谷歌OpenXLA开源 整合一切框架和AI芯片 AI开发大一统 (谷歌opener)

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• 人工默认开发的罕用工具
• 人工默认罕用的开发框架

AI开发大一统：谷歌OpenXLA开源，整合一切框架和AI芯片

在未来，机器学习开发畛域有望走向一致，这是由谷歌与多家科技巨头协作推进的 OpenXLA 名目所引领的改革。

去年在 Google Cloud Next 2022 优惠上，OpenXLA 名目初次亮相。

该名目旨在整合不同的机器学习框架，为开发者提供自在选用框架和配件的或许，以减速机器学习运行的交付并优化代码可移植性。

随着本周谷歌发表 OpenXLA 名目正式开源，这一指标的成功向前迈进了一大步。

OpenXLA 的外围是创立一个一致的机器学习编译器，它能够与多种机器学习框架和配件平台协同上班。

这一翻新旨在消弭以前面临的碎片化基础设备疑问，比如框架、配件和用例的差异，这些差异限度了开发人员的上班效率，阻碍了模型的可移植性、效率和消费化。

经过 OpenXLA，开发者能够编译和优化来自一切上游机器学习框架的模型，使之在各种配件上成功高效训练和服务。

这一动作带来了显著的优化，包含训练期间、吞吐量、服务提前以及最终颁布的计算老本。

但是，机器学习技术设备面临诸多应战。

随着AI技术在各个行业中的运行，开发团队须要应答复杂的应战，如疾病预测、共性化学习体验和黑洞物理学钻研等。

在这一环节中，深度学习模型的计算需求以指数级增长，造成对高性能和高应用率基础架构的需求。

同时，为了提高效率，团队经常使用了多种配件，从数据中心中的节能机器学习公用ASIC到提供更快照应速度的AI边缘处置器。

这些设备经常使用定制化的共同算法和软件库。

但是，没有通用的编译器将不同配件设备与宽泛经常使用的机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch）衔接起来，开发人员必定破费少量精神手动优化每个配件指标的模型操作。

这导以至用定制软件库或特定于设备的代码须要专业常识，进而造成了跨框架和配件的孤立门路，提高了保养老本并引发了供应商锁定，减缓了机器学习开发的进程。

OpenXLA名目经过提供先进的ML编译器，协助裁减ML基础设备的复杂性。

它的关键指标是减速人工默认的开发和交付，以成功AI在事实环球中的更大后劲。

OpenXLA旨在消弭开发人员面临的阻碍，提供性能、可裁减性、可移植性、灵敏性和易用性。

OpenXLA的社区会集了AI/机器学习畛域不同级别（从框架到编译器、runtime和芯片）的开发人员和行业指导者，旨在处置碎片化疑问。

作为开源名目，OpenXLA遵照准则以促成生态系统的性能、规模和可移植才干。

OpenXLA的亮点包含宽泛的机器学习用例支持、最佳性能的开箱即用、轻松裁减上班负载、便携性和可选性以及灵敏性。

此外，它经过StableHLO作为ML框架和ML编译器之间的可移植层，支持灵活、量化和稠密性的初级运算，并提供兼容性保障。

OpenXLA的推出旨在减速AI开发和部署，促成跨框架和配件的一致，最终成功机器学习畛域的一致。

这一名目不只为开发者提供了更高效、更灵敏的工具，也为AI技术在事实环球中的运行开拓了新的或许性。

人工默认开发的罕用工具

人工默认开发的罕用工具包含TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn等。

TensorFlow是谷歌开发的一款弱小的开源机器学习框架。

它能够处置大规模的数据集，并且提供了丰盛的工具来构建和训练各种深度学习模型。

TensorFlow支持散布式训练，能够在不同配件上高效运转，从单个CPU到多个GPU，甚至是大规模的散布式系统。

其灵敏的架构使得开发者能够轻松地启动模型设计、调试和消费部署。

PyTorch是另一个广受欢迎的开源机器学习库，特意在科研畛域和原型开发中有很高的经常使用率。

与TensorFlow相比，PyTorch提供了愈加直观的API，使得模型开发和调试变得愈加便捷快捷。

PyTorch支持灵活计算图，这象征着在构建神经网络时可以愈加灵敏。

此外，PyTorch也集成了许多现代优化算法，有助于优化模型的训练成果。

Keras是一个上层神经网络API，能够以TensorFlow, CNTK, 或许 Theano作为后端运转。

Keras的设计初衷是提供繁复的API，以缩小开发者的认知累赘。

因此，它特意适宜于极速原型设计和试验。

Keras提供了丰盛的预约义层，使得构建复杂的神经网络结构变得轻而易举。

同时，其优雅的代码格调和直观的API也深受开发者喜欢。

Scikit-learn则是一个专一于传统机器学习算法的Python库。

它提供了少量的预处感性能、模型训练算法和评价工具，笼罩了从数据预处置到模型部署的整个流程。

Scikit-learn的算法成功都经过了高度优化，能够在处置大规模数据集时坚持高效的性能。

此外，其完善的文档和丰盛的示例也使得学习和经常使用变得相对容易。

这些工具各有所长，在人工默认开发的不同阶段和场景中施展着关键作用。

开发者可以依据名目需求和自身技艺选用适宜的工具来减速开发进程并提高模型品质。

人工默认罕用的开发框架

人工默认罕用的开发框架如下：

1、TensorFlow

TensorFlow是人工默认畛域最罕用的框架，是一个经常使用数据流图启动数值计算的开源软件，该框架准许在任何CPU或GPU上启动计算，无论是台式机、主机还是移动设备都支持。

该框架经常使用C++和Python作为编程言语，便捷易学。

2、微软的CNTK

CNTK是一款开源深度学习工具包，是一个提高模块化和保营养离计算网络，提供学习算法和模型形容的库，可以同时应用多台主机，速度比TensorFlow快，关键经常使用C++作为编程言语。

Theano是一个弱小的Python库，该库经常使用GPU来口头数据密集型计算，操作效率很高，常被用于为大规模的计算密集型操作提供能源。

Caffe是一个弱小的深度学习框架，关键驳回C++作为编程言语，深度学习速度十分快，借助Caffe，可以十分轻松地构建用于图像分类的卷积神经网络。

Keras是一个用Python编写的开源的神经网络库，与TensorFlow、CNTK和Theano不同，它是作为一个接口，提供上档次的形象，让神经网络的性能变得便捷。

Torch是一个用于迷信和数值的开源机器学习库，关键驳回C言语作为编程言语，它是基于Lua的库，经过提供少量的算法，更易于深入学习钻研，提高了效率和速度。

它有一个弱小的n维数组，有助于切片和索引之类的操作。

除此之外，还提供了线性代数程序和神经网络模型。

框架是一个NET机器学习框架，关键经常使用C#作为编程言语，该框架可以有效地处置数值优化、人工神经网络，甚至是可视化，除此之外，对计算机视觉和信号处感性能十分弱小，同时也使得算法的成功变得便捷。