ఇంటెల్‌ను ఎలా ఉపయోగించి AI అప్లికేషన్ అభివృద్ధిని మెరుగుపరచాలి

ప్రస్తుత సాంకేతిక పరిణామాల వేగవంతమైన నేపథ్యంతో, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) అనేది వివిధ రంగాలలో కీలక ప్రేరక శక్తిగా మారింది. AI అప్లికేషన్ అభివృద్ధిలో, హార్డ్‌వేర్ ఎంపిక మరియు మెరుగుదల అనేది అప్లికేషన్ పనితీరును నిర్ధారించడానికి కీలకమైన అంశాలలో ఒకటి. ప్రపంచంలోనే అగ్రగామి సెమీకండక్టర్ కంపెనీగా, ఇంటెల్ అనేక శక్తివంతమైన అభివృద్ధి సాధనాలు మరియు మెరుగుదల పథకాలను అందిస్తుంది, అభివృద్ధి దారులకు తమ హార్డ్‌వేర్ వనరులను మెరుగ్గా ఉపయోగించడానికి సహాయపడుతుంది. ఈ వ్యాసం కొన్ని ఉపయోగకరమైన కోణాల నుండి, ఇంటెల్ యొక్క వనరులు మరియు సాధనాలను ఎలా ఉపయోగించి AI అప్లికేషన్ అభివృద్ధిని మెరుగుపరచాలో పరిచయం చేస్తుంది.

1. ఇంటెల్ యొక్క హార్డ్‌వేర్ నిర్మాణాన్ని అర్థం చేసుకోండి

ఇంటెల్ యొక్క సాధనాలను లోతుగా ఉపయోగించడానికి ముందు, అభివృద్ధి దారులు CPU, GPU మరియు FPGA వంటి భాగాలను కలిగి ఉన్న హార్డ్‌వేర్ నిర్మాణాన్ని అర్థం చేసుకోవాలి. ఇంటెల్ అందించిన వివిధ ఉత్పత్తులు వివిధ అప్లికేషన్ దృశ్యాలకు అనుకూలంగా ఉంటాయి:

• CPU: అధిక సాధారణత గణన కోసం ఉపయోగించబడుతుంది, అధిక సింగిల్-కోర్ పనితీరును అవసరమయ్యే సంప్రదాయ అప్లికేషన్లకు అనుకూలంగా ఉంటుంది.
• GPU: సమాంతర గణనను మెరుగుపరచడానికి, అధిక ఫ్లోటింగ్ పాయింట్ గణన అవసరమయ్యే దృశ్యాలలో డీప్ లెర్నింగ్ మోడళ్లను శిక్షణ ఇవ్వడానికి అనుకూలంగా ఉంటుంది.
• FPGA: ప్రత్యేక ఆల్గోరిథమ్ మెరుగుదల అవసరమయ్యే అప్లికేషన్లకు అనుకూలంగా ఉండే సౌకర్యవంతమైన హార్డ్‌వేర్ వేగవంతీకరణ సామర్థ్యాన్ని అందిస్తుంది.

ఉదాహరణ: సరైన హార్డ్‌వేర్ ఎంపిక

మీరు సంక్లిష్ట మేట్రిక్స్ గణన అవసరమయ్యే డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్‌ను అభివృద్ధి చేస్తున్నట్లయితే, ఇంటెల్ యొక్క Xe GPUని ఉపయోగించడం శిక్షణ వేగాన్ని గణనీయంగా పెంచుతుంది; అయితే తేలికపాటి లేదా ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్ దృశ్యాలకు, ఇంటెల్ యొక్క తక్కువ శక్తి CPUని ఉపయోగించడం మరింత అనుకూలంగా ఉంటుంది.

2. ఇంటెల్ oneAPIని ఉపయోగించి క్రాస్ ఆర్కిటెక్చర్ అభివృద్ధి

ఇంటెల్ oneAPI అనేది వివిధ హార్డ్‌వేర్ ఆర్కిటెక్చర్‌లపై అధిక పనితీరు అప్లికేషన్లను అభివృద్ధి మరియు అమలు చేయడాన్ని సులభతరం చేయడానికి రూపొందించిన సమగ్ర అభివృద్ధి సాధనాల సమాహారం. అభివృద్ధి దారులు దీనిని ఉపయోగించి కోడ్‌ను పునర్వినియోగం మరియు సులభతరం చేయవచ్చు, ప్రతి రకమైన హార్డ్‌వేర్ కోసం ప్రత్యేక కోడ్‌ను అభివృద్ధి చేయాల్సిన అవసరం లేదు.

ప్రత్యేక దశలు:

1. ఇంటెల్ oneAPI సాధనాల ప్యాకేజీని ఇన్‌స్టాల్ చేయండి: ఇంటెల్ యొక్క అధికారిక వెబ్‌సైట్‌కు వెళ్లి ఇన్‌స్టాల్ ప్యాకేజీని డౌన్‌లోడ్ చేయండి మరియు మార్గదర్శకాలను అనుసరించి ఇన్‌స్టాల్‌ను పూర్తి చేయండి.

2. DPC++ భాషను ఉపయోగించండి: DPC++ అనేది అనేక హార్డ్‌వేర్ ఆర్కిటెక్చర్‌లను మద్దతు ఇచ్చే ప్రోగ్రామింగ్ భాష, అభివృద్ధి దారులకు CPU, GPU మరియు FPGAపై పోర్టబుల్ కోడ్‌ను రాయడానికి అనుమతిస్తుంది.

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

3. పనితీరు మెరుగుదల: ఇంటెల్ అందించిన విశ్లేషణ మరియు మెరుగుదల సాధనాలను (ఉదాహరణకు, ఇంటెల్ VTune Profiler) ఉపయోగించి అప్లికేషన్ పనితీరును కొలవండి, బాట్ల్నెక్‌లను కనుగొనండి మరియు కోడ్‌ను మెరుగుపరచండి.

3. ఇంటెల్ OpenVINOని ఉపయోగించి డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్ అమలును వేగవంతం చేయండి

ఇప్పటికే శిక్షణ పొందిన డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లకు, ఇంటెల్ OpenVINO సాధనాన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా ఇన్ఫరెన్స్ ప్రక్రియను సమర్థవంతంగా వేగవంతం చేయవచ్చు, ముఖ్యంగా ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్ పరికరాలలో. OpenVINO అభివృద్ధి దారులకు ఇంటెల్ హార్డ్‌వేర్ పనితీరును గరిష్టంగా ఉపయోగించడానికి మోడల్‌ను మెరుగుపరచడానికి అనుమతిస్తుంది.

మెరుగుదల దశలు:

1. మోడల్ మార్పిడి: OpenVINO యొక్క మోడల్ ఆప్టిమైజర్‌ను ఉపయోగించి శిక్షణ పొందిన మోడల్‌ను (ఉదాహరణకు, TensorFlow, PyTorch మొదలైనవి) OpenVINO మద్దతు ఇచ్చే ఫార్మాట్‌గా మార్చండి.

   mo --input_model model.pb --output_dir model_dir
   

2. ఇన్ఫరెన్స్ పనితీరు కొలవడం: OpenVINO యొక్క ఇన్ఫరెన్స్ ఇంజిన్‌ను ఉపయోగించి ఇన్ఫరెన్స్ పరీక్షలు నిర్వహించండి మరియు పనితీరు డేటా ఆధారంగా సర్దుబాటు చేయండి.

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

3. ఎడ్జ్ పరికరాలలో అమలు: మెరుగుపరచబడిన మోడల్‌ను ఎడ్జ్ పరికరాలలో అమలు చేయండి, వాస్తవ పరిస్థితుల ప్రకారం నిరంతరం సర్దుబాటు చేయండి, ప్రతిస్పందన వేగాన్ని పెంచండి.

4. ఇంటెల్ AI ఓపెన్ కోర్సులను ఉపయోగించి నైపుణ్యాలను పెంచండి

అభివృద్ధి దారులకు AI సాంకేతికతను మెరుగ్గా నేర్చుకోవడానికి మరియు ఉపయోగించడానికి సహాయపడటానికి, ఇంటెల్ అనేక ఆన్‌లైన్ అధ్యయన వనరులు మరియు ఓపెన్ కోర్సులను అందిస్తుంది. ఈ కోర్సులు ప్రాథమిక జ్ఞానం నుండి అధిక స్థాయి అప్లికేషన్ల వరకు వివిధ కోణాలను కవర్ చేస్తాయి, వివిధ దశలలో ఉన్న అభివృద్ధి దారులకు చాలా అనుకూలంగా ఉంటాయి.

అధ్యయన వనరుల సిఫారసులు:

• ఇంటెల్ AI అకాడమీ: డీప్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్ వంటి అంశాలను కవర్ చేసే ఉచిత ఆన్‌లైన్ కోర్సులను అందిస్తుంది, అభివృద్ధి దారుల నైపుణ్యాలను పెంచుతుంది.
• GitHub ఓపెన్ ఉదాహరణలు: ఇంటెల్ GitHubలో నిర్వహిస్తున్న ఓపెన్ ప్రాజెక్టులు, అభివృద్ధి దారులకు ప్రత్యేక అప్లికేషన్ ఉదాహరణలను నేర్చుకోవడానికి సహాయపడతాయి.

ముగింపు

ఇంటెల్ అందించిన హార్డ్‌వేర్ నిర్మాణం, సాధనాలు మరియు అధ్యయన వనరులను పూర్తిగా ఉపయోగించడం ద్వారా, అభివృద్ధి దారులు AI అప్లికేషన్ అభివృద్ధి సామర్థ్యాన్ని పెంచడమే కాకుండా, వారి తుది ఉత్పత్తులు పనితీరు మరియు స్థిరత్వంలో ఉన్నతమైనవి కావడానికి నిర్ధారించుకోవచ్చు. సాంకేతికత నిరంతరం అభివృద్ధి చెందుతున్నందున, అన్వేషణ మరియు అధ్యయనం కొనసాగించడం ప్రతి అభివృద్ధి దారుని AI రంగంలో విజయవంతంగా ఉండటానికి తప్పనిసరిగా అవసరమైన మార్గం. ఈ వ్యాసం అందించిన ఉపయోగకరమైన చిట్కాలు మీకు ఇంటెల్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌పై సమర్థవంతమైన AI అప్లికేషన్ అభివృద్ధిని సాధించడంలో సహాయపడుతుందని ఆశిస్తున్నాము!