Intelは、34のオープンソースAIリファレンスキットを提供することで、AIアプリケーションを構築する開発者やデータ科学者をより多く取り込もうとしている。同社は、これらのキットによって、Intelのシリコン上に機械学習システムを実装するために必要な時間とリソースを大幅に削減するとしている。Accentureと共同で開発されたこのリファレンスキットは、一般的なAIやMLのワークロードに対応している。
これらのキットは、必要なモデルコード、トレーニングデータ、ライブラリ、openAPIコンポーネント、およびIntel製ハードウェアへの実装を容易にするための説明書を提供する。Intelは、コミュニティからのフィードバックに基づき、リファレンス・キットを定期的に更新する予定だ。ただし、キットはソフトウェア・ベースであり、アプリケーションを構築するためにIntelのハードウェアをユーザーが用意する必要があることに注意が必要だ。
IntelのAI・アナリティクス担当副社長兼ジェネラル・マネージャーであるWei Li博士は、「IntelのAIリファレンス・キットは、何百万人もの開発者やデータ・サイエンティストに、医療・ライフサイエンス、金融サービス、製造、小売、その他多くの領域でAIアプリケーションを構築・拡張するための、簡単でパフォーマンスとコスト効率の高い方法を提供します。Intelは、AIアクセラレーションを実現するプロセッサーやシステムのポートフォリオだけでなく、オープンなAIソフトウェア・エコシステムへの貢献を通じて、あらゆる場所でAIの未来を実現することにコミットしています。リファレンス・キットは、IntelのAIソフトウェア・ポートフォリオのコンポーネントを使用し、オープンで標準ベースのoneAPIマルチアーキテクチャ・プログラミング・モデルを基盤として構築されています」と、声明の中で述べている。
Intelは、Habana Gaudi2トレーニング・プロセッサー、Ponte Vecchio GPU、Sapphire Rapids Xeon Scalableプロセッサーに統合されたAdvanced Matrix Extensionsなど、AIアプリケーションを実行できるアクセラレーターやGPUをいくつか提供している。NVIDIAのGPUは、AI分野でより大きな注目を集め、より広く採用されているが、NVIDIAカードの潜在的な不足と価格の高騰により、Intelが優位に立つ可能性がある。
リファレンスキットは、oneAPIのオープンな標準ベースの異種混在プログラミングモデルと、Intel® AIアナリティクス・ツールキットやIntel® Distribution of OpenVINO™ツールキットなど、IntelのエンドツーエンドのAIソフトウェア・ポートフォリオのコンポーネントを基盤として構築されており、AI開発者はアプリケーションへのAI導入プロセスを合理化し、既存のインテリジェント・ソリューションを強化し、展開を加速することが出来る。その結果、従来のモデル開発ワークフローに比べ、より短期間で生産性の高いワークフローによるパフォーマンスの向上が実証されている。
構成済みのリファレンス・キットは、消費者製品、エネルギー・公益事業、金融サービス、健康・ライフサイエンス、製造、小売、通信などの業界にわたるソリューションのAI開発を簡素化する。以下は、各業界におけるメリットの一例だ:
- 企業向け会話型AIチャットボットとのインタラクションをセットアップするために設計されたAIリファレンスキットを使用すると、ユーザーはoneAPIの最適化によりバッチモードでの推論を最大45%高速化することができる – https://github.com/oneapi-src/customer-chatbot
- ライフサイエンス向けの視覚的品質管理検査を自動化するために設計されたAIリファレンスキットは、oneAPIの最適化により、視覚的欠陥検出のためのトレーニングを最大20%高速化し、推論を55%高速化することを実証しました – https://github.com/oneapi-src/visual-quality-inspection
- 開発者がユーティリティ資産の健全性を予測し、より高いサービス信頼性を提供できるようにするために、予測精度を最大25%向上させるAIリファレンスキットがある – https://github.com/oneapi-src/predictive-asset-health-analytics
AIリファレンスキットは、解決までの時間を数週間から数日に短縮し、データサイエンティストや開発者が専有環境の制限を克服することで、より迅速かつ低コストでモデルをトレーニングできるよう支援する。oneAPIが提供するAIツールと最適化は、オープン・アクセラレーション・コンピューティング・アプリケーションの移植性を最大化するものだ。
Intelの今回の動きは、AI分野で先を行くNVIDIAに追いつくためでもある。Li氏は、「NVIDIAは既に10年先を行っている。そのポジションを当然だと思わない人に追いつくのは難しい」と、NVIDIAのソフトウェア能力がIntelの数年から10年先を行っていると考えている。
Li氏によると、NVIDIAは自社製GPUに独占的に注力することで、ハードウェア側のばらつきを抑え、ソフトウェアがうまく機能するようにしているという。同時に、チップ設計者は、NVIDIA Modulusのようなスタックの上位にあるオープンソフトウェアコンポーネントの開発に加え、PyTorchやTensorFlowのようなオープンソースの機械学習フレームワークを長い間サポートしてきた。
「開発者やデータサイエンティストに構築してもらうために、スタックの特定のポイントではオープンにしたい。その点で、彼らは理にかなった本当に良いバランスを見つけたと思います」と彼は言う。
コミュニティからのフィードバックや投稿を通じて、一部のキットは今後も更新される予定だ。具体的なキットには、視覚的品質検査、企業向け会話型AIチャットボットのセットアップ、資産の健康状態の予測分析、医療画像診断、ドキュメントの自動化、AI構造化データ生成などが含まれる。キットはIntelのWebページまたはGitHubから無料でダウンロードできる。
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