Project Brainwave是微軟的一套深度學習加速平臺，主要面向實時人工智能應用。其在基于云端的深度學習模型的性能和擴展性上實現了一項重大的飛躍。

　　這并不是我們首次聽到它的名字，因為微軟去年時就曾多次提及。在Hot Chips 2017大會上，微軟披露了Project Brainwave的更多實質性細節。微軟解釋了近年為Project Brainwave平臺推出的FPGA(現場課編程門陣列)基礎設施、并結合了神經網絡處理單元。如果說過去幾十年的主題是開發通用CPU來處理各種各樣的計算任務，過去幾個月的主題則變成了開發具有卓越表現的專用芯片，很多企業都把目標瞄向了機器學習專用芯片。

　　總的來說，Project Brainwave 的系統可分為三個層面：高性能分布式系統架構;整合到FPGA 硬件上的深度神經網絡(DNN)引擎;能low-friction部署已訓練模型的編譯器和runtime。第一個層面上，Project Brainwave利用了微軟數年建立起來的FPGA基礎設施。第二點，Project Brainwave使用了一個非常強大的“軟”DNN 處理單元(即 DPU)，并整合到可購買的FPGA中。第三點，Project Brainwave內置了一個能支持各種深度學習框架的軟件堆。

　　據悉，微軟采用了與硬化DNN處理單元(DPU)的公司不同的、可基于數據類型進行擴展的所謂“軟”DPU。技術人員曾實際演示過這項技術，在極具挑戰性的演示中展現了前所未有的實時人工智能性能水平。