Intel wspiera ONNX

ONNX, czyli ‘Open Neural Network Exchange’, jest inicjatywą, która wystartowała miesiąc temu i jest firmowana przez Microsoft oraz Facebook. Stanowić ma pomoc dla projektantów rozwiązań AI. Projekt ten ma być nowym formatem dla AI, mającym pomóc w sprawniejszym tworzeniu nowych modeli AI i nauki maszynowej. Jest to otwarty ekosystem dla nowych, zmiennych modeli AI. ONNX jest otwartym formatem do prezentowania modeli nauczania maszynowego (‘Deep Learning Models’). Dzięki ONNX deweloperzy mogą łatwiej przenosić modele pomiędzy różnymi narzędziami, by móc wybrać najlepszą ich kombinację, dostosowaną do danej aplikacji AI. Do projektu tego niedawno dołączył także Intel. Firma ta chce zaoferować większą elastyczność dla ONNX, bowiem jak na razie, podobnie jak w przypadku innych frameworków i modeli, również ten posiada swój zestaw konkretnych wymagań, wymuszający stosowanie różnych narzędzi przy opracowywaniu kolejnych, różnych stopni. Intel pragnie dać większą swobodę w tym wyborze oraz większą elastyczność deweloperom. Wkład Intela ma dotyczyć łatwiejszego dostępu do różnych, najbardziej odpowiednich narzędzi dla każdego unikalnego projektu AI i oferować mechanizm łatwego i swobodnego przejścia pomiędzy różnymi narzędziami oraz framework’ami. Wkład Intela w otwarty ekosystem projektu ONNX ma stanowić poszerzenie dostępnego zestawu narzędzi dla projektantów o:

• Intel Nervana Graph,
• Nervana ‘neon’,
• Intel Deep Learning Deployment Toolkit.

‘Neon’ ma być kompatybilny z innymi frameworkami zaawansowanych systemów uczenia maszynowego („Deep Machine Learning Frameworks”), poprzez wsparcie Intel Nervana Graph oraz ONNX. Dzięki temu bogatszemu wsparciu możliwe będzie łatwiejsze dostosowanie sprzętu do wymagań konkretnego projektu AI. Obecnie format ONNX wspierany jest przez: Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe2 a także PyTorch, jak również przez innowacyjną i wydajną platformę FPGA od Microsoft - Brainwave. Dzięki wszechstronności oferowanej przez ONNX i Intela, możliwości współpracy z różnymi frameworkami, możliwości współpracy z szeroką gamą urządzeń i komponentów, jak również oprogramowania, deweloperzy mogą tworzyć nowe rozwiązania AI i wykonywać treningi znacznie efektywniej niż wcześniej. Na uwagę zasługuje zwłaszcza świetna integracja ze wspomnianym Brainwave. Dzięki wykorzystaniu platformy sprzętowej opartej na 10 dedykowanych układach FPGA z serii Stratix, jak zapewniają twórcy z Microsoft, nowoczesne sieci neuronowe mogą działać i uczyć się jeszcze skuteczniej i wydajniej, wykorzystując mechanizmy podobne do tych, które występują w ludzkim mózgu.