Microsoft Brainwave : l’IA temps réel grâce aux FPGA

L’éditeur vient de dévoiler une nouvelle plateforme qui, basée sur des composants FPGA (Field Programmable Gate Arrays), se veut une architecture référente pour les systèmes de deep learning dans le cloud. 

Les travaux de recherche sur les FPGA (Field Programmable Gate Arrays) ont débuté en 2012 chez Microsoft. Nous vous racontions d’ailleurs en fin d’année dernière l’histoire étonnante de la naissance de cette technologie. L’avantage de ces puces est d’être reprogrammables en plus de proposer des taux Entrées/Sorties et une puissance de calcul très performants par exemple. 

« C’est désormais l’architecture standard de Microsoft dans le monde », affirmait il y a quelques mois le chercheur Doug Burger. Les puces FPGA ont déjà commencé à être déployées dans les serveurs Azure (on parle de centaines de milliers) et concerneront à terme l’ensemble des serveurs Microsoft. Et désormais, l’éditeur accélère avec la présentation de Brainwave, qui est une plateforme qui permet aux développeurs de déployer des modèles de machine/deep learning en profitant de très hautes performances ; bien au-delà de ce que proposent les CPU et GPU actuels. 

Microsoft a réalisé son annonce lors de la conférence Hot Chips. Il l’a accompagné d’une démonstration avec un composant FPGA Intel Stratix 10 (conçu par Altera, la plus grosse acquisition de l’histoire d’Intel réalisée en 2015) capable de gérer jusqu’à 39,5 Teraflops. Grâce à ces vitesses de traitement, Microsoft n’hésite pas à parler de Brainwave comme d’une plateforme pour l’intelligence artificielle temps réel. 

Une offre Brainwave-as-a-Service pourrait voir le jour sur le cloud Azure. Pour l’éditeur, c’est en tout cas un grand pas en avant et surtout, la confirmation que les FPGA feront partie de l’avenir en matière de traitement de l’IA au sens large. D’autant que Microsoft n’est pas le seul à travailler sur du matériel dédié à l’IA : Google dispose quant à lui de TPU (Tensor Processing Unit), une puce ASIC maison qui a notamment servi aux récentes performances d’AlphaGo.