Hvernig á að nýta Intel til að hámarka þróun AI forrita

Í ljósi hraðrar þróunar tækni, hefur gervigreind (AI) smám saman orðið lykilþáttur í mörgum atvinnugreinum. Við þróun AI forrita er val á vélbúnaði og hámarkun eitt af lykilatriðum til að tryggja frammistöðu forritanna. Sem leiðandi fyrirtæki í hálfleiðara, býður Intel upp á fjölbreytt úrval af öflugum þróunartólum og hámarkunarlausnum sem hjálpa þróunaraðilum að nýta vélbúnaðarauðlindir sínar betur. Þessi grein mun kynna nokkra hagnýta þætti um hvernig á að nýta auðlindir og verkfæri Intel til að hámarka þróun AI forrita.

1. Kynntu þér vélbúnaðararkitektúr Intel

Fyrir en þróunaraðilar byrja að nota verkfæri Intel, þurfa þeir fyrst að kynna sér vélbúnaðararkitektúr þess, þar á meðal CPU, GPU og FPGA. Mismunandi vörur sem Intel býður upp á henta mismunandi forritaskipulögum:

• CPU: Notað fyrir almenna útreikninga, hentar vel fyrir hefðbundin forrit sem krafist er hárrar einnar kjarna frammistöðu.
• GPU: Sérstaklega hannað fyrir samhliða útreikninga, hentar vel fyrir þjálfun dýrmætara námslíkana sem krafist er mikilla flotútreikninga.
• FPGA: Býður upp á sveigjanlegan vélbúnaðarhraðara, hentar vel fyrir forrit sem krafist er sérstakrar hámarkunar á reikniritum.

Dæmi: Veldu viðeigandi vélbúnað

Ef þú ert að þróa dýrmætara námslíkani sem krafist er flókinna fylkjuútreikninga, getur notkun Intel Xe GPU hraðað þjálfunartímanum verulega; en fyrir léttari eða jaðartölvuumhverfi er notkun Intel lágleiðsluhraða CPU betri kostur.

2. Notaðu Intel oneAPI til að þróa á mismunandi arkitektúrum

Intel oneAPI er heildarþróunartólasett sem miðar að því að einfalda ferlið við að þróa og setja upp háframmistöðu forrit á mismunandi vélbúnaðararkitektúrum. Þróunaraðilar geta nýtt það til að endurnýta og einfalda kóðann, án þess að þurfa að þróa sérstakan kóða fyrir hverja vélbúnað.

Sérstakar skref:

1. Settu upp Intel oneAPI verkfærasett: Farðu á heimasíðu Intel til að hlaða niður uppsetningarpakkanum og fylgdu leiðbeiningunum til að ljúka uppsetningu.

2. Notaðu DPC++ tungumálið: DPC++ er forritunartungumál sem styður margar vélbúnaðararkitektúr, sem gerir þróunaraðilum kleift að skrifa flutningshæfan kóða á CPU, GPU og FPGA.

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

3. Hámarka frammistöðu: Notaðu greiningar- og hámarkunarverkfæri sem Intel býður upp á (svo sem Intel VTune Profiler) til að mæla frammistöðu forritsins, finna þrengingar og bæta kóðann.

3. Nýttu Intel OpenVINO til að hraða dreifingu dýrmætara námslíkana

Fyrir dýrmætara námslíkön sem þegar hafa verið þjálfuð, getur notkun Intel OpenVINO tólanna hraðað ályktunarferlinu verulega, sérstaklega á jaðartölvu. OpenVINO gerir þróunaraðilum kleift að hámarka líkön til að nýta frammistöðu Intel vélbúnaðarins sem best.

Hámarkunar skref:

1. Líkön breytt: Notaðu Model Optimizer OpenVINO til að breyta þjálfuðu líkönunum (svo sem TensorFlow, PyTorch o.s.frv.) í snið sem OpenVINO styður.

   mo --input_model model.pb --output_dir model_dir
   

2. Mæling á ályktunarframmistöðu: Notaðu Inference Engine OpenVINO til að framkvæma ályktunartest og aðlagaðu eftir frammistöðugögnum.

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

3. Dreifðu á jaðartækjum: Settu upp hámarkaða líkönin á jaðartækjum, aðlagaðu stöðugt eftir raunverulegu umhverfi til að auka svörunartíma.

4. Nýttu Intel AI opnar námskeið til að bæta færni

Til að hjálpa þróunaraðilum að læra betur og nýta AI tækni, býður Intel upp á mikið af netnámsauðlindum og opnum námskeiðum. Þessi námskeið ná yfir allt frá grunnþekkingu til háþróaðra forrita, mjög hentug fyrir þróunaraðila á mismunandi stigum.

Ráðlagðar námsauðlindir:

• Intel AI Academy: Býður upp á ókeypis netnámskeið sem ná yfir dýrmætara nám, vélanáms o.s.frv., sem stuðlar að færniþróun þróunaraðila.
• GitHub opnar dæmi: Intel heldur úti opnum verkefnum á GitHub sem hjálpa þróunaraðilum að læra um sérstakar forritaskipulög.

Niðurstaða

Með því að nýta að fullu vélbúnaðararkitektúr, verkfæri og námsauðlindir sem Intel býður upp á, geta þróunaraðilar ekki aðeins aukið þróunartíma AI forrita, heldur einnig tryggt að lokaprodukt þeirra sé framúrskarandi í frammistöðu og stöðugleika. Með áframhaldandi framþróun tækni, mun áframhaldandi könnun og nám vera nauðsynleg leið fyrir hvern þróunaraðila til að ná árangri á AI sviðinu. Vonandi munu hagnýtu ráðin sem þessi grein býður upp á hjálpa þér að ná árangri í þróun háframmistöðu AI forrita á Intel vettvangi!