Intel AIDC 2018:从训练到推理的端到端深度学习项目
"Intel在2018年AI开发者大会上发布了一份关于如何利用优化的硬件和软件进行端到端深度学习项目创建的文档。这份资料详细介绍了从训练到推理的全过程,强调了Intel的OpenVINO工具包在加速深度学习应用中的作用。文档可能包含了处于开发阶段的产品、服务和/或流程的信息,但所有内容都可能随时变更,建议联系Intel代表获取最新资讯。Intel技术的功能和优势取决于系统配置,可能需要启用特定的硬件、软件或服务激活。需要注意的是,没有任何计算机系统能够做到绝对安全。性能测试展示了在特定系统中组件的表现,但硬件、软件或配置的差异会影响实际性能。建议在购买决策时参考其他信息来源以评估性能。Intel提供了关于基于其产品的成本降低场景,旨在作为示例说明如何在特定情况下实现效率提升和成本节省。" 在这份文档中,Intel聚焦于深度学习的实践过程,特别是如何通过其优化的硬件和软件解决方案,如OpenVINO(开放视觉推理及深度学习部署工具包),来创建一个完整的端到端项目。OpenVINO是Intel设计的一个强大工具,它能帮助开发者将训练好的深度学习模型部署到各种设备上,包括边缘设备和云端服务器,实现高效能的推理。 文档可能涵盖了以下关键知识点: 1. **深度学习工作流**:从数据预处理、模型训练、验证,到模型优化和部署的整个流程,Intel可能会提供具体的步骤和最佳实践。 2. **硬件优化**:Intel可能讨论了其处理器如何针对深度学习任务进行优化,以及如何利用硬件加速器(如FPGA和GPU)提高计算效率。 3. **OpenVINO工具包**:OpenVINO的角色和用法,如何将深度学习模型转换为可在多种硬件平台上运行的优化代码,以及如何利用模型优化器和推理引擎提升性能。 4. **性能评估**:通过实例展示如何在不同硬件配置下测试和比较模型的性能,强调了系统配置对实际性能的影响。 5. **安全性与激活**:强调Intel技术的安全性特点,指出需要激活相关硬件、软件以确保功能完整,同时也警告用户没有绝对安全的系统。 6. **成本效益分析**:提供了基于Intel技术的成本节省案例,帮助用户理解如何通过采用Intel产品和服务来降低成本并提高项目效率。 这份资料对于那些希望在Intel平台上构建深度学习解决方案的开发者来说,是一份宝贵的资源,它不仅提供了理论知识,还包含了大量的实践经验分享。
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