วิธีใช้ Intel เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI

ในบริบทของเทคโนโลยีที่พัฒนาอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้กลายเป็นแรงขับเคลื่อนที่สำคัญในทุกอุตสาหกรรม และในการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI การเลือกและการปรับแต่งฮาร์ดแวร์เป็นปัจจัยสำคัญในการรับประกันประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน Intel ในฐานะบริษัทเซมิคอนดักเตอร์ชั้นนำระดับโลก ได้เสนอเครื่องมือพัฒนาและโซลูชันการปรับแต่งที่ทรงพลังหลายชุด เพื่อช่วยนักพัฒนาสามารถใช้ทรัพยากรฮาร์ดแวร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ บทความนี้จะนำเสนอวิธีการใช้ทรัพยากรและเครื่องมือของ Intel เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ในหลาย ๆ ด้าน

1. ทำความเข้าใจสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์ของ Intel

ก่อนที่จะใช้เครื่องมือของ Intel อย่างลึกซึ้ง นักพัฒนาจำเป็นต้องทำความเข้าใจสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์ของ Intel รวมถึงส่วนประกอบต่าง ๆ เช่น CPU, GPU และ FPGA Intel มีผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกันซึ่งเหมาะกับสถานการณ์การใช้งานที่แตกต่างกัน:

• CPU: ใช้สำหรับการคำนวณทั่วไปที่มีความหลากหลายสูง เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันแบบดั้งเดิมที่ต้องการประสิทธิภาพแบบแกนเดียวสูง
• GPU: ปรับแต่งสำหรับการคำนวณแบบขนาน เหมาะสำหรับการฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ต้องการการคำนวณฟลอทจำนวนมาก
• FPGA: ให้ความสามารถในการเร่งฮาร์ดแวร์ที่ยืดหยุ่น เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการปรับแต่งอัลกอริธึมเฉพาะ

ตัวอย่าง: การเลือกฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสม

หากคุณกำลังพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ต้องการการคำนวณเมทริกซ์ที่ซับซ้อน การใช้ GPU Xe ของ Intel สามารถเร่งความเร็วในการฝึกอบรมได้อย่างมีนัยสำคัญ ในขณะที่สำหรับสถานการณ์การคำนวณที่มีน้ำหนักเบาหรือที่ขอบ การใช้ CPU ที่ใช้พลังงานต่ำของ Intel จะเหมาะสมกว่า

2. ใช้ Intel oneAPI สำหรับการพัฒนาข้ามสถาปัตยกรรม

Intel oneAPI เป็นชุดเครื่องมือพัฒนาที่ครอบคลุม ซึ่งออกแบบมาเพื่อลดความซับซ้อนในการพัฒนาและปรับใช้แอปพลิเคชันที่มีประสิทธิภาพสูงบนสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์ที่แตกต่างกัน นักพัฒนาสามารถใช้มันเพื่อทำให้โค้ดสามารถนำกลับมาใช้ใหม่และทำให้เรียบง่าย โดยไม่จำเป็นต้องพัฒนาโค้ดเฉพาะสำหรับฮาร์ดแวร์แต่ละประเภท

ขั้นตอนเฉพาะ:

1. ติดตั้ง Intel oneAPI Toolkit: ไปที่เว็บไซต์ของ Intel เพื่อดาวน์โหลดแพ็คเกจการติดตั้งและทำตามคำแนะนำในการติดตั้ง

2. ใช้ภาษา DPC++: DPC++ เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่รองรับสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์หลายประเภท ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนโค้ดที่สามารถพกพาได้บน CPU, GPU และ FPGA

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

3. ปรับแต่งประสิทธิภาพ: ใช้เครื่องมือวิเคราะห์และปรับแต่งที่ Intel มีให้ (เช่น Intel VTune Profiler) เพื่อวัดประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน ค้นหาจุดคอขวดและปรับปรุงโค้ด

3. ใช้ Intel OpenVINO เร่งการปรับใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก

สำหรับโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับการฝึกอบรมแล้ว การใช้เครื่องมือ Intel OpenVINO สามารถเร่งกระบวนการอนุมานได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในอุปกรณ์การคำนวณที่ขอบ OpenVINO ช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับแต่งโมเดลเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุดจากฮาร์ดแวร์ของ Intel

ขั้นตอนการปรับแต่ง:

1. การแปลงโมเดล: ใช้ Model Optimizer ของ OpenVINO เพื่อแปลงโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมแล้ว (เช่น TensorFlow, PyTorch ฯลฯ) เป็นรูปแบบที่ OpenVINO รองรับ

   mo --input_model model.pb --output_dir model_dir
   

2. การวัดประสิทธิภาพการอนุมาน: ใช้ Inference Engine ของ OpenVINO เพื่อทำการทดสอบการอนุมาน และปรับแต่งตามข้อมูลประสิทธิภาพ

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

3. ปรับใช้ในอุปกรณ์ที่ขอบ: นำโมเดลที่ปรับแต่งแล้วไปปรับใช้ในอุปกรณ์ที่ขอบ ปรับแต่งตามสภาพแวดล้อมจริงเพื่อเพิ่มอัตราการตอบสนอง

4. ใช้หลักสูตรเปิดของ Intel AI เพื่อพัฒนาทักษะ

เพื่อช่วยนักพัฒนาศึกษาและใช้เทคโนโลยี AI ได้ดียิ่งขึ้น Intel ได้จัดเตรียมทรัพยากรการเรียนรู้ออนไลน์และหลักสูตรเปิดจำนวนมาก หลักสูตรเหล่านี้ครอบคลุมตั้งแต่ความรู้พื้นฐานไปจนถึงการใช้งานขั้นสูง เหมาะสำหรับนักพัฒนาที่อยู่ในระยะต่าง ๆ

แนะนำทรัพยากรการเรียนรู้:

• Intel AI Academy: มีหลักสูตรออนไลน์ฟรีที่ครอบคลุมหัวข้อการเรียนรู้เชิงลึก การเรียนรู้ของเครื่อง ฯลฯ เพื่อส่งเสริมการพัฒนาทักษะของนักพัฒนา
• ตัวอย่างโอเพนซอร์ส GitHub: โครงการโอเพนซอร์สที่ Intel ดูแลใน GitHub ช่วยให้นักพัฒนาศึกษากรณีการใช้งานเฉพาะ

สรุป

โดยการใช้สถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์ เครื่องมือ และทรัพยากรการเรียนรู้ที่ Intel มีให้ นักพัฒนาสามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และยังสามารถรับประกันความเหนือกว่าในด้านประสิทธิภาพและความเสถียรของผลิตภัณฑ์สุดท้าย ด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่อง การสำรวจและเรียนรู้ต่อไปจะเป็นเส้นทางที่นักพัฒนาทุกคนต้องผ่านเพื่อให้ประสบความสำเร็จในด้าน AI หวังว่าคำแนะนำที่มีประโยชน์ในบทความนี้จะช่วยให้คุณสามารถพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ที่มีประสิทธิภาพบนแพลตฟอร์ม Intel ได้!