IT之家 10 月 31 日消息，TensorFlow 是一個端到端開源機器學(xué)習(xí)平臺。它擁有一個全面而靈活的生態(tài)系統(tǒng)，其中包含各種工具、庫和社區(qū)資源，借助 TensorFlow，初學(xué)者和專家可以輕松創(chuàng)建適用于桌面、移動、Web 和云環(huán)境的機器學(xué)習(xí)模型。
隨著英特爾自家銳炫獨顯的發(fā)布，英特爾官方宣布推出 Intel Extension for TensorFlow，這是一種在英特爾 AI 硬件上運行 TensorFlow 應(yīng)用的開源解決方案。
據(jù)介紹，Intel Extension for TensorFlow 是一個高性能深度學(xué)習(xí)擴展，實現(xiàn)了 TensorFlow PluggableDevice 接口。通過與 TensorFlow 框架的無縫集成，它允許 TensorFlow 開發(fā)人員輕松訪問英特爾 XPU（GPU、CPU 等）設(shè)備。借助英特爾擴展，開發(fā)人員可以在零代碼更改的情況下在英特爾 AI 硬件上訓(xùn)練和推斷 TensorFlow 模型。
Intel Extension for TensorFlow 構(gòu)建在 oneAPI 軟件組件之上。大多數(shù)性能關(guān)鍵圖和運算符都通過使用英特爾 oneAPI 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (oneDNN) 進行了高度優(yōu)化，這是一個用于深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的開源跨平臺性能庫。其他運算符使用 SYCL 實現(xiàn)，這是一種用于編程加速器和多處理器的 API 核心語言。
該插件還維護一個本地 Eigen 數(shù)學(xué)庫，該庫將 Eigen 移植到 SYCL 語言，以便它可以生成 SYCL 內(nèi)核程序來實現(xiàn)設(shè)備運算符。Intel Extension for TensorFlow 還實現(xiàn)了所有 TensorFlow GPU 運算符，從而確保英特爾 GPU 具有良好的性能和足夠的模型覆蓋率。
IT之家了解到，Intel Extension for TensorFlow 可搭配 Flex 系列數(shù)據(jù)中心 GPU 和英特爾銳炫系列用于 Linux 以及 Windows 11 的 Linux 子系統(tǒng) (WSL2) 。
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