向硬件进军 微软人工智能时代押注FPGA

　　这真的起作用吗?

　　Peter Lee 说，「这仍然使我迷惑。我们让公司做这些事。」Lee 监管着微软内部一个被称为 NExT 的组织，NExT 是 New Experience and Technologies 的缩写。在 Nadella 接任 CEO 之后，他个人推动了 NExT 的创建，代表了从 Ballmer 十年统治的重大转变。该组织的目标是培养能在近期实现的研究，而不是远期研究，这能改变微软如今的进程，而非多少年后的进程，就像增强现实设备 HoloLens 一样。当然也包括 Project Catapult。Burger说，「起跳点就在前面，来自于非 CPU 技术。」

　　Peter Lee

　　所有的互联网巨头，包括微软，如今都在用图像处理单元增补 CPU，GPU可为游戏和其他高度视觉化的应用渲染图像。例如，当这些公司训练神经网络识别图像中的人脸时(输入百万张图片)，GPU 可处理很多的计算。像微软这样的巨头也使用可替代的硅片在训练后执行神经网络。而且，即使定制芯片异常昂贵，谷歌在设计执行神经网络的处理器上也走得相当远了，也就是他们设计的 TPU。

　　在 TPU 上，谷歌为追求速度牺牲了长期灵活性。也就是说，在识别进入智能手机的指令时，TPU 想要消除所有的延迟。但问题是如果神经网络模型改变的话，谷歌必须要建立新的芯片。但在FPGA上，微软在打一场长久战。尽管在速度上比不上谷歌的定制芯片，微软可在需要的时候重新编程芯片。微软不只能为新的人工智能模型编程，也能为任何任务重新编程。而且这些设计在接下来几年如果有用，微软能一直采用这种FPGA的程序，并建立专用芯片。

　　该硬件的新版本 V2，是一张能插入微软任一服务器终端的芯片，并能直接连接到网络。

　　微软的服务很广，也使用如此多的FPGA，如今他们正在改变全球芯片市场。FPGA 出自一家名为 Altera 的公司，英特尔副总裁 Diane Bryant 告诉我为什么英特尔会在去年夏天收购 Altera，这是一笔价值 167 亿美元的收购，也是芯片制造商史上最大的一笔收购。她说，到 2020 年，所有主要的云计算公司的 1/3 的服务器将使用 FPGA。

　　这是科技名词缩写之间的纠缠：GPU、CPU、TPU、FPGA。但它们也是将成为关键的代名词。在云计算上，微软、谷歌、亚马逊这些公司驱动着世界上很大一部分技术，以至于这些可选择的芯片将驱动大范围的 app 和在线服务。Lee 说，直到 2030 年，Project Catapult 将继续扩展微软全球超级计算机的能力。在这之后，他说，微软就能转向到量子计算了。

　　之后当我们谈到手机时，Nadella 也告诉了我同样的事。他们读取自同样的微软蓝图，正在触摸量子技术驱动的超快计算机的未来。想象建立量子机器多么的难，就像白日梦一样。但在几年前，Project Catapult 也如同白日梦一样。