中心的吸引,2002 年的时候他主张未来亚马逊网站要有自己的数据中心,不用 Dell、惠普或者 IBM 那样价格贵、功耗又高的商用服务器,亚马逊自己开发功耗低、价格便宜,能帮助公司计算业务快速扩张的硬件。
后来 2012 年 Burger 试图说服微软 CEO 鲍尔默,公司应该自己做服务器硬件,用的例证就是 Google 和亚马逊。但鲍尔默不喜欢这个点子,这个时候陆奇出来解了围并支持 Burger 说,“他的团队已经开始了。“
接下去的两年时间里,Project Catapult 在微软内部的一系列测试表明,Bing 的决策树机器学习算法在 FPGA 芯片上的运行时间比普通芯片快大约 40 倍。
在微软 2014 年发表的一篇论文里提到,同时比较某种算法跑在 FPGA 和 CPU 上的运行效率,发现 FPGA 能实现算法 95% 的性能提升。
现在,Project Catapult 已经被部署在 Bing 搜索引擎上。接下去的一段时间内,Bing 团队打算用它来运行基于深度神经网络的新搜索算法。
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