Intel-ді пайдаланып AI қосымшаларын дамыту қалай

Қазіргі технологияның жылдам дамуы аясында, жасанды интеллект (AI) әртүрлі салалардың негізгі қозғаушы күші болып келеді. Ал AI қосымшаларын дамытуда, аппараттық құралдарды таңдау мен оңтайландыру қосымшаның өнімділігін қамтамасыз етудің негізгі факторларының бірі болып табылады. Дүниежүзілік жетекші жартылай өткізгіш компаниясы ретінде Intel қуатты даму құралдары мен оңтайландыру шешімдерінің кең ауқымын ұсынады, бұл әзірлеушілерге аппараттық ресурстарын тиімді пайдалануға көмектеседі. Бұл мақалада Intel-дің ресурстары мен құралдарын пайдаланып, AI қосымшаларын дамытуды оңтайландырудың бірнеше практикалық аспектілері қарастырылады.

1. Intel-дің аппараттық архитектурасын түсіну

Intel-дің құралдарын терең пайдалану алдында, әзірлеушілер оның аппараттық архитектурасын, соның ішінде CPU, GPU және FPGA сияқты компоненттерді түсінуі керек. Intel ұсынған әртүрлі өнімдер әртүрлі қосымша сценарийлерге бейімделген:

• CPU: жоғары әмбебап есептеулер үшін, жоғары бір ядролық өнімділікті қажет ететін дәстүрлі қосымшаларға жарамды.
• GPU: параллель есептеулерді оңтайландыру үшін, терең оқыту модельдерін жаттықтыру сияқты көп мөлшерде қалқымалы нөмірлік есептеулерді қажет ететін сценарийлерге жарамды.
• FPGA: арнайы алгоритмдерді оңтайландыруды қажет ететін қосымшалар үшін икемді аппараттық жеделдету мүмкіндігін ұсынады.

Мысал: Дұрыс аппараттық құралды таңдау

Егер сіз күрделі матрицалық есептеулерді қажет ететін терең оқыту моделін дамытып жатсаңыз, Intel-дің Xe GPU-ны пайдалану жаттығу жылдамдығын айтарлықтай арттыра алады; ал жеңіл немесе шеткі есептеу сценарийлері үшін Intel-дің төмен қуатты CPU-ны пайдалану әлдеқайда қолайлы.

2. Intel oneAPI-ны кросс-архитектуралық даму үшін пайдалану

Intel oneAPI - әртүрлі аппараттық архитектураларда жоғары өнімді қосымшаларды дамыту мен орналастыру процесін жеңілдетуге арналған кешенді даму құралдарының жиынтығы. Әзірлеушілер кодты қайта пайдалану мен жеңілдетуді жүзеге асыра алады, әр аппараттық құрал үшін арнайы код жазудың қажеті жоқ.

Нақты қадамдар:

1. Intel oneAPI құралдарын орнату: Intel-дің ресми сайтына барып, орнату пакетін жүктеп алып, нұсқауларға сәйкес орнатуды аяқтаңыз.

2. DPC++ тілін пайдалану: DPC++ - әртүрлі аппараттық архитектураларды қолдайтын бағдарламалау тілі, әзірлеушілерге CPU, GPU және FPGA-да портативті код жазуға мүмкіндік береді.

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

3. Өнімділікті оңтайландыру: Intel ұсынған талдау және оңтайландыру құралдарын (мысалы, Intel VTune Profiler) пайдаланып, қосымшаның өнімділігін өлшеу, шектеулерді анықтау және кодты жақсарту.

3. Intel OpenVINO-ны терең оқыту модельдерін орналастыруды жеделдету үшін пайдалану

Жаттығудан өткен терең оқыту модельдері үшін Intel OpenVINO құралдарын пайдалану инференция процесін тиімді жеделдетуге мүмкіндік береді, әсіресе шеткі есептеу құрылғыларында. OpenVINO әзірлеушілерге модельдерді оңтайландыруға мүмкіндік береді, Intel аппараттық құралдарының өнімділігін барынша арттыру үшін.

Оңтайландыру қадамдары:

1. Модельді түрлендіру: OpenVINO-ның Model Optimizer құралын пайдаланып, жаттықтырылған модельдерді (мысалы, TensorFlow, PyTorch және т.б.) OpenVINO қолдайтын форматқа түрлендіріңіз.

   mo --input_model model.pb --output_dir model_dir
   

2. Инференция өнімділігін өлшеу: OpenVINO-ның Inference Engine құралын пайдаланып, инференция тестілерін өткізіп, өнімділік деректеріне сәйкес түзетулер енгізіңіз.

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

3. Шеткі құрылғыларда орналастыру: Оңтайландырылған модельдерді шеткі құрылғыларда орналастырып, нақты ортаға сәйкес түзетулер енгізіп, жауап беру жылдамдығын арттырыңыз.

4. Intel AI ашық курстарын пайдаланып дағдыларды арттыру

Әзірлеушілерге AI технологияларын жақсырақ үйренуге және қолдануға көмектесу үшін, Intel көптеген онлайн оқу ресурстары мен ашық курстар ұсынады. Бұл курстар негіздерден бастап жоғары деңгейдегі қосымшаларға дейінгі барлық аспектілерді қамтиды, әртүрлі кезеңдегі әзірлеушілер үшін өте қолайлы.

Оқу ресурстарын ұсыну:

• Intel AI Academy: терең оқыту, машиналық оқыту сияқты тақырыптарды қамтитын тегін онлайн курстарды ұсынады, әзірлеушілердің дағдыларын арттыруға ықпал етеді.
• GitHub ашық мысалдары: Intel GitHub-та қолдау көрсететін ашық жобалар, әзірлеушілерге нақты қосымшаларды үйренуге көмектеседі.

Қорытынды

Intel ұсынған аппараттық архитектураларды, құралдарды және оқу ресурстарын тиімді пайдалану арқылы, әзірлеушілер AI қосымшаларын дамыту тиімділігін арттырып қана қоймай, сонымен қатар олардың соңғы өнімдерінің өнімділігі мен тұрақтылығын қамтамасыз ете алады. Технологиялардың үздіксіз дамуы аясында, зерттеу мен үйренуді жалғастыру әрбір әзірлеушінің AI саласында табысқа жетуінің міндетті жолы болады. Бұл мақалада ұсынылған практикалық кеңестер Intel платформасында тиімді AI қосымшаларын дамытуға көмектеседі деп үміттенеміз!