Comment optimiser le développement d'applications AI avec Intel

Dans le contexte actuel de développement technologique rapide, l'intelligence artificielle (IA) est progressivement devenue un moteur clé dans divers secteurs. Dans le développement d'applications AI, le choix et l'optimisation du matériel sont l'un des facteurs clés pour garantir les performances des applications. En tant que leader mondial dans le domaine des semi-conducteurs, Intel propose une gamme d'outils de développement puissants et de solutions d'optimisation pour aider les développeurs à mieux tirer parti de ses ressources matérielles. Cet article présentera plusieurs aspects pratiques sur la façon d'utiliser les ressources et les outils d'Intel pour optimiser le développement d'applications AI.

1. Comprendre l'architecture matérielle d'Intel

Avant d'utiliser en profondeur les outils d'Intel, les développeurs doivent d'abord comprendre son architecture matérielle, y compris les composants tels que le CPU, le GPU et le FPGA. Les différents produits proposés par Intel s'adaptent à différents scénarios d'application :

• CPU : utilisé pour le calcul à haute polyvalence, adapté aux applications traditionnelles nécessitant de hautes performances monocœurs.
• GPU : optimisé pour le calcul parallèle, adapté à l'entraînement de modèles d'apprentissage profond nécessitant de nombreux calculs en virgule flottante.
• FPGA : offre des capacités d'accélération matérielle flexibles, adaptées aux applications nécessitant une optimisation d'algorithmes spécifiques.

Exemple : Choisir le matériel approprié

Si vous développez un modèle d'apprentissage profond nécessitant des calculs matriciels complexes, l'utilisation du GPU Xe d'Intel peut considérablement accélérer la vitesse d'entraînement ; tandis que pour des scénarios de calcul léger ou en périphérie, l'utilisation du CPU à faible consommation d'énergie d'Intel est plus appropriée.

2. Utiliser Intel oneAPI pour le développement multi-architecture

Intel oneAPI est un ensemble d'outils de développement intégrés, conçu pour simplifier le processus de développement et de déploiement d'applications haute performance sur différentes architectures matérielles. Les développeurs peuvent l'utiliser pour réaliser la réutilisation et la simplification du code, sans avoir à développer un code spécifique pour chaque type de matériel.

Étapes spécifiques :

1. Installer le kit d'outils Intel oneAPI : Rendez-vous sur le site officiel d'Intel pour télécharger le package d'installation et suivez les instructions pour terminer l'installation.

2. Utiliser le langage DPC++ : DPC++ est un langage de programmation prenant en charge plusieurs architectures matérielles, permettant aux développeurs d'écrire du code portable sur CPU, GPU et FPGA.

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

3. Optimiser les performances : Utilisez les outils d'analyse et d'optimisation fournis par Intel (comme Intel VTune Profiler) pour mesurer les performances de l'application, identifier les goulets d'étranglement et améliorer le code.

3. Accélérer le déploiement de modèles d'apprentissage profond avec Intel OpenVINO

Pour les modèles d'apprentissage profond déjà entraînés, l'utilisation de l'outil Intel OpenVINO peut efficacement accélérer le processus d'inférence, en particulier sur les dispositifs de calcul en périphérie. OpenVINO permet aux développeurs d'optimiser les modèles pour tirer le meilleur parti des performances du matériel Intel.

Étapes d'optimisation :

1. Conversion de modèle : Utilisez le Model Optimizer d'OpenVINO pour convertir les modèles entraînés (comme TensorFlow, PyTorch, etc.) en un format pris en charge par OpenVINO.

   mo --input_model model.pb --output_dir model_dir
   

2. Mesure des performances d'inférence : Utilisez le moteur d'inférence d'OpenVINO pour effectuer des tests d'inférence et ajuster en fonction des données de performance.

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

3. Déployer sur des dispositifs en périphérie : Déployez le modèle optimisé sur des dispositifs en périphérie, en ajustant continuellement en fonction de l'environnement réel pour améliorer le taux de réponse.

4. Améliorer ses compétences grâce aux cours ouverts d'Intel AI

Pour aider les développeurs à mieux apprendre et appliquer les technologies AI, Intel propose de nombreuses ressources d'apprentissage en ligne et des cours ouverts. Ces cours couvrent tous les aspects, des connaissances de base aux applications avancées, et sont très adaptés aux développeurs à différents stades.

Recommandations de ressources d'apprentissage :

• Intel AI Academy : Propose des cours en ligne gratuits couvrant des sujets tels que l'apprentissage profond, l'apprentissage automatique, etc., favorisant l'amélioration des compétences des développeurs.
• Exemples open source sur GitHub : Projets open source maintenus par Intel sur GitHub, aidant les développeurs à apprendre des cas d'application spécifiques.

Conclusion

En tirant pleinement parti de l'architecture matérielle, des outils et des ressources d'apprentissage fournis par Intel, les développeurs peuvent non seulement améliorer l'efficacité du développement d'applications AI, mais aussi garantir l'excellence de leurs produits finaux en termes de performances et de stabilité. Avec les progrès technologiques continus, continuer à explorer et à apprendre sera le chemin incontournable pour chaque développeur souhaitant réussir dans le domaine de l'IA. Nous espérons que les conseils pratiques fournis dans cet article vous aideront à réaliser un développement efficace d'applications AI sur la plateforme Intel !