Kā izmantot Intel, lai optimizētu AI lietojumprogrammu izstrādi

Šobrīd strauji attīstoties tehnoloģijām, mākslīgais intelekts (AI) ir kļuvis par galveno dzinējspēku dažādās nozarēs. AI lietojumprogrammu izstrādē aparatūras izvēle un optimizācija ir viens no galvenajiem faktoriem, kas nodrošina lietojumprogrammu veiktspēju. Kā pasaulē vadošais pusvadītāju uzņēmums, Intel piedāvā virkni jaudīgu izstrādes rīku un optimizācijas risinājumu, kas palīdz izstrādātājiem labāk izmantot savus aparatūras resursus. Šajā rakstā tiks aplūkoti daži praktiski aspekti, kā izmantot Intel resursus un rīkus, lai optimizētu AI lietojumprogrammu izstrādi.

1. Iepazīšanās ar Intel aparatūras arhitektūru

Pirms dziļākas Intel rīku izmantošanas izstrādātājiem vispirms jāiepazīstas ar tās aparatūras arhitektūru, tostarp CPU, GPU un FPGA komponentiem. Intel piedāvātie dažādie produkti ir pielāgoti dažādām lietojumprogrammu situācijām:

• CPU: paredzēts augstas universālās skaitļošanas vajadzībām, piemērots tradicionālām lietojumprogrammām, kurām nepieciešama augsta vienas kodola veiktspēja.
• GPU: optimizēts paralēlai skaitļošanai, piemērots dziļās mācīšanās modeļu apmācībai un citiem scenārijiem, kuros nepieciešama liela skaitļošanas jauda.
• FPGA: nodrošina elastīgas aparatūras paātrināšanas iespējas, piemērots lietojumprogrammām, kurām nepieciešama specifiska algoritmu optimizācija.

Piemērs: piemērotas aparatūras izvēle

Ja jūs izstrādājat dziļās mācīšanās modeli, kuram nepieciešama sarežģīta matricas skaitļošana, Intel Xe GPU izmantošana var ievērojami paātrināt apmācības ātrumu; savukārt vieglām vai malas skaitļošanas situācijām Intel zemas jaudas CPU būs piemērotāks.

2. Intel oneAPI izmantošana starpplatformu izstrādei

Intel oneAPI ir integrēts izstrādes rīku komplekts, kura mērķis ir vienkāršot augstas veiktspējas lietojumprogrammu izstrādes un izvietošanas procesu dažādās aparatūras arhitektūrās. Izstrādātāji var izmantot to, lai atkārtoti izmantotu un vienkāršotu kodu, neizstrādājot specifisku kodu katrai aparatūrai.

Konkrēti soļi:

1. Instalējiet Intel oneAPI rīku komplektu: dodieties uz Intel oficiālo vietni, lai lejupielādētu instalācijas pakotni, un sekojiet norādījumiem, lai pabeigtu instalāciju.

2. Izmantojiet DPC++ valodu: DPC++ ir programmēšanas valoda, kas atbalsta vairākas aparatūras arhitektūras, ļaujot izstrādātājiem rakstīt pārnēsājamu kodu CPU, GPU un FPGA.

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

3. Veiktspējas optimizācija: izmantojiet Intel piedāvātos analīzes un optimizācijas rīkus (piemēram, Intel VTune Profiler), lai izmērītu lietojumprogrammas veiktspēju, atrastu šaurās vietas un uzlabotu kodu.

3. Izmantojot Intel OpenVINO, lai paātrinātu dziļās mācīšanās modeļu izvietošanu

Attiecībā uz jau apmācītiem dziļās mācīšanās modeļiem Intel OpenVINO rīku izmantošana var efektīvi paātrināt secināšanas procesu, īpaši malas skaitļošanas ierīcēs. OpenVINO ļauj izstrādātājiem optimizēt modeļus, lai maksimāli izmantotu Intel aparatūras veiktspēju.

Optimizācijas soļi:

1. Modeļa konvertēšana: izmantojiet OpenVINO Model Optimizer, lai pārvērstu apmācīto modeli (piemēram, TensorFlow, PyTorch utt.) OpenVINO atbalstītajā formātā.

   mo --input_model model.pb --output_dir model_dir
   

2. Secināšanas veiktspējas mērīšana: izmantojiet OpenVINO Inference Engine, lai veiktu secināšanas testus un veiktu pielāgojumus, pamatojoties uz veiktspējas datiem.

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

3. Izvietošana uz malas ierīcēm: izvietojiet optimizēto modeli uz malas ierīcēm, nepārtraukti pielāgojot to reālajā vidē, lai uzlabotu reakcijas ātrumu.

4. Izmantojot Intel AI atvērtos kursus, lai uzlabotu prasmes

Lai palīdzētu izstrādātājiem labāk apgūt un izmantot AI tehnoloģijas, Intel piedāvā plašu tiešsaistes mācību resursu un atvērtu kursu klāstu. Šie kursi aptver visus aspektus, sākot no pamatzināšanām līdz augstākām lietojumprogrammām, un ir ļoti piemēroti dažādu posmu izstrādātājiem.

Mācību resursu ieteikumi:

• Intel AI akadēmija: piedāvā bezmaksas tiešsaistes kursus, kas aptver dziļās mācīšanās, mašīnmācīšanās un citus tematus, veicinot izstrādātāju prasmju uzlabošanu.
• GitHub atvērtie piemēri: Intel uztur atvērtos projektus GitHub, kas palīdz izstrādātājiem apgūt konkrētus lietojumu gadījumus.

Secinājums

Izmantojot Intel piedāvāto aparatūras arhitektūru, rīkus un mācību resursus, izstrādātāji ne tikai var uzlabot AI lietojumprogrammu izstrādes efektivitāti, bet arī nodrošināt, ka to galaprodukts ir izcils veiktspējā un stabilitātē. Tehnoloģiju nepārtrauktās attīstības dēļ turpināt izpētīt un mācīties būs katra izstrādātāja ceļš uz panākumiem AI jomā. Ceru, ka šajā rakstā sniegtie praktiskie padomi palīdzēs jums efektīvi izstrādāt AI lietojumprogrammas Intel platformā!