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英特爾?oneAPI工具包加速學(xué)習(xí)應(yīng)用開發(fā)

科技綠洲 ? 來源:英特爾數(shù)據(jù)中心 ? 作者:英特爾數(shù)據(jù)中心 ? 2022-04-13 11:11 ? 次閱讀
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近日,《自然》雜志的封面文章介紹了麻省理工學(xué)院設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)框架。文章指出,這一深度學(xué)習(xí)框架可以預(yù)測基因組的突變及其對基因表達(dá)的影響,從而幫助科學(xué)家設(shè)計(jì)細(xì)胞、研發(fā)新藥、尋找疾病新療法。

新藥、新療法的研發(fā),需要一個過程。機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能的應(yīng)用,同樣也是如此。有研究報(bào)告指出,2021年中國機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品服務(wù)的市場規(guī)模達(dá)到275億元。但企業(yè)要想把它利用起來,而且用得好,仍需跨過多個門檻。首當(dāng)其沖的便是跨架構(gòu)的開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)、集群資源管理與調(diào)度和 AI 性能優(yōu)化等多維挑戰(zhàn)。

為幫助企業(yè)更高效地利用 AI 技術(shù)推進(jìn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新,蘇州超集信息科技有限公司自主研發(fā)了 AI Max 機(jī)器學(xué)習(xí)平臺。該平臺集成了英特爾? oneAPI 工具包及 OpenVINO? 工具套件,可以讓跨架構(gòu)開發(fā)、應(yīng)用遷移更簡單,同時精準(zhǔn)管理、調(diào)度機(jī)器學(xué)習(xí)使用的資源,加速數(shù)據(jù)整合,推動實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。由該系統(tǒng)支持的脊柱輔助診斷系統(tǒng),可以實(shí)現(xiàn)智能、快速和準(zhǔn)確復(fù)查,而且成本更低。

oneAPI 加持,AI Max 性能 Max

基于 Kubernetes 容器調(diào)度引擎,超集信息研發(fā)的 AI Max 機(jī)器學(xué)習(xí)平臺能夠管理、調(diào)度和監(jiān)控異構(gòu)資源,提供了從覆蓋模型開發(fā)、訓(xùn)練到部署的完整流程和工具,覆蓋了教育、科研、金融、醫(yī)療、能源等各行業(yè)用戶。

然而,在使用 AI Max 的過程中,客戶發(fā)現(xiàn):在跨架構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)與開發(fā)應(yīng)用遷移中,不僅需要消耗大量開發(fā)時間與成本,而且會面臨復(fù)雜的性能優(yōu)化問題,導(dǎo)致硬件資源無法得到充分利用。更不用說各種質(zhì)量參差不齊的開發(fā)框架、開源模型,以及日益增加的模型規(guī)模,所有這些都讓用戶感到無從下手。

現(xiàn)在,最新版本的 AI Max 融合了英特爾? oneAPI 工具包以及 OpenVINO? 工具套件,降低了機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)跨平臺開發(fā)與遷移的復(fù)雜性,同時提升了機(jī)器學(xué)習(xí)模型在異構(gòu)平臺中的運(yùn)行性能,現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)模型也得到了充分利用,從而加速了學(xué)習(xí)應(yīng)用的開發(fā)。

作為基于新一代標(biāo)準(zhǔn)的英特爾? 軟件開發(fā)工具,英特爾? oneAPI 工具包是一種通用、開放且基于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的編程模型,可以跨越各種架構(gòu)構(gòu)建,全面兼容現(xiàn)有的編程模型和代碼庫。并能夠充分利用一流的硬件特性加速計(jì)算進(jìn)程,構(gòu)建和部署以數(shù)據(jù)為中心的高性能應(yīng)用程序。開發(fā)者只需一個代碼庫,就能將應(yīng)用輕松遷移到新系統(tǒng)和加速器上,從而大幅縮短了遷移時間,減輕了遷移工作量。

oneAPI 工具包:

提升性能,降低成本,拉動創(chuàng)新

英特爾? oneAPI 工具包包括:

英特爾? oneAPI Base 工具包:

作為oneAPI其他產(chǎn)品的基礎(chǔ),包含了 ICC 編譯器、DPCPP、oneMKL 等眾多高性能庫和 VTune 等性能調(diào)試工具,可幫助開發(fā)人員進(jìn)行跨 CPU、GPUFPGA 構(gòu)建、測試和部署以性能為中心、以數(shù)據(jù)為中心的應(yīng)用程序。

英特爾? oneAPI AI Analytics 工具包:

提供大家熟悉的 Python 工具和框架,包括面向 TensorFlow 和 PyTorch 的英特爾? 優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)框架、預(yù)訓(xùn)練模型和低精度工具,以及針對英特爾優(yōu)化的計(jì)算密集型 Python 包、Modin、scikit-learn 和 XGBoost,可最大限度提高預(yù)處理性能,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)工作流的直接加速。

英特爾? OpenVINO? 工具套件:

基于英特爾? oneAPI Base 工具包中的 oneDNN 進(jìn)行開發(fā),支持最新一代的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、遞歸網(wǎng)絡(luò)和基于注意力的網(wǎng)絡(luò),可跨英特爾? 硬件擴(kuò)展計(jì)算機(jī)視覺和非視覺工作負(fù)載,從而大幅提高性能。

通過使用集成英特爾? oneAPI 工具包的 AI Max 機(jī)器學(xué)習(xí)平臺,超集信息聯(lián)合醫(yī)療客戶打造了邊緣端的脊柱輔助診斷系統(tǒng),新平臺性能與 GPU 方案相當(dāng),可完成同樣質(zhì)量的推理計(jì)算,推理準(zhǔn)確性和耗時均在同一水平,可應(yīng)用于臨床,且總體擁有成本(TCO)更低。

智能賦能,未來可期

未來,人工智能的應(yīng)用潛力將在視覺、語音、推薦系統(tǒng)等眾多領(lǐng)域中不斷發(fā)揮。英特爾將繼續(xù)攜手超集信息等眾多合作伙伴,致力于建立搭建良好生態(tài)系統(tǒng),讓眾多工程師、開發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家和研究人員無縫切換到邊緣到云的 AI 之旅中,用人工智能為數(shù)智時代賦能。

審核編輯:彭菁
聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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