Aprenda sobre la plataforma Intel Nervana para el aprendizaje profundo

Aprenda sobre la plataforma Intel Nervana para el aprendizaje profundo

Índice de contenido

1. Introducción a Nirvana Solution Stack
2. Hardware disponible
3. Soluciones en la nube
4. Procesadores Xeon y Xeon Phi
5. Familia crest
6. Intel MKL y MKL-DNN
7. Acerca del framework NEON
8. Desarrollo de modelos en Neon
9. Modelos preinstalados
10. Interfaz de Nirvana Cloud
11. Compilación de gráficos en Nirvana
12. Comparación de rendimiento
13. Costos y tarifas
14. Integración con TensorFlow y otros frameworks
15. Futuro de la tecnología Nirvana
16. Recursos y enlaces adicionales

Introducción a Nirvana Solution Stack

¡Hola a todos! Soy Robbie, un ingeniero de aprendizaje automático en Nirvana Solution Stack. Hoy voy a presentarles nuestra solución integral para ofrecer tecnologías avanzadas en el campo de la física y otras áreas de investigación. En esta introducción, les proporcionaré una descripción general del hardware y el software disponibles en Intel Nirvana.

🌟 Hardware disponible

Intel Nirvana ofrece una amplia gama de opciones de hardware para satisfacer las necesidades de los usuarios. Actualmente, contamos con una solución basada en múltiples GPUs alojada en Amazon, pero próximamente lanzaremos Nirvana ASIC, diseñado específicamente para solucionar problemas de aprendizaje profundo.

Los procesadores Xeon y Xeon Phi se utilizan tanto en centros de datos como en dispositivos de borde. Los procesadores Xeon están optimizados para cargas de trabajo de inferencia y entrenamiento en centros de datos, así como para tareas de computación de Alta memoria y cómputo intensivo en el borde. Próximamente, habrá una actualización a los procesadores Xeon Phi para proporcionar aún más potencia de cómputo.

🌟 Familia crest

La familia crest es un nuevo tipo de procesador diseñado exclusivamente para el aprendizaje profundo. Está compuesto por unidades de cómputo y multiplicadores de manera, eliminando elementos innecesarios para el procesamiento de gráficos. Esto permite una densidad de cómputo sin precedentes y una capacidad de cómputo mucho mayor en comparación con las unidades centrales de procesamiento regulares.

El procesador crest también cuenta con tuberías de datos y memoria aisladas, lo que garantiza que los datos siempre estén disponibles para la computadora. Además, utiliza tecnologías de memoria de alta velocidad y cuenta con enlaces de alta velocidad para el movimiento de datos tanto dentro del procesador como entre el procesador y el chasis.

🌟 Intel MKL y MKL-DNN

Intel Math Kernel Library (MKL) es una suite completa de bibliotecas de álgebra lineal que incluye funciones especializadas para el aprendizaje profundo. MKL-DNN es una extensión de MKL que se centra específicamente en el desarrollo de nuevas primitivas de redes neuronales profundas.

Estas primitivas se han integrado en muchos de los marcos de trabajo populares, lo que permite una ejecución altamente optimizada en CPUs. Son especialmente eficientes en operaciones básicas como convoluciones y pooling, y están disponibles en varios marcos de trabajo.

🌟 Acerca del framework Neon

Neon es un framework de aprendizaje profundo construido sobre bibliotecas de código abierto. Está diseñado específicamente para ofrecer soluciones empresariales rápidas y estables, en lugar de centrarse en la facilidad de prototipado y experimentación como otros frameworks.

Neon se ha escrito en Python y ofrece una interfaz fácil de usar para construir redes neuronales. También puede llamar a primitivas de bajo nivel escritas en CUDA o bibliotecas de kernel matemático para obtener un mayor rendimiento. Neon cuenta con una amplia gama de funciones y características que facilitan el desarrollo y la visualización de modelos de aprendizaje profundo.

🌟 Desarrollo de modelos en Neon

En Neon, el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo es fácil y accesible. Puede elegir entre varios backends, como CPU, GPU o el futuro ASIC de Nirvana. Una vez que haya cargado sus datos, puede definir la arquitectura de su modelo, el costo y el optimizador. Neon ofrece una amplia gama de funciones y opciones para personalizar su modelo y visualizar los resultados.

También puede utilizar conjuntos de datos preinstalados si no desea cargar sus propios datos. Neon proporciona inicializadores, optimizadores, funciones de activación y medidas de rendimiento predefinidos para facilitar la tarea de desarrollo y evaluación de modelos.

Modelos preinstalados

En Nirvana Solution Stack, entendemos que la velocidad y la escalabilidad son cruciales para las empresas y los investigadores. Es por eso que ofrecemos una variedad de modelos preinstalados y optimizados para su uso. Si está empezando o simplemente necesita resultados rápidos, puede aprovechar estos modelos preentrenados y ahorrar tiempo en la fase de desarrollo.

🌟 Interfaz de Nirvana Cloud

Nirvana Cloud es una potente plataforma en la nube que ofrece una interfaz fácil de usar para todas sus operaciones de aprendizaje profundo. Con Nirvana Cloud, no tiene que preocuparse por la infraestructura de hardware, ya que se encarga de Ello. Puede cargar sus datos, entrenar su modelo, visualizar los resultados y realizar muchas otras operaciones directamente desde la línea de comandos.

Además, también ofrecemos una opción de modo interactivo que le permite acceder a un cuaderno Jupyter. Esto le brinda una forma conveniente de escribir y ejecutar su código de aprendizaje profundo en un entorno flexible y accesible.

🌟 Compilación de gráficos en Nirvana

En Nirvana, estamos desarrollando una representación intermedia llamada nirvana graph. Esta representación se centra en lograr una separación clara entre el hardware y el software, lo que le permite elegir cualquier marco de trabajo y compilarlo en un gráfico de nirvana. Este gráfico es independiente de la plataforma de hardware y Genera núcleos optimizados para su hardware específico.

Esta flexibilidad le permite escribir su código una vez y luego implementarlo en cualquier hardware compatible. Con la compilación de gráficos en Nirvana, puede aprovechar al máximo su hardware mientras mantiene la flexibilidad en el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo.

🌟 Comparación de rendimiento

Aunque el primer silicio de Nirvana ASIC aún no se ha lanzado, los resultados de las simulaciones muestran mejoras significativas de rendimiento en comparación con las GPU actuales. Según nuestras pruebas, se espera que haya un aumento de rendimiento de 10 a 20 veces en diferentes modelos en comparación con las GPU convencionales.

Si bien aún no hemos realizado comparaciones directas con las TPU de Google o los servicios de aprendizaje profundo de Amazon, estamos seguros de que Nirvana Solution Stack ofrecerá una combinación única de rendimiento, flexibilidad y rentabilidad.

🌟 Costos y tarifas

Los costos de utilizar Intel Nirvana Solution Stack pueden variar dependiendo del tipo de negocio y la duración del compromiso. Ofrecemos servicios de consultoría profesional para ayudar a las empresas a comenzar con soluciones de aprendizaje profundo, y los precios se adaptan a las necesidades y requisitos específicos de cada cliente.

Para obtener más detalles sobre los costos y tarifas, le recomendamos ponerse en contacto con nuestro equipo de ventas o visitar nuestra página web para obtener más información.

🌟 Integración con TensorFlow y otros frameworks

En Intel Nirvana, entendemos la importancia de la integración con otros marcos de trabajo populares. Por eso, hemos trabajado en estrecha colaboración con el equipo de TensorFlow para garantizar una integración perfecta entre Nirvana Solution Stack y TensorFlow.

Además de TensorFlow, estamos explorando opciones de integración con otros marcos de trabajo y seguimos buscando formas de mejorar la interoperabilidad entre las distintas herramientas de aprendizaje profundo.

🌟 Futuro de la tecnología Nirvana

El futuro de la tecnología Nirvana se ve muy prometedor. Estamos comprometidos a seguir desarrollando soluciones de aprendizaje profundo de vanguardia que impulsen la innovación y el avance en diversos campos. Continuaremos mejorando nuestra infraestructura, ampliando nuestras opciones de hardware y brindando soporte técnico de primer nivel a nuestros usuarios.

En resumen, Intel Nirvana Solution Stack ofrece una solución completa para abordar desafíos de aprendizaje profundo tanto en el ámbito empresarial como académico. Si desea obtener más detalles o comenzar a utilizar nuestras tecnologías, le invitamos a visitar nuestro sitio web y ponerse en contacto con nuestro equipo.

🌟 Recursos y enlaces adicionales

• Sitio web oficial de Intel Nirvana Solution Stack: enlace
• Documentación y tutoriales de Neon: enlace
• Comunidad de desarrolladores de TensorFlow: enlace