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Project Catapult: Microsoft setzt massiv auf FPGAs

Sie bilden laut Microsoft die Basis des ersten KI-Supercomputers: Azure ist mit unzähligen FPGAs ausgestattet, dank denen etwa Cortana und Wikipedia und später Office beschleunigt werden.

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Doug Burger zeigt das 30-Watt-FPGA-Board.
Doug Burger zeigt das 30-Watt-FPGA-Board. (Bild: Microsoft)

Microsoft hat auf der Ignite-Konferenz über seine Azure-Cloud-Infrastruktur gesprochen, die laut CEO Satya Nadella mit einem Supercomputer für künstliche Intelligenz gleichzusetzen ist. Statt wie bisher üblich vor allem auf klassische CPU-Kerne und mittlerweile verstärkt auch auf GPUs zu setzen, hat Microsoft massiv in FPGAs investiert. Field Programmable Gate Arrays stehen zwischen CPUs und fest verdrahteten ASICs und sind, der Name impliziert es, in einem gewissen Rahmen progammierbar und damit anpassbar.

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Schon seit mehreren Jahren forscht Microsoft Research im Project Catapult daran, wie FPGAs in Cloud-Servern helfen können, die Datenmengen effizient und flott zu bearbeiten. In den vergangenen zwei Jahren habe Microsoft seine Systeme daher mit FPGAs ausgestattet. Doug Burger, Distinguished Engineer bei Microsoft, zufolge nutzt der Hersteller selbst entwickelte 30-Watt-Boards, die Chips stammen von der Intel-Tochter Altera.

  • Azure nutzt auch FPGAs. (Bild: Microsoft)
  • Inhalte in Bildern zu erfassen, klappt so deutlich flotter. (Bild: Microsoft)
  • Tolstoi wird in drei Sekunden übersetzt. (Bild: Microsoft)
  • Für Wikipedia braucht es viel mehr Leistung - und dann nur 10 ms. (Bild: Microsoft)
Tolstoi wird in drei Sekunden übersetzt. (Bild: Microsoft)

In einer Demonstration setzte ein Azure-System mit FPGA ein Convolutional Neural Network zur Bilderfassung weitaus schneller um. In einer weiteren Vorführung ließ Microsoft Leo Tolstois Buch Krieg und Frieden von der russischen Version mit rund 1.440 Seiten in die englische übersetzen, was von vier FPGAs mit achtfacher Geschwindigkeit bei weniger Leistungsaufnahme, verglichen mit vier 24-Kern-CPUs, erledigt wurde. Werbewirksam sagte Burger, mit der kompletten Infrastruktur könne Microsoft alle Wikipedia-Artikel in weniger als einem Wimpernschlag (unter 100 ms) übersetzen.

Für eigene Software werden die FPGAs unter anderem für die Bing-Suche und die Sprachassistentin Cortana verwendet, allerdings für das Inferencing gedacht, also den Schritt nach dem Training - denn das erfolgt wie gehabt mit höherer Genauigkeit und vor allem mehr Rechengeschwindigkeit auf GPUs.



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Yeeeeeeeeha 28. Sep 2016

Dabei haben die Leute hier (angeblich) nicht nur FPGAs, sondern komplette Gehirne. Kaum...

Anonymer Nutzer 28. Sep 2016

Die entsprechenden grundlegenden Konzepte und Ideen sind ungefähr so alt wie die...

Anonymer Nutzer 28. Sep 2016

Diese Ansätze werden schon seit sehr langem verfolgt. Praktisch seit dem Xilinx FPGAs...

DerVorhangZuUnd... 28. Sep 2016

Gerade in der semantischen Bilddatenerfassung werden besonders viele NNs eingesetzt. Hier...

CHU 28. Sep 2016

nein nicht Doom... Ein einfacher Taschenrechner würde schon reichen. Wikipedia ist vom...


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