北京时间8月23日早间消息，微软周二下午宣布Brainwave，这是一套基于FPGA（现场可编程门阵列）的超低延迟云端深度学习系统。早期的基准测试显示，在使用英特尔Stratix 10 FPGA时，Brianwave可以在没有任何批处理的情况下在大型门控循环单元上保持39.5 Teraflop运算速度。

微软一直在向FPGA投入研发资源，在其数据中心里部署了许多FPGA。可以在FPGA中编写算法，大幅提升其效率，并且易于重新编程。这种特点使之非常适合机器学习，尤其是平行计算。

依靠这项工作，微软已经把DPU或DNN处理单元集成到FPGA中。他们希望通过专注于深度神经网络，可以让该公司的基础设施更快地适应研发速度，并提供近乎实时的处理效率。

FPGA其实是一种比较古老的技术，但最近几年得到了复兴。FPGA创业公司Mipsology一直在与亚马逊密切合作，希望通过AWS和其他平台提供这项技术。

如果说过去几十年的主题是开发通用CPU来处理各种各样的计算任务，过去几个月的主题则变成了开发具有卓越表现的专用芯片，很多企业都把目标瞄向了机器学习专用芯片。

目前为止最引人注目的项目就是谷歌的TPU，这是一种专门针对TensorFlow开发的芯片，早期基准测试显示其前景广阔。事实上，多数大型科技公司都在围绕未来的计算技术开展附属项目，包括量子芯片和FPGA等。很多创业公司也乐于为科技巨头提供帮助，包括RIgetti、Mythic和Wave等。

目前还不清楚Brainwave何时会向微软Azure用户开放。该系统目前可以与谷歌的TensorFlow和微软自己的CNTK配合使用。该公司对这项技术非常看好，所以今后几个月肯定还会有更多消息传出。