Como otimizar o desenvolvimento de aplicações de IA com a Intel

No contexto atual de rápido desenvolvimento tecnológico, a inteligência artificial (IA) tornou-se gradualmente uma força motriz chave em vários setores. E no desenvolvimento de aplicações de IA, a escolha e otimização de hardware são um dos fatores críticos para garantir o desempenho da aplicação. Como uma das principais empresas de semicondutores do mundo, a Intel oferece uma série de ferramentas de desenvolvimento poderosas e soluções de otimização para ajudar os desenvolvedores a aproveitar melhor seus recursos de hardware. Este artigo abordará várias maneiras práticas de como utilizar os recursos e ferramentas da Intel para otimizar o desenvolvimento de aplicações de IA.

1. Compreender a arquitetura de hardware da Intel

Antes de usar as ferramentas da Intel, os desenvolvedores precisam entender sua arquitetura de hardware, incluindo componentes como CPU, GPU e FPGA. Os diferentes produtos oferecidos pela Intel são adaptados a diferentes cenários de aplicação:

• CPU: Usada para computação de alta versatilidade, adequada para aplicações tradicionais que requerem alto desempenho de núcleo único.
• GPU: Otimizada para computação paralela, adequada para treinar modelos de aprendizado profundo e outros cenários que exigem muitas operações de ponto flutuante.
• FPGA: Oferece capacidade de aceleração de hardware flexível, adequada para aplicações que requerem otimização de algoritmos específicos.

Exemplo: Escolhendo o hardware adequado

Se você está desenvolvendo um modelo de aprendizado profundo que requer cálculos de matriz complexos, usar a GPU Xe da Intel pode acelerar significativamente a velocidade de treinamento; enquanto para cenários de computação leve ou em borda, usar a CPU de baixo consumo da Intel é mais apropriado.

2. Usando Intel oneAPI para desenvolvimento em múltiplas arquiteturas

Intel oneAPI é um conjunto abrangente de ferramentas de desenvolvimento, projetado para simplificar o processo de desenvolvimento e implantação de aplicações de alto desempenho em diferentes arquiteturas de hardware. Os desenvolvedores podem reutilizar e simplificar o código através dele, sem a necessidade de desenvolver código específico para cada tipo de hardware.

Passos específicos:

1. Instalar o pacote de ferramentas Intel oneAPI: Acesse o site da Intel para baixar o instalador e siga as instruções para concluir a instalação.

2. Usar a linguagem DPC++: DPC++ é uma linguagem de programação que suporta várias arquiteturas de hardware, permitindo que os desenvolvedores escrevam código portátil para CPU, GPU e FPGA.

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

3. Otimizar o desempenho: Use as ferramentas de análise e otimização fornecidas pela Intel (como o Intel VTune Profiler) para medir o desempenho da aplicação, identificar gargalos e melhorar o código.

3. Acelerando a implantação de modelos de aprendizado profundo com Intel OpenVINO

Para modelos de aprendizado profundo já treinados, usar a ferramenta Intel OpenVINO pode acelerar efetivamente o processo de inferência, especialmente em dispositivos de computação em borda. OpenVINO permite que os desenvolvedores otimizem modelos para maximizar o desempenho do hardware da Intel.

Passos de otimização:

1. Conversão de modelo: Use o Model Optimizer do OpenVINO para converter modelos treinados (como TensorFlow, PyTorch, etc.) para um formato suportado pelo OpenVINO.

   mo --input_model model.pb --output_dir model_dir
   

2. Medição de desempenho de inferência: Use o Inference Engine do OpenVINO para testes de inferência e ajuste com base nos dados de desempenho.

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

3. Implantação em dispositivos de borda: Implante o modelo otimizado em dispositivos de borda, ajustando continuamente com base no ambiente real para melhorar a taxa de resposta.

4. Melhorando habilidades com cursos abertos de IA da Intel

Para ajudar os desenvolvedores a aprender e aplicar melhor as tecnologias de IA, a Intel oferece uma grande quantidade de recursos de aprendizado online e cursos abertos. Esses cursos cobrem todos os aspectos, desde conhecimentos básicos até aplicações avançadas, sendo muito adequados para desenvolvedores em diferentes estágios.

Recomendações de recursos de aprendizado:

• Intel AI Academy: Oferece cursos online gratuitos que cobrem tópicos como aprendizado profundo e aprendizado de máquina, promovendo o aprimoramento das habilidades dos desenvolvedores.
• Exemplos de código aberto no GitHub: Projetos de código aberto mantidos pela Intel no GitHub, ajudando os desenvolvedores a aprender casos de aplicação específicos.

Conclusão

Ao aproveitar plenamente a arquitetura de hardware, ferramentas e recursos de aprendizado fornecidos pela Intel, os desenvolvedores não apenas podem melhorar a eficiência do desenvolvimento de aplicações de IA, mas também garantir a superioridade de seus produtos finais em termos de desempenho e estabilidade. Com o contínuo avanço da tecnologia, continuar a explorar e aprender será o caminho necessário para cada desenvolvedor ter sucesso no campo da IA. Esperamos que as dicas práticas fornecidas neste artigo possam ajudá-lo a realizar um desenvolvimento eficiente de aplicações de IA na plataforma Intel!