Kaip pasinaudoti Intel optimizuojant AI programų kūrimą

Esant dabartinei greitai besivystančiai technologijų aplinkai, dirbtinis intelektas (AI) pamažu tampa pagrindiniu varikliu įvairiose pramonės šakose. AI programų kūrime, aparatūros pasirinkimas ir optimizavimas yra vienas iš pagrindinių veiksnių, užtikrinančių programų našumą. Kaip pasaulinis puslaidininkių lyderis, Intel siūlo platų galingų kūrimo įrankių ir optimizavimo sprendimų spektrą, padedantį kūrėjams geriau išnaudoti savo aparatūros išteklius. Šiame straipsnyje bus pristatyta, kaip pasinaudoti Intel ištekliais ir įrankiais, optimizuojant AI programų kūrimą.

1. Suprasti Intel aparatūros architektūrą

Prieš gilinantis į Intel įrankių naudojimą, kūrėjai pirmiausia turi suprasti jo aparatūros architektūrą, įskaitant CPU, GPU ir FPGA komponentus. Intel siūlomi skirtingi produktai pritaikyti skirtingoms programų scenarijoms:

• CPU: naudojamas dideliam universaliam skaičiavimui, tinkamas tradicinėms programoms, kurioms reikia didelio vieno branduolio našumo.
• GPU: optimizuotas lygiagretiems skaičiavimams, tinkamas giliųjų mokymosi modelių mokymui ir kitoms scenarijoms, kurioms reikia didelio skaičiaus plūduriuojančių skaičiavimų.
• FPGA: suteikia lanksčią aparatūros pagreitimo galimybę, tinkamą programoms, kurioms reikia specifinio algoritmo optimizavimo.

Pavyzdys: pasirinkti tinkamą aparatūrą

Jei kuriate gilaus mokymosi modelį, kuriam reikia sudėtingų matricų skaičiavimų, Intel Xe GPU naudojimas gali žymiai pagreitinti mokymo procesą; o lengvoms arba kraštinėms skaičiavimo scenarijams, Intel mažos galios CPU būtų tinkamesnis pasirinkimas.

2. Naudoti Intel oneAPI tarparchitektūrinio kūrimo

Intel oneAPI yra integruota kūrimo įrankių rinkinys, skirtas supaprastinti aukštos našumo programų kūrimo ir diegimo procesą skirtingose aparatūros architektūrose. Kūrėjai gali naudoti jį kodų pakartotinimui ir supaprastinimui, nereikėdami kurti specifinio kodo kiekvienai aparatūrai.

Konkretūs žingsniai:

1. Įdiekite Intel oneAPI įrankių rinkinį: eikite į Intel svetainę, atsisiųskite diegimo paketą ir atlikite diegimo instrukcijas.

2. Naudokite DPC++ kalbą: DPC++ yra programavimo kalba, palaikanti įvairias aparatūros architektūras, leidžianti kūrėjams rašyti perkeliamą kodą CPU, GPU ir FPGA.

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

3. Optimizuoti našumą: naudokite Intel teikiamus analizės ir optimizavimo įrankius (pvz., Intel VTune Profiler), kad išmatuotumėte programos našumą, surastumėte siauras vietas ir patobulintumėte kodą.

3. Pasinaudoti Intel OpenVINO pagreitinti giliųjų mokymosi modelių diegimą

Jau apmokytiems giliųjų mokymosi modeliams, Intel OpenVINO įrankių naudojimas gali efektyviai pagreitinti išvadas, ypač kraštinėse skaičiavimo įrenginiuose. OpenVINO leidžia kūrėjams optimizuoti modelius, kad maksimaliai išnaudotų Intel aparatūros našumą.

Optimizavimo žingsniai:

1. Modelio konvertavimas: naudokite OpenVINO Model Optimizer, kad apmokytą modelį (pvz., TensorFlow, PyTorch ir kt.) paverstumėte OpenVINO palaikoma forma.

   mo --input_model model.pb --output_dir model_dir
   

2. Išvadų našumo matavimas: naudokite OpenVINO Inference Engine, kad atliktumėte išvadų testus ir pagal našumo duomenis atliktumėte korekcijas.

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

3. Diegimas kraštiniuose įrenginiuose: diekite optimizuotą modelį kraštiniuose įrenginiuose, nuolat koreguodami pagal faktinę aplinką, kad padidintumėte atsako greitį.

4. Pasinaudoti Intel AI atvirais kursais įgūdžiams tobulinti

Siekiant padėti kūrėjams geriau mokytis ir taikyti AI technologijas, Intel siūlo daugybę internetinių mokymosi išteklių ir atvirų kursų. Šie kursai apima visus aspektus nuo pagrindinių žinių iki pažangių programų, labai tinkamų skirtingų etapų kūrėjams.

Mokymosi išteklių rekomendacijos:

• Intel AI Academy: siūlo nemokamus internetinius kursus, apimančius giliuosius mokymus, mašininį mokymąsi ir kt. temas, skatinančias kūrėjų įgūdžių tobulinimą.
• GitHub atviro kodo pavyzdžiai: Intel palaikomi atviro kodo projektai GitHub, padedantys kūrėjams mokytis konkrečių programų atvejų.

Išvada

Pasinaudojant Intel teikiamais aparatūros architektūros, įrankių ir mokymosi išteklių privalumais, kūrėjai ne tik gali padidinti AI programų kūrimo efektyvumą, bet ir užtikrinti, kad jų galutiniai produktai būtų pranašesni našumo ir stabilumo atžvilgiu. Nuolat tobulėjant technologijoms, tolesnis tyrinėjimas ir mokymasis bus kiekvieno kūrėjo sėkmės AI srityje kelias. Tikimės, kad šiame straipsnyje pateikti praktiniai patarimai padės jums efektyviai kurti AI programas Intel platformoje!