ProjectBrainwave是微软公司的一套深度自学加快平台，主要面向动态人工智能应用于。其在基于云端的深度自学模型的性能和扩展性上构建了一项根本性的进步。这并不是我们首次听见它的名字，因为微软公司去年时就曾经提到。

在HotChips2017大会上，微软公司透露了ProjectBrainwave的更好实质性细节。微软公司说明了近年为ProjectBrainwave平台发售的FPGA（现场课编程门阵列）基础设施、并融合了神经网络处理单元。

如果说过去几十年的主题是研发标准化CPU来处置各种各样的计算出来任务，过去几个月的主题则变为了研发具备卓越展现出的专用芯片，很多企业都把目标瞄向了机器学习专用芯片。总的来说，ProjectBrainwave的系统可分成三个层面：高性能分布式系统架构；统合到FPGA硬件上的深度神经网络（DNN）引擎；能low－friction部署已训练模型的编译器和runtime。

第一个层面上，ProjectBrainwave利用了微软公司数年创建一起的FPGA基础设施。第二点，ProjectBrainwave用于了一个十分强劲的“硬”DNN处理单元（即DPU），并统合到可出售的FPGA中。第三点，ProjectBrainwave内置了一个能反对各种深度自学框架的软件填。

据报，微软公司使用了与硬化DNN处理单元（DPU）的公司有所不同的、可基于数据类型展开拓展的所谓“硬”DPU。技术人员曾实际展示过这项技术，在极具挑战性的展示中展现出了前所未有的动态人工智能性能水平。

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