Kuidas kasutada Inteli optimeerimist AI rakenduste arendamiseks

Praeguses kiiresti arenevas tehnoloogia kontekstis on tehisintellekt (AI) järk-järgult muutunud erinevate tööstusharude peamiseks edasiviivaks jõuks. AI rakenduste arendamisel on riistvara valik ja optimeerimine üks peamisi tegureid, mis tagab rakenduse jõudluse. Maailma juhtiva pooljuhtide tootjana pakub Intel mitmeid võimsaid arendustööriistu ja optimeerimislahendusi, et aidata arendajatel paremini kasutada oma riistvara ressursse. Käesolevas artiklis tutvustame mitmeid praktilisi aspekte, kuidas kasutada Inteli ressursse ja tööriistu AI rakenduste arendamise optimeerimiseks.

1. Tutvu Inteli riistvaraarhitektuuriga

Enne Inteli tööriistade süvitsi minekut peavad arendajad esmalt tutvuma selle riistvaraarhitektuuriga, sealhulgas CPU, GPU ja FPGA komponentidega. Intel pakub erinevaid tooteid, mis sobivad erinevatesse rakendusskeemidesse:

• CPU: mõeldud kõrge üldkasutatavuse arvutamiseks, sobib traditsioonilistele rakendustele, mis vajavad kõrget ühte tuuma jõudlust.
• GPU: optimeeritud paralleelse arvutuse jaoks, sobib süvaõppe mudelite treenimiseks, mis nõuavad suures koguses ujuvpunkte.
• FPGA: pakub paindlikku riistvarakiirenduse võimet, sobib rakendustele, mis vajavad spetsiifiliste algoritmide optimeerimist.

Näide: sobiva riistvara valimine

Kui arendate süvaõppe mudelit, mis vajab keeruliste maatriksite arvutamist, võib Inteli Xe GPU kasutamine oluliselt kiirendada treeningu kiirus; kergemate või servaarvutuse stsenaariumide jaoks on Inteli madala energiatarbega CPU kasutamine sobivam.

2. Kasuta Intel oneAPI-d riststruktuuri arendamiseks

Intel oneAPI on integreeritud arendustööriistade komplekt, mille eesmärk on lihtsustada kõrge jõudlusega rakenduste arendamise ja juurutamise protsessi erinevatel riistvarastruktuuridel. Arendajad saavad selle abil saavutada koodi taaskasutamise ja lihtsustamise, ilma et peaksid iga riistvara jaoks spetsiifilist koodi arendama.

Konkreetne protsess:

1. Installi Intel oneAPI tööriistakomplekt: mine Inteli veebisaidile ja laadi alla installipakett ning järgi juhiseid installimise lõpetamiseks.

2. Kasuta DPC++ keelt: DPC++ on programmeerimiskeel, mis toetab mitmeid riistvarastruktuure, võimaldades arendajatel kirjutada ülekantavat koodi CPU, GPU ja FPGA jaoks.

   #include 
   using namespace cl::sycl;
   
   int main() {
       queue q;
       q.submit([&](handler& h) {
           h.parallel_for(range(1024), [=](id i) {
               // Teie arvutus siin
           });
       });
       return 0;
   }
   

3. Jõudluse optimeerimine: kasuta Inteli pakutavaid analüüsi ja optimeerimise tööriistu (nt Intel VTune Profiler), et mõõta rakenduse jõudlust, leida kitsaskohti ja täiustada koodi.

3. Kasuta Intel OpenVINO-d süvaõppe mudelite juurutamise kiirendamiseks

Juba treenitud süvaõppe mudelite puhul võib Intel OpenVINO tööriista kasutamine tõhusalt kiirendada järeldusprotsessi, eriti servaarvutusseadmetes. OpenVINO võimaldab arendajatel optimeerida mudeleid, et maksimeerida Inteli riistvara jõudlust.

Optimeerimise sammud:

1. Mudeli konverteerimine: kasuta OpenVINO mudeli optimeerijat, et muuta treenitud mudel (nt TensorFlow, PyTorch jne) OpenVINO toetatud formaati.

   mo --input_model model.pb --output_dir model_dir
   

2. Järelduse jõudluse mõõtmine: kasuta OpenVINO järeldusmootorit järeldustestide tegemiseks ja kohanda vastavalt jõudlusandmetele.

   Core ie;
   auto network = ie.ReadNetwork("model.xml");
   auto executableNetwork = ie.LoadNetwork(network, "CPU");
   

3. Juuruta servaseadmetes: juuruta optimeeritud mudel servaseadmetes, kohandades vastavalt tegelikele tingimustele, et parandada reageerimiskiirus.

4. Kasuta Intel AI avatud kursusi oskuste arendamiseks

Arendajate paremaks AI tehnoloogia õppimiseks ja rakendamiseks pakub Intel suures koguses veebipõhiseid õppematerjale ja avatud kursusi. Need kursused katab kõik aspektid alates põhiteadmistest kuni edasijõudnud rakendusteni, sobides suurepäraselt erinevates etappides olevatele arendajatele.

Soovitatavad õppematerjalid:

• Intel AI Akadeemia: pakub tasuta veebikursusi, mis katab süvaõppe, masinõppe ja muid teemasid, edendades arendajate oskuste arendamist.
• GitHub avatud näidised: Inteli GitHubis hallatavad avatud projektid, mis aitavad arendajatel õppida konkreetseid rakenduse näiteid.

Järeldus

Kasutades täielikult ära Inteli pakutavat riistvaraarhitektuuri, tööriistu ja õppematerjale, saavad arendajad mitte ainult suurendada AI rakenduste arendamise efektiivsust, vaid ka tagada, et nende lõpptooted on jõudluse ja stabiilsuse osas ülimad. Tehnoloogia pideva arenguga on jätkuv uurimine ja õppimine iga arendaja jaoks AI valdkonnas edusammude saavutamiseks hädavajalik tee. Loodame, et käesolevas artiklis esitatud praktilised näpunäited aitavad teil Inteli platvormil tõhusalt AI rakenduste arendamist saavutada!