Herramientas para ayudar a optimizar el rendimiento del aprendizaje profundo – proyecto de código cómo convertir Bitcoin en efectivo

El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son cada vez más sofisticados cada año. En la década de los 90, los primeros días del software de aprendizaje profundo, el reconocimiento de dígitos se consideraba el estado de la técnica. A principios de la década de 2010, los investigadores de aprendizaje profundo habían pasado a tareas más impresionantes, como la clasificación de imágenes. Y en el último par de años, hemos visto la aplicación del aprendizaje profundo para resolver desafíos como el reconocimiento de matrículas a gran escala a velocidades de hasta 3 milisegundos por placa.

Pero hay un desafío que los programadores deben abordar si el aprendizaje profundo es seguir evolucionando a este ritmo. A medida que los algoritmos de aprendizaje profundo se vuelven cada vez más complejos y la cantidad de datos que analizan se hace cada vez más grande, la entrega de resultados de manera rápida y asequible se hace cada vez más difícil. Esto se debe a que cuanto más complejo es un algoritmo de aprendizaje profundo, más recursos de hardware requiere para funcionar a un ritmo aceptable.

Un factor secundario en juego es el hecho de que el código de aprendizaje profundo ahora se está moviendo de los laboratorios de investigadores académicos o corporativos R&D departamentos en uso de producción del mundo real. Por lo tanto, garantizar un rendimiento de aprendizaje profundo es cada vez más crucial. En el laboratorio, el rendimiento puede no ser tan importante como la sofisticación del modelo de aprendizaje profundo que usted crea. Pero en el mundo real de los juegos de azar de bitcoin reddit, la velocidad a la que se obtienen resultados es importante.

Sin embargo, por sí solo, agregar hardware no es una solución eficiente ni rentable. Puede ayudar hasta cierto punto (y, de hecho, en general, las infraestructuras de hardware necesitarán seguir expandiéndose para soportar los algoritmos de aprendizaje profundo cada vez más complejos), pero no es la única manera en que los programadores deben responder a la El desafío de garantizar el rendimiento aceptable del código de aprendizaje profundo. Una mejor respuesta: optimización de aprendizaje profundo.

Además, a veces puede ser difícil optimizar las aplicaciones de aprendizaje profundo si se escribieron con fines experimentales, sin que el rendimiento sea su objetivo principal, pero luego decide usarlas en un contexto diferente donde el rendimiento y la eficiencia son más importantes. Por lo general, es más fácil optimizar el código si lo construyes desde cero que mejorar la eficiencia del código que ya existe.

También debemos tener en cuenta que, a los efectos de este artículo, "mejoramiento" Supone dos 100 dólares en objetivos principales de bitcoin. El primero es mejorar la velocidad a la que se ejecuta una aplicación de aprendizaje profundo. El segundo es mejorar la eficiencia de una aplicación al permitirle consumir menos recursos de hardware y al mismo tiempo mantener el mismo nivel de rendimiento. Ambos objetivos son importantes para mejorar el rendimiento del aprendizaje profundo y abordar los desafíos descritos anteriormente. MKL-DNN

Por lo tanto, MKL-DNN proporciona funciones listas para usar que probablemente sean útiles para una variedad de predicciones de precios de bitcoin 2020 de aplicaciones de aprendizaje profundo y optimizaciones a nivel de código dentro de esas funciones que mejoran el rendimiento y la eficiencia. La biblioteca es una forma fácil de crear software de aprendizaje profundo de alto rendimiento sin tener que pasar mucho tiempo optimizando el código usted mismo.

Una ventaja clave de MKL-DNN es que cualquier aplicación C o C ++ puede llamar a las funciones de la biblioteca. Por lo tanto, no tiene que escribir una aplicación desde cero para poder aprovechar la biblioteca. Puede tomar una aplicación C o C ++ existente y llamar a funciones MKL-DNN desde ella, o usar esas funciones para reemplazar las que no están optimizadas, sin tener que revisar su base de código.

Las funciones de BigDL logran un alto nivel de rendimiento al aprovechar la biblioteca de núcleo de inteligencia Intel® (intel® MKL), una biblioteca de propósito general para una amplia gama de tareas de programación con uso intensivo de cómputo, no solo aquellas relacionadas con el aprendizaje profundo o el aprendizaje automático. . MKL está optimizado para el rendimiento en procesadores Intel. Además, bigdl implementa múltiples hilos en cada tarea de encendido.

La biblioteca de optimización de aprendizaje profundo, o DLOPT, es una herramienta que adopta un enfoque algo diferente para optimizar el código de aprendizaje profundo. Su objetivo no es proporcionar funciones optimizadas de hardware para tareas comunes de aprendizaje profundo, sino más bien simplificar el proceso de diseño e implementación de una arquitectura de aplicación de aprendizaje profundo altamente eficiente.

DLOPT, que está escrito en python y depende de keras y tensorflow, es un nuevo proyecto creado solo el año pasado. Hasta ahora, se ha utilizado solo con fines de investigación, pero sus creadores dicen en un documento que describe la herramienta que la biblioteca es completamente funcional y que planean transferirla a un uso comercial. Si está buscando herramientas de optimización de aprendizaje profundo de vanguardia, DLOPT puede ser un buen lugar para comenzar. McTorch

La distribución de inteligencia ® del kit de herramientas openvino ™ es un kit de herramientas de software listo para producción para crear bitcoins de tasa de cambio de alto rendimiento para utilizar las aplicaciones de aprendizaje profundo que emulan la visión humana. Incluye funciones optimizadas y admite la implementación en entornos informáticos heterogéneos, lo que significa que puede aprovechar fácilmente las ventajas de gpus y otros aceleradores de la visión para lograr un procesamiento masivo en paralelo.

Por último, pero no menos importante, en nuestra lista de herramientas de optimización de aprendizaje profundo está ngraph, otro conjunto de herramientas de aprendizaje profundo de Intel. NGraph se encuentra actualmente en desarrollo y solo está disponible en versión beta, pero el objetivo es que proporcione una biblioteca de C ++, un compilador especializado y un acelerador de tiempo de ejecución diseñados para facilitar la implementación y la implementación de código de aprendizaje profundo de alto rendimiento.

Las herramientas descritas anteriormente le ayudarán a lograr este último objetivo al ayudarlo a diseñar y escribir código de aprendizaje profundo de mejor rendimiento, y también (en algunos casos) optimizar el rendimiento de las aplicaciones de aprendizaje profundo que ya ha escrito. Con herramientas como estas, es más fácil que nunca dar el salto del código de aprendizaje profundo de prueba de concepto a las aplicaciones prácticas para la implementación a nivel de producción.

Chris Riley es un tecnólogo que hace 12 años que el generador de bitcoins ayuda a las organizaciones a pasar de las prácticas de desarrollo tradicionales a un conjunto moderno de cultura, procesos y herramientas. Además de ser un analista de investigación de gigaom, es un autor de O’reilly, orador habitual y experto en la materia en las áreas de estrategia de devops y cultura y gestión de contenido empresarial. Chris cree que los mayores desafíos que enfrenta el mercado tecnológico no son las herramientas, sino las personas y la planificación.

A lo largo de la carrera de Chris, él ha cruzado los roles de mercadotecnia, administración de productos e ingeniería para obtener una perspectiva única de cómo se usa lo más técnico para resolver problemas del mundo real. Al trabajar con los primeros y los últimos usuarios, ha visto cómo las tecnologías maduran desde soluciones en bruto hasta soluciones esenciales y transparentes. Además de dedicar su tiempo a comprender el mercado, ayuda a Isvs a vender B2D y a practicar la estrategia de los desarrolladores. Está interesado en el aprendizaje automático y la intersección de bigdata y la gestión de la información.

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