Intel-ийг ашиглан AI програм хөгжүүлэх арга зам

Одоогийн технологийн хурдтай хөгжиж буй нөхцөлд, хиймэл оюун ухаан (AI) нь бүх салбарт голлох түлхүүр хүчин зүйл болж байна. AI програм хөгжүүлэхэд, тоног төхөөрөмжийн сонголт ба оптимизаци нь програмын гүйцэтгэлийг хангах гол хүчин зүйлсийн нэг юм. Дэлхийн тэргүүлэгч хагас дамжуулагч компани болох Intel нь хөгжүүлэгчдэд тоног төхөөрөмжийн нөөцөө илүү сайн ашиглахад туслах хүчирхэг хөгжүүлэлтийн хэрэгслүүд болон оптимизацийн шийдлүүдийг санал болгодог. Энэ нийтлэлд Intel-ийн нөөц, хэрэгслүүдийг ашиглан AI програм хөгжүүлэхийг хэрхэн оптимизлох талаар хэд хэдэн практик талуудыг танилцуулах болно.

1. Intel-ийн тоног төхөөрөмжийн архитектурыг ойлгох

Intel-ийн хэрэгслүүдийг гүнзгий ашиглахын өмнө, хөгжүүлэгчид CPU, GPU, FPGA зэрэг бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн архитектурыг ойлгох шаардлагатай. Intel-ийн санал болгож буй өөр өөр бүтээгдэхүүнүүд нь өөр өөр програмын нөхцөлд тохирсон:

• CPU: Өндөр ерөнхий хэрэглээний тооцоололд зориулагдсан, өндөр нэг цөмийн гүйцэтгэл шаарддаг уламжлалт програмуудад тохиромжтой.
• GPU: Параллель тооцоололд оптимизаци хийсэн, их хэмжээний хөвөгч тоон тооцоолол шаарддаг гүнзгий сургалтын загварыг сургах зэрэг нөхцөлд тохиромжтой.
• FPGA: Тодорхой алгоритмыг оптимизаци хийх шаардлагатай програмуудад уян хатан тоног төхөөрөмжийн хурдсагч чадлыг санал болгодог.

Жишээ: Тохирох тоног төхөөрөмжийг сонгох

Хэрэв та нарийн төвөгтэй матрицын тооцоолол хийх шаардлагатай гүнзгий сургалтын загвар хөгжүүлж байгаа бол, Intel-ийн Xe GPU-г ашиглах нь сургалтын хурдыг мэдэгдэхүйц нэмэгдүүлэх боломжтой; харин хөнгөн жинтэй эсвэл захын тооцооллын нөхцөлд Intel-ийн бага чадлын CPU-г ашиглах нь илүү тохиромжтой.

2. Intel oneAPI-ийг ашиглан архитектурын хооронд хөгжүүлэх

Intel oneAPI нь янз бүрийн тоног төхөөрөмжийн архитектур дээр өндөр гүйцэтгэлтэй програм хөгжүүлэх болон байршуулалтын процессыг хялбарчлах зорилготой иж бүрдэл хөгжүүлэлтийн хэрэгсэл юм. Хөгжүүлэгчид үүнийг ашиглан кодын дахин ашиглалт болон хялбаршилтыг хэрэгжүүлэх боломжтой бөгөөд, тоног төхөөрөмж бүрийн хувьд тодорхой код хөгжүүлэх шаардлагагүй.

Тодорхой алхмууд:

1. Intel oneAPI хэрэгслийн багцыг суулгах: Intel-ийн албан ёсны вэбсайтаар зочилж, суулгах багцыг татаж аваад, зааврын дагуу суулга.

2. DPC++ хэл ашиглах: DPC++ нь олон төрлийн тоног төхөөрөмжийн архитектурыг дэмждэг програмчлалын хэл бөгөөд хөгжүүлэгчид CPU, GPU, FPGA дээр шилжүүлж болох код бичих боломжийг олгодог.

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

3. Гүйцэтгэлийг оптимизлох: Intel-ийн санал болгож буй шинжилгээ, оптимизацийн хэрэгслүүд (жишээ нь Intel VTune Profiler) ашиглан програмын гүйцэтгэлийг хэмжиж, саад бэрхшээлийг олж, кодыг сайжруул.

3. Intel OpenVINO-ийг ашиглан гүнзгий сургалтын загварыг хурдсгах

Төгсгөлийн гүнзгий сургалтын загваруудын хувьд, Intel OpenVINO хэрэгслийг ашиглах нь дүгнэлт гаргах процессыг үр дүнтэй хурдсгах боломжийг олгодог, ялангуяа захын тооцооллын төхөөрөмжүүдэд. OpenVINO нь хөгжүүлэгчдэд Intel-ийн тоног төхөөрөмжийн гүйцэтгэлийг хамгийн ихээр ашиглахын тулд загварыг оптимизлох боломжийг олгодог.

Оптимизацийн алхмууд:

1. Загварын хөрвүүлэлт: OpenVINO-ийн Model Optimizer-ийг ашиглан сургасан загварыг (жишээ нь TensorFlow, PyTorch гэх мэт) OpenVINO-д дэмжигддэг форматаар хөрвүүл.

   mo --input_model model.pb --output_dir model_dir
   

2. Дүгнэлтийн гүйцэтгэлийг хэмжих: OpenVINO-ийн Inference Engine-ийг ашиглан дүгнэлт гаргах тестийг хийж, гүйцэтгэлийн өгөгдөлд үндэслэн тохируул.

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

3. Захын төхөөрөмж дээр байршуулалт хийх: Оптимизчилсон загварыг захын төхөөрөмж дээр байршуулж, бодит орчинд тасралтгүй тохируулж, хариу өгөх хурдыг нэмэгдүүл.

4. Intel AI нээлттэй сургалтуудыг ашиглан ур чадвараа дээшлүүлэх

Хөгжүүлэгчдэд AI технологийг илүү сайн суралцах, хэрэгжүүлэхэд туслах зорилгоор Intel олон онлайн сургалтын нөөц, нээлттэй сургалтуудыг санал болгодог. Эдгээр сургалтууд нь үндсэн мэдлэгээс эхлээд дээд түвшний хэрэглээ хүртэлх бүх талбарыг хамардаг бөгөөд хөгжүүлэгчдийн янз бүрийн үе шатанд тохиромжтой.

Суралцах нөөцийн санал:

• Intel AI Academy: Гүнзгий сургалт, машин сургалт зэрэг сэдвийг хамарсан үнэгүй онлайн сургалтуудыг санал болгодог, хөгжүүлэгчдийн ур чадварыг дээшлүүлэхэд тусалдаг.
• GitHub нээлттэй жишээнүүд: Intel GitHub дээр хадгалагдсан нээлттэй төслүүд, хөгжүүлэгчдэд тодорхой хэрэглээний жишээнүүдийг сурахад тусалдаг.

Дүгнэлт

Intel-ийн санал болгож буй тоног төхөөрөмжийн архитектур, хэрэгслүүд, сургалтын нөөцүүдийг бүрэн ашигласнаар, хөгжүүлэгчид AI програм хөгжүүлэх үр ашгийг нэмэгдүүлэхээс гадна, эцсийн бүтээгдэхүүний гүйцэтгэл, тогтвортой байдалд давуу талтай байх болно. Технологийн тасралтгүй дэвшилтэй хамт, судалж, суралцах нь AI салбарт амжилт олохын тулд хөгжүүлэгч бүрийн зайлшгүй зам юм. Энэ нийтлэлд өгсөн практик зөвлөмжүүд нь танд Intel платформ дээр үр дүнтэй AI програм хөгжүүлэхэд туслах болно!