Intel ਦੇ ਨਾਲ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰਨਾ ਹੈ

ਵਰਤਮਾਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪਿਛੋਕੜ ਵਿੱਚ, ਕ੍ਰਿਤ੍ਰਿਮ ਬੁੱਧੀ (AI) ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਹਰ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਚਾਲਕ ਬਣ ਗਈ ਹੈ। ਅਤੇ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ, ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਚੋਣ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਕਾਰਕ ਹੈ। ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਅਗੇਤਰ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, Intel ਨੇ ਵਿਕਾਸਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਵਿਕਾਸ ਟੂਲ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਪੱਖਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਵਾਂਗੇ ਕਿ Intel ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ, AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ।

1. Intel ਦੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

Intel ਦੇ ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਗਹਿਰਾਈ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਵਿਕਾਸਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਦੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ CPU, GPU ਅਤੇ FPGA ਆਦਿ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। Intel ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਤਪਾਦ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਉਪਯੋਗ ਹਨ:

• CPU: ਉੱਚ ਜਨਰਲ ਪੁਰਾਣੀ ਗਣਨਾ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਉੱਚ ਇਕਲ ਕੋਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੀਆਂ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਉਚਿਤ ਹੈ।
• GPU: ਸਮਾਂਤਰ ਗਣਨਾ ਲਈ ਸੁਧਾਰਿਤ, ਜੋ ਕਿ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਫਲੋਟ ਗਣਨਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਉਚਿਤ ਹੈ।
• FPGA: ਲਚਕੀਲੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਤੇਜ਼ੀ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਉਚਿਤ ਹੈ।

ਉਦਾਹਰਣ: ਸਹੀ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਚੋਣ

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਕਿ ਜਟਿਲ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ Intel ਦੇ Xe GPU ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਜਦਕਿ ਹਲਕੇ ਜਾਂ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ, Intel ਦੇ ਘੱਟ ਪਾਵਰ ਵਾਲੇ CPU ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਚਿਤ ਹੈ।

2. Intel oneAPI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪਾਰ-ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿਕਾਸ

Intel oneAPI ਇੱਕ ਸਮੁੱਚੀ ਵਿਕਾਸ ਟੂਲ ਸੈੱਟ ਹੈ, ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਾਂ 'ਤੇ ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤਾਇਨਾਤੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਵਿਕਾਸਕਰਤਾ ਇਸਦਾ ਉਪਯੋਗ ਕਰਕੇ ਕੋਡ ਦੀ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੋਡ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ।

ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਦਮ:

1. Intel oneAPI ਟੂਲਕਿਟ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ: Intel ਦੀ ਵੈਬਸਾਈਟ 'ਤੇ ਜਾਓ ਅਤੇ ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਪੈਕੇਜ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ।

2. DPC++ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ: DPC++ ਇੱਕ ਐਸੀ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਵਿਕਾਸਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ CPU, GPU ਅਤੇ FPGA 'ਤੇ ਪੋਰਟੇਬਲ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

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

3. ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰੋ: Intel ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਟੂਲਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ Intel VTune Profiler) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮਾਪੋ, ਬੋਤਲ ਨੈਕਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭੋ ਅਤੇ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ।

3. Intel OpenVINO ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤਾਇਨਾਤੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰੋ

ਜੋ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਟ੍ਰੇਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, Intel OpenVINO ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ推理 ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਵਿੱਚ। OpenVINO ਵਿਕਾਸਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ Intel ਦੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।

ਸੁਧਾਰ ਕਦਮ:

1. ਮਾਡਲ ਬਦਲਣਾ: OpenVINO ਦੇ Model Optimizer ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਟ੍ਰੇਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮਾਡਲ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ TensorFlow, PyTorch ਆਦਿ) ਨੂੰ OpenVINO ਦੇ ਸਮਰਥਿਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ।

   mo --input_model model.pb --output_dir model_dir
   

2. 推理 ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮਾਪਣਾ: OpenVINO ਦੇ Inference Engine ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ推理 ਟੈਸਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ।

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

3. ਐਜ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਤਾਇਨਾਤੀ: ਸੁਧਾਰੇ ਗਏ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਐਜ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਤਾਇਨਾਤੀ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਵਾਸਤਵਿਕ ਵਾਤਾਵਰਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ, ਜਿੰਨਾ ਕਿ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।

4. Intel AI ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਕੋਰਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹੁਨਰ ਵਧਾਓ

ਵਿਕਾਸਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ, Intel ਨੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਆਨਲਾਈਨ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਕੋਰਸਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਰਸ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗਿਆਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਹਰ ਪੱਖ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੜਾਅ ਦੇ ਵਿਕਾਸਕਰਤਾਵਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਉਚਿਤ ਹਨ।

ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼:

• Intel AI Academy: ਮੁਫਤ ਆਨਲਾਈਨ ਕੋਰਸਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਆਦਿ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਿਕਾਸਕਰਤਾਵਾਂ ਦੇ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• GitHub ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਉਦਾਹਰਣ: Intel GitHub 'ਤੇ ਰੱਖੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ, ਵਿਕਾਸਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਨਤੀਜਾ

Intel ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਟੂਲ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤ ਕੇ, ਵਿਕਾਸਕਰਤਾ ਨਾ ਸਿਰਫ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਇਹ ਵੀ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਅੰਤਿਮ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਥਿਰਤਾ ਵਿੱਚ ਉਤਕ੍ਰਿਸ਼ਟਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਲਗਾਤਾਰ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਖੋਜ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣਾ ਹਰ ਵਿਕਾਸਕਰਤਾ ਲਈ AI ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਲਾਜ਼ਮੀ ਰਸਤਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਸੁਝਾਅ ਤੁਹਾਨੂੰ Intel ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਗੇ!