Aprende a programar con oneAPI Deep Neural Networks Library

Tabla de contenidos

1. Introducción al canal de oneAPI
2. Obtener la biblioteca oneDNN
3. Ejemplos y tutoriales de oneDNN
4. Acceso a la nube de desarrollo de Intel
5. Uso de Jupyter Notebook para comenzar
6. Creación de una implementación paso a paso
7. Definición de la estructura de entrada y salida
8. Uso de pesos como datos de entrada
9. Operaciones con primitivas en oneDNN
10. Creación y ejecución de un flujo de trabajo en oneDNN
11. Conexión a vTune Analyzer para el análisis de rendimiento
12. Funciones avanzadas y recursos adicionales
13. Comunicación con el equipo de diseño en git-hub
14. Enlaces adicionales y finalización

👉 Introducción al canal de oneAPI

¡Bienvenidos de nuevo al canal de oneAPI! En el video anterior, el número 10, hablamos sobre oneDNN (Biblioteca de Redes Neuronales Profundas de oneAPI). Vimos que puedes obtener los archivos binarios de oneDNN en el kit de herramientas base de oneAPI y también en git-hub. Si buscas "git oneDNN" en Google, encontrarás el código fuente. La implementación real de las funciones o primitivas de la biblioteca se encuentra aquí. Además, hay ejemplos, tutoriales y fragmentos de código en la sección de ejemplos. Esta es una excelente forma de aprender. Si quieres probarlo en un nuevo hardware de Intel, la forma más fácil es utilizar la nube de desarrollo. Solo búscala, solicítala y en pocos clics recibirás un correo electrónico con el enlace para acceder. Una vez que lo recibas, tendrás acceso completo y podrás ejecutar el benchmark en los ejemplos sin necesidad de instalar nada. Estás listo para empezar a codificar.

👉 Obtener la biblioteca oneDNN

La biblioteca oneDNN se encuentra disponible en el kit de herramientas base de oneAPI y también en git-hub. Puedes obtener los archivos binarios en oneAPI base toolkit. Solo busca "git oneDNN" en Google y encontrarás el código fuente. Hay ejemplos, tutoriales y fragmentos de código en la sección de ejemplos. Esta es una excelente forma de aprender. Si quieres probarlo en un nuevo hardware de Intel, la forma más fácil es utilizar la nube de desarrollo. Solo búscala, solicítala y en pocos clics recibirás un correo electrónico con el enlace para acceder. Una vez que lo recibas, tendrás acceso completo y podrás ejecutar el benchmark en los ejemplos sin necesidad de instalar nada. Estás listo para empezar a codificar.

👉 Ejemplos y tutoriales de oneDNN

Explorar ejemplos y tutoriales es una excelente manera de aprender oneDNN. En la sección de ejemplos, encontrarás una variedad de casos de uso y operaciones comunes que puedes realizar con oneDNN. Sigue los pasos de los tutoriales y podrás ejecutar los ejemplos paso a paso. Esto te ayudará a comprender mejor el modelo de programación de oneDNN y sus conceptos clave. Además, podrás familiarizarte con la forma en que se estructuran las implementaciones y cómo se pueden aprovechar las primitivas para obtener un mejor rendimiento. ¡No dudes en experimentar con los ejemplos y descubrir las posibilidades que oneDNN tiene para ofrecer!

👉 Acceso a la nube de desarrollo de Intel

Si deseas probar oneDNN en un nuevo hardware de Intel sin tener que configurar tu propia máquina, la nube de desarrollo de Intel es la solución perfecta. Simplemente busca la nube de desarrollo de Intel en Google, solicita el acceso y recibirás un correo electrónico con un enlace para acceder a la nube. Una vez que ingreses, tendrás acceso completo a una máquina virtual con todas las herramientas necesarias preinstaladas. Esto te permitirá ejecutar los ejemplos y realizar pruebas sin tener que preocuparte por la configuración del entorno. ¡Es una forma rápida y sencilla de comenzar a trabajar con oneDNN!

👉 Uso de Jupyter Notebook para comenzar

Una forma conveniente de comenzar con oneDNN es utilizar Jupyter Notebook. Puedes acceder a los tutoriales de oneDNN en formato de cuaderno interactivo y seguir las instrucciones paso a paso. Esto te dará una idea más clara de cómo usar oneDNN para diferentes casos de uso. Para comenzar, navega hasta la carpeta de tutoriales de oneDNN en el repositorio oneAPI-Samples y abre el cuaderno de introducción. Sigue las instrucciones que se proporcionan en el cuaderno para comprender mejor la estructura de los datos de entrada y salida, así como el uso de diferentes operaciones y primitivas en oneDNN. ¡No dudes en experimentar y modificar el código para obtener mejores resultados!

👉 Creación de una implementación paso a paso

Vamos a construir una implementación paso a paso para comprender mejor el modelo de programación de oneDNN. En primer lugar, necesitamos definir una estructura para la entrada y la salida. Estas estructuras se definen mediante diferentes tipos de memoria, lo que determina cómo se almacena y se accede a los datos. Además de la entrada y la salida, en muchos casos también necesitamos utilizar pesos como datos de entrada en nuestras operaciones. A continuación, definimos la operación real que queremos ejecutar, como la función de activación ReLU. Las operaciones en oneDNN se representan mediante primitivas. Estas primitivas son funciones matemáticas o lógicas que se ejecutan en un dispositivo específico llamado motor. El motor puede ser una CPU de Intel, una GPU de nVidia u otro dispositivo compatible con oneDNN. Seguiremos construyendo nuestra implementación paso a paso y veremos cómo se crean y ejecutan los flujos de trabajo en oneDNN.

👉 Definición de la estructura de entrada y salida

La estructura de entrada y salida es fundamental en oneDNN. Define cómo se organiza y se accede a los datos en las operaciones. En muchos casos, los datos se almacenan en matrices y se organizan según un cierto formato. Este formato puede variar dependiendo del tipo de operación que se realice y del dispositivo de cálculo utilizado. Al definir la estructura de entrada y salida, debemos especificar el formato de los datos y cómo se accede a ellos. Esto es importante para garantizar un Correcto procesamiento de los datos y obtener resultados precisos. Asegurémonos de comprender bien la estructura de entrada y salida en nuestra implementación para obtener los mejores resultados posibles.

👉 Uso de pesos como datos de entrada

En algunas operaciones, como las capas de una red neuronal, es necesario utilizar pesos como datos de entrada. Los pesos representan los parámetros que se ajustan durante el entrenamiento del modelo. En oneDNN, podemos definir estos pesos como estructuras de memoria y utilizarlos en nuestras operaciones. Al utilizar pesos, podemos obtener resultados más precisos y realizar cálculos más avanzados. Sin embargo, debemos asegurarnos de que los pesos estén adecuadamente inicializados y ajustados para evitar resultados incorrectos. Además, es importante tener en cuenta que el uso de pesos puede aumentar la complejidad computacional de nuestras operaciones. Por lo tanto, optimizar el uso de pesos y ajustarlos correctamente es esencial para obtener un rendimiento óptimo.

👉 Operaciones con primitivas en oneDNN

En oneDNN, las operaciones se representan mediante primitivas. Una primitiva es una función matemática o lógica que se ejecuta en un motor específico. Estas primitivas encapsulan operaciones comunes, como la convolución, la agrupación o la función de activación ReLU. Al crear una primitiva, podemos especificar varios parámetros, como la estructura de entrada, la estructura de salida y cualquier otro parámetro necesario para la operación en cuestión. Podemos crear primitivas una vez y luego ejecutarlas tantas veces como sea necesario en diferentes flujos de trabajo. Esto ayuda a optimizar el rendimiento y reducir la sobrecarga de creación y destrucción de primitivas. Además, en oneDNN podemos utilizar operaciones post-op para concatenar o fusionar ciertas operaciones y mejorar el rendimiento.

👉 Creación y ejecución de un flujo de trabajo en oneDNN

En oneDNN, un flujo de trabajo es una secuencia de operaciones que se ejecutan en un orden determinado. Las operaciones se ejecutan en un motor específico y pueden depender de los resultados de operaciones anteriores. Para crear y ejecutar un flujo de trabajo en oneDNN, necesitamos definir el motor en el que se ejecutarán las operaciones y configurar el flujo de trabajo en sí. El motor puede ser una CPU de Intel, una GPU de nVidia u otro dispositivo compatible con oneDNN. Configuramos el flujo de trabajo especificando las primitivas que queremos ejecutar y el orden en que deben ejecutarse. Una vez que el flujo de trabajo está configurado, lo ejecutamos y esperamos hasta que se complete la ejecución. Luego, podemos leer los resultados en el búfer de salida y continuar con el procesamiento de los datos. La creación y ejecución de flujos de trabajo en oneDNN nos permite realizar cálculos más complejos y obtener resultados precisos y eficientes.

👉 Conexión a vTune Analyzer para el análisis de rendimiento

En oneDNN, podemos conectar la biblioteca a vTune Analyzer para realizar un análisis detallado del rendimiento. vTune Analyzer es una herramienta de Intel que puede detectar automáticamente el código JIT (just-in-time) de oneDNN y proporcionar estadísticas detalladas sobre el rendimiento de nuestras operaciones. Esto incluye información sobre el tiempo de ejecución, el uso de memoria, la latencia y otros aspectos clave del rendimiento. Con vTune Analyzer, podemos rastrear y depurar fácilmente los cuellos de botella de rendimiento en nuestras implementaciones de oneDNN y optimizar el código para obtener un rendimiento óptimo. Asegurémonos de utilizar esta poderosa herramienta para obtener el máximo rendimiento de nuestras implementaciones.

👉 Funciones avanzadas y recursos adicionales

oneDNN ofrece muchas funciones avanzadas y recursos adicionales que pueden ayudarnos a mejorar nuestras implementaciones y obtener resultados precisos y eficientes. Estos recursos incluyen técnicas de optimización, manejo de memoria, soporte para diferentes tipos de datos y contenido adicional en la documentación. Podemos explorar todas estas funciones y recursos en la documentación oficial de oneDNN. Allí encontraremos información detallada sobre cómo utilizar todas las capacidades de oneDNN y cómo resolver problemas comunes. Asegurémonos de aprovechar al máximo todos estos recursos para obtener los mejores resultados posibles en nuestras implementaciones.

👉 Comunicación con el equipo de diseño en git-hub

En git-hub, podemos comunicarnos directamente con el equipo de diseño de oneDNN. Esto nos brinda la oportunidad de hacer preguntas, solicitar mejoras, proporcionar comentarios y participar activamente en el desarrollo de oneDNN. Podemos crear problemas (issues) en git-hub para reportar errores, solicitar nuevas funciones o sugerir cambios en la biblioteca. Además, podemos unirnos a la comunidad de desarrolladores en git-hub y participar en discusiones y debates sobre oneDNN. Es importante aprovechar esta oportunidad para interactuar con el equipo de diseño y contribuir al crecimiento y mejora continua de oneDNN.

👉 Enlaces adicionales y finalización

Para obtener más información sobre oneDNN, sus características y casos de uso, puedes seguir los enlaces adicionales que se proporcionan a continuación:

• Documentación oficial de oneDNN
• Repositorio de oneDNN en git-hub
• Página de vTune Analyzer

¡Buena suerte en tu camino con oneDNN y no dudes en explorar las capacidades de esta poderosa biblioteca de redes neuronales profundas!