向硬件進(jìn)軍 微軟人工智能時(shí)代押注FPGA

　　一種全新的古老計(jì)算機(jī)芯片

　　2010 年 12 月，微軟研究院 Andrew Putnam 離開西雅圖度假，回到了位于科羅拉多斯普林斯的家中。當(dāng)時(shí)正是圣誕節(jié)前兩天，他還沒開始大采購。正在他開車去商場的路上，電話突然響了，另一端正是他的老板 Burger。Burger 當(dāng)時(shí)打算節(jié)后面見 Bing 高管，但他需要一份能在 FPGA 上運(yùn)行 Bing 機(jī)器學(xué)習(xí)算法的硬件設(shè)計(jì)。

　　Putnam 找到最近的星巴克開始規(guī)劃設(shè)計(jì)，這大約花了他 5 個(gè)小時(shí)，所以他仍有時(shí)間去購物。

　　當(dāng)時(shí) Burger 45 歲，Putnam 41 歲，兩人過去都是學(xué)者。Burger 曾在特克薩斯大學(xué)奧斯汀分校擔(dān)任計(jì)算機(jī)科學(xué)教授，他在那里工作了 9 年，專攻微處理器，還設(shè)計(jì)了一款名為 EDGE 的新型芯片。

　　Putnam 曾在華盛頓大學(xué)工作 5 年，擔(dān)任研究員并主要從事 FPGA 研究。當(dāng)時(shí)可編程芯片已經(jīng)存在了好幾十年，但它們大多被當(dāng)作處理器的一部分。2009 年 Burger 將 Putnam 挖到微軟，兩人開始探索用可編程芯片提升線上服務(wù)速度的方法。

　　Project Catapult V1，即 Doug Burger 團(tuán)隊(duì)曾在微軟西雅圖數(shù)據(jù)中心測試過的版本。

　　微軟的搜索引擎是一個(gè)依靠成千上萬臺機(jī)器運(yùn)行的在線服務(wù)。每臺機(jī)器都需要靠 CPU 驅(qū)動，盡管英特爾等公司不斷改進(jìn)它們，這些芯片還是跟不上軟件更新的腳步。很大程度上，是因?yàn)槿斯ぶ悄芾顺钡膩砼R。

　　Bing 搜索等服務(wù)已經(jīng)超出了摩爾定律預(yù)言的處理器能力，即每 18 個(gè)月處理器上晶體管的數(shù)量翻一倍。事實(shí)還證明增加 CPU 并不能解決問題。

　　但同時(shí)，為新出現(xiàn)的需求制造專用芯片，成本是非常昂貴的。恰好 FPGA 能彌補(bǔ)這個(gè)不足，Bing 決定讓工程師制造運(yùn)行更快、比流水線生產(chǎn)的通用 CPU 能耗更少、同時(shí)可定制的芯片，從而解決不斷更新的技術(shù)和商業(yè)模式變化所產(chǎn)生的種種難題。

　　圣誕節(jié)后的會面中，Burger 為必應(yīng)高管們拿出了一套用 FPGA 提升搜索速度，同時(shí)功耗較低的方法。高管們不置可否。在接下來的幾個(gè)月中，Burger 團(tuán)隊(duì)根據(jù) Putnam 圣誕節(jié)時(shí)畫出的草圖構(gòu)建了原型，證明其運(yùn)行必應(yīng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)速度可以提升 100 倍?！改菚r(shí)他們才表現(xiàn)出濃厚興趣」，當(dāng)時(shí)的團(tuán)隊(duì)成員、現(xiàn)瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院院長 Jim Larus 告訴我們，「但同樣也是艱難時(shí)光的開始?！?/p>

　　原型是一個(gè)使用六個(gè) FPGA 的專用盒，由一整個(gè)機(jī)架的服務(wù)器共享。如果盒子吱吱作響，表明它們需要更多 FPGA——考慮到機(jī)器學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜性需求會越來越大——這些機(jī)器就會停止工作。必應(yīng)的工程師非常厭惡這件事?！傅麄儧]錯，」Larus 說。

　　正是這個(gè)原型吸引了陸奇。他給了 Burger 足夠的資金，可以在 1600 臺服務(wù)器上裝配 FPGA 并進(jìn)行測試。在中國和臺灣硬件制造商的幫助下，團(tuán)隊(duì)花費(fèi)半年時(shí)間制造出了硬件產(chǎn)品，并在微軟數(shù)據(jù)中心的一組機(jī)架上進(jìn)行測試。但一天晚上滅火系統(tǒng)出現(xiàn)了問題。他們花了三天時(shí)間修復(fù)機(jī)架——它仍能工作。

　　在 2013 年到 2014 年的幾個(gè)月中，測試顯示必應(yīng)「決策樹」機(jī)器學(xué)習(xí)算法在新芯片的幫助下，可以提升 40 倍運(yùn)行速度。2014 年夏天，微軟公開表示要很快要將這些硬件應(yīng)用到必應(yīng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中心。但是在那之后，微軟暫停了。

　　不只是 Bing 搜索

　　Bing 在前幾年一直是微軟線上發(fā)展的核心，但到 2015 年，公司有了其他兩個(gè)主要的在線服務(wù)：商務(wù)應(yīng)用套件 Office 365 和云計(jì)算服務(wù) MicrosoftAzure。和其他競爭者一樣，微軟高層意識到運(yùn)營一個(gè)不斷成長的在線帝國的唯一有效方法是在同樣的基礎(chǔ)上運(yùn)營所有的服務(wù)。如果 Project Catapult 將轉(zhuǎn)變微軟的話，那 Bing 也不能被排除在外。它也要在 Azure 和 Office 365 內(nèi)部工作。

　　問題是，Azure 高官們不在乎加速機(jī)器學(xué)習(xí)，他們需要聯(lián)絡(luò)的幫助。Azure 數(shù)據(jù)中心的流量跳動增長的太快，服務(wù)的 CPU 不能跟上腳步。最終，Azure 首席架構(gòu)師 Mark Russinovich 這樣一批人看到了 Catapult 能幫助解決這些問題，但不是為 Bing 設(shè)計(jì)的那種解決問題的方式。他的團(tuán)隊(duì)需要可編程的芯片，將每個(gè)服務(wù)器連接到主要網(wǎng)絡(luò)，如此他們在數(shù)據(jù)流量到達(dá)服務(wù)器之前就能開始處理了。

　　FPGA 架構(gòu)的第一代原型是一個(gè)被一架服務(wù)器共享的單個(gè)盒子(Version 0)。然后該團(tuán)隊(duì)轉(zhuǎn)向?yàn)槊總€(gè)服務(wù)器設(shè)計(jì)自己的 FPGA(Version 1)。然后他們將芯片放到服務(wù)器和整體網(wǎng)絡(luò)之間。

　　所以，研究 FPGA 的這伙人需要重新開發(fā)硬件。在第三代原型中，芯片位于每個(gè)服務(wù)器的邊緣，直接插入到網(wǎng)絡(luò)，但仍舊創(chuàng)造任何機(jī)器都可接入的 FPGA 池。這開始看起來是 Office 365 可用的東西了。最終，Project Catapult 準(zhǔn)備好上線了。

　　Larus 將許多重新設(shè)計(jì)描述為噩夢，這不是因?yàn)樗麄冃枰⑿碌挠布撬麄兠看味夹枰匦戮幊?FPGA。他說，「這非常的糟糕，要比編程軟件都糟糕，更難寫、難糾正?！惯@是一項(xiàng)非常繁瑣的工作，像是改變芯片上的小邏輯門。

　　既然最終的硬件已經(jīng)有了，微軟還要面對每一次重新編程這些芯片時(shí)都會遇到的同樣挑戰(zhàn)?！高@是一個(gè)看世界思考世界的全新視角，」Larus 說。但是Catapult 硬件的成本只占了服務(wù)器中所有其他的配件總成本的 30%，需要的運(yùn)轉(zhuǎn)能量也只有不到 10%，但其卻帶來了 2 倍原先的處理速度。

　　這個(gè)布局非常大。微軟 Azure 用這些可編程的芯片來路由、加密和壓縮數(shù)據(jù)。Bing 占據(jù)著世界上 20% 的桌面搜索市場和 6% 的移動手機(jī)市場，在 Bing 上，這個(gè)芯片能幫助 Bing 適應(yīng)新品種的人工智能：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而且據(jù)微軟的一名員工說，Office365 正在嘗試在加密和壓縮上使用 FPGA 以及機(jī)器學(xué)習(xí)——這一舉措將惠及其 2310 萬用戶。最終，Burger 說道，這些會驅(qū)動所有的微軟服務(wù)。