Microsoft a donné plus de détails sur ses projets de mise en place d’une plateforme d'apprentissage (deep learning) sur des puces personnalisables. Une étape vers la création d'un « cloud AI » sur Azure. (1)

Microsoft a dévoilé de nouveaux éléments sur sa plate-forme d'accélération d' «apprentissage profond », nommée Project Brainwave. L'idée est de donner accès à de l'intelligence artificielle (IA) en temps réel.

Brainwave se compose d'une architecture de système distribuée haute performance et d'un moteur de réseau neuronal (2)  fonctionnant sur des puces programmables, FPGA (Field-Programmable Gate Array).

Brainwave propose également un compilateur et un runtime pour le déploiement de modèles d'entraînement d'apprentissage profond, indique le billet de blog de Microsoft Research.

Brainwave est une plate-forme d'apprentissage profond fonctionnant sur des micro services matériels basés sur FPGA en mode cloud.

Ce travail qui a commencé en 2016 chez Microsoft. La présentation  mentionne  le concept « Accélération matérielle as-a-service » disponible depuis des centres de données ou l'Internet.

Brainwave distribue des modèles de réseaux neuronaux à travers autant de FPGA que nécessaire.

Les responsables de Microsoft indiquent qu'en utilisant la nouvelle puce Stratix-10 d'Intel, Brainwave a réalisé une performance continue de 39,5 teraflops sans batch.

Brainwave permettra aux utilisateurs d'Azure d'exécuter des modèles complexes de deep learning à niveau de performance.

Ci-dessous, le diagramme d'architecture de la présentation de Microsoft montrant les composants de Brainwave:

Microsoft vise à ce que Brainwave fonctionne sur des microservices matériels en poussant les  limites  des types de services orientés AI pouvant être déployés dans le cloud.

Les responsables de Microsoft ont indiqué que la firme mettra le FPGA à la disposition des développeurs via Azure courant 2018.

A noter que Microsoft n'est pas la seule à effectuer des recherches sur le FPGA en mode cloud :

Amazon et Google  (2) utilisent également du silicium composable pour faire de l'AI.

(1)           Voir notamment :

Par ailleurs :