微軟Azure的首席技術(shù)專家馬克·魯西諾維奇(Mark Russinovich)反映了將人工智能從云端帶到邊緣的過程，這個過程隨著時間的推移可能看起來像一個非常大的Visual Basic應(yīng)用程序。也可以看看遠程醫(yī)療，人工智能和深度學(xué)習(xí)正在徹底改變醫(yī)療保健(免費PDF)應(yīng)該知道更好的人會點燃汽油泵旁邊的香煙。這是微軟將其機器學(xué)習(xí)功能部署到所謂的計算“邊緣”的一個令人驚訝的發(fā)現(xiàn)，在這種情況下，在加油站?？梢韵胂?，卷煙的照明可以觸發(fā)復(fù)雜的活動網(wǎng)絡(luò)，這些活動將通過類似于Microsoft的Visual Basic編程語言的功能進行管理。

正如微軟Azure云計算服務(wù)首席技術(shù)專家Mark Russinovich上周解釋的那樣，這種現(xiàn)實正在形成。

Russinovich，曾擔任Azure近三年的首席技術(shù)官，并且是該軟件巨頭的13年資深人士，上周在紐約，并花了一些時間與我討論人工智能的網(wǎng)絡(luò)和機器學(xué)習(xí)最終可以通過看起來像VB的東西聯(lián)系在一起。

Mark Russinovich上周在紐約。Russinovich在微軟工作了十三年，是該公司Azure云計算服務(wù)的首席技術(shù)專家。將云計算和“邊緣”設(shè)備拼接在一起，可以讓公司構(gòu)建“世界上的計算機”，正如他所描述的那樣。

(圖片：Tiernan Ray for ZDNet)

誰會點燃一個加油泵旁邊的香煙，你可能會想，就像我一樣。

“顯然他們這樣做了，”Russinovich笑著說道。據(jù)微軟客戶稱，石油巨頭殼牌公司(Shell)在便利店的加油站部署了一款名為Azure Data Box Edge的產(chǎn)品。該產(chǎn)品是一種設(shè)備，是微軟銷售的“1U”機架式計算機。該設(shè)備下載在Azure中訓(xùn)練的用于圖像識別的機器學(xué)習(xí)模型，它在Docker容器內(nèi)運行以對圖像進行推理。

另外：

圖像數(shù)據(jù)通過泵從低功耗設(shè)備輸送到Azure Data Box Edge，泵運行Microsoft的較小運行時軟件堆棧，稱為“Azure IoT Edge”。Azure Data Box Edge使用其訓(xùn)練有素的圖像識別模型進行推理，以監(jiān)控燃氣泵是否有人點亮。

Russinovich說：“他們會自動關(guān)閉泵，”如果檢測到吸煙者，殼牌公司就是這樣做的意圖。

殼牌是幾家客戶之一，他們認為需要利用微軟云的計算功能，將其置于數(shù)據(jù)中心，或者越來越多地放置在工廠車間，石油鉆井平臺和加油站等偏遠地區(qū)。星巴克正在安裝數(shù)以萬計的所謂“Azure Sphere”設(shè)備，這些設(shè)備包含運行嵌入芯片的Microsoft安全代碼的微控制器。

星巴克可以使用Sphere對他們的咖啡機進行預(yù)測性維護。零售業(yè)巨頭Kroeger將Azure Data Box Edge放在他們所有的商店中，以控制貨架上的LED顯示器以顯示產(chǎn)品的特殊優(yōu)惠。該設(shè)備還可以對購物者的圖像進行推斷，以識別出由于隱私原因，Russinovich強調(diào)的是哪些東西被保留在商店內(nèi)，而不是被發(fā)送到云端。

另外：

所有這些都相當于Russinovich所說的“建造世界的計算機”。但是將這些結(jié)合在一起會是什么?Microsoft將計算中已知的版本稱為“無服務(wù)器”，其中不必指定基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，并且程序員通過簡單的函數(shù)調(diào)用可以毫不費力地調(diào)用功能。微軟的版本是“Azure Functions”。

功能可用于將計算設(shè)備集合拼接在一起，從商店中的簡單Raspberry Pi機器到本地配線間中的Box邊緣服務(wù)器，直至運行培訓(xùn)操作的云實例。

Russinovich解釋了他預(yù)見的所有這些設(shè)備的管道，其功能是一種粘合劑：

如果你看一下我想象的邊緣應(yīng)用程序，它的推理部分將是一回事。將存在響應(yīng)該ML模型的輸出的功能。該功能正在吐出隨后流入云中的數(shù)據(jù)，并且正在創(chuàng)建警報，或者只是觸發(fā)圖像集合以進行存儲然后進行聚合。我認為數(shù)據(jù)周圍會有一個管道，并且會對數(shù)據(jù)做出響應(yīng)。其中一些將涉及云，其中一些將完全是本地的。

我向Russinovich指出，對我來說，函數(shù)的使用使得它似乎可以從一個Visual Basic應(yīng)用程序中運行所有機器學(xué)習(xí)。“你提到這一點很有意思，”他回答說，“因為在我們頭腦風(fēng)暴中創(chuàng)建的是什么樣的編程模型，一個跨越云端和邊緣的模型，我們的心智模型是，讓我們追求同樣的企業(yè)專業(yè)開發(fā)人員我們用Visual Basic取得了如此成功。“

所有這些云和邊緣談話仍然有一些事情需要落實到位。

隨著越來越多的推理在邊緣進行，邊緣設(shè)備需要越來越多的高級硬件，無論是在數(shù)據(jù)中心，配線間還是在Raspberry Pi上。

目前，Azure Data Box Edge附帶了來自英特爾的“Arria”芯片，現(xiàn)場可編程門陣列，其電路可以調(diào)整到下載到它的ML模型。微軟統(tǒng)稱將其在云中的FPGA使用稱為“腦波”，使用英特爾的芯片與微軟應(yīng)用于芯片的技術(shù)相結(jié)合。不過，谷歌和亞馬遜已經(jīng)走自己的路，開發(fā)內(nèi)部定制電路進行推理。

當我問Russinovich微軟是否也走這條路時，他回答說：“我認為這是我們一直在關(guān)注的問題。”但他很快補充說微軟開發(fā)了“開放式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換”或ONNX，這是Facebook和亞馬遜的標準，以支持來自許多初創(chuàng)公司的新推理芯片。“這是我們采取的重大舉措之一，以確保無論我們是用硬件還是其他人進行創(chuàng)新，我們都已做好準備，”他說。

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另一個問題是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。Russinovich表示，盡管由于經(jīng)濟原因，絕大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練仍將繼續(xù)存在于云中，但也有一些客戶可能希望隨著時間的推移將一些培訓(xùn)帶到邊緣。

他說，必須要有新的部件才能做到這一點，他指出，微軟的研究團隊正致力于開發(fā)許多技術(shù)，通過“精度降低”算法將AI模型帶入優(yōu)勢，同時保持精度不變在云中進行培訓(xùn)時。

Russinovich說：“將會開發(fā)更豐富的應(yīng)用程序和程序模型，我們確保它們盡可能地降低。”

“現(xiàn)在，當你完成4個內(nèi)存容量時，你的數(shù)量非常有限，但很多東西都可以推向Raspberry Pi級設(shè)備。”

至于PyTorch，我問Russinovich最近Facebook的負責人Yann LeCun聲稱Python需要被其他一些編程語言所取代，這些語言更適合人工智能和機器學(xué)習(xí)。Russinovich立即駁回了這一觀點。

“我認為人們可以談?wù)撨@個問題，但我們并沒有看到它[Python]在任何地方，這就是我們的Azure ML SDK在python中的原因。

“因為數(shù)據(jù)科學(xué)家喜歡這個!”