Intel выложила на GitHub компилятор для систем машинного обучения
Компания Intel открыла доступ к своим разработкам проекта nGraph, в рамках которого происходило развитие набора библиотек и среды выполнения для компиляций в исполняемый код моделей глубинного машинного обучения.
Библиотеки подготовлены при помощи различных фреймворков и открытого компилятора, а код написан на языке C++ и распространяется под лицензией Apache 2.0.
Как сообщается на сайте Intel, в nGraph реализована прямая поддержка компиляции моделей, подготовленных для фреймворков TensorFlow, Apache MXNet и Neon (Intel Nervana), а также косвенная поддержка моделей Caffe2, PyTorch и CNTK (Cognitive Toolkit). При этом косвенная поддержка обеспечивается через промежуточное преобразование в универсальный формат ONNX (Open Neural Network Exchange).
Программно-аппаратные возможности проекта включают:
В дальнейшем Intel планирует расширить список поддерживаемых устройств. Готовые разработки проекта доступны на GitHub.
Библиотеки подготовлены при помощи различных фреймворков и открытого компилятора, а код написан на языке C++ и распространяется под лицензией Apache 2.0.
Как сообщается на сайте Intel, в nGraph реализована прямая поддержка компиляции моделей, подготовленных для фреймворков TensorFlow, Apache MXNet и Neon (Intel Nervana), а также косвенная поддержка моделей Caffe2, PyTorch и CNTK (Cognitive Toolkit). При этом косвенная поддержка обеспечивается через промежуточное преобразование в универсальный формат ONNX (Open Neural Network Exchange).
Программно-аппаратные возможности проекта включают:
- процессоры архитектуры Intel (x86, Intel Xeon, а также Xeon Phi);
- процессор нейронной сети Intel Nervana (NNP);
- библиотеку NVIDIA cuDNN (GPU).
В дальнейшем Intel планирует расширить список поддерживаемых устройств. Готовые разработки проекта доступны на GitHub.
Комментарии