Intel’in bir sonraki nesil donanımları birçok kişinin dikkatini çekmişken, son zamanlarda ortaya çıkan yazılım çerçevelerinin de aynı derecede önemli ve etkileyici olduğunu belirtmek gerekir. Bugün, özellikle kenar AI dağıtımı için OpenVINO’dan bahsedeceğiz.
11. Nesil Intel® Core™ İşlemcileri
Intel’in 11. Nesil Tiger Lake işlemcileri Eylül 2020’de ilk kez tanıtıldı ve o zamandan beri büyük bir övgü ve karşılamayla karşılandı. Önceki 14nm’den yükseltilmiş 10nm yarı iletken üretim süreci ile donatılan bu Tiger Lake işlemcileri, hem performansta büyük bir sıçrama hem de enerji verimliliğinde önemli bir artış gösterdi.
Üstelik, Tiger Lake serisinin üst düzey modelleri, yeni Intel® Iris® Xe Grafik sayesinde grafik performansında olağanüstü bir artış sunuyor; bu, makine öğrenimi yüklerini yönetmek için harika bir haber. Ayrıca, bu yeni işlemcilerde makine öğrenimi çıkarım sürelerinin performansını daha da artıran derin öğrenme destekli bir AI motoru bulunmaktadır.
OpenVINO araç takımı gibi çerçevelerle bir araya geldiğinde, Intel’in 11. Nesil Tiger Lake işlemcilerinin bilgisayarla görme gibi kenar AI uygulamalarının yükselişi için bir temel sağlamada önemli bir rol oynamasını bekliyoruz!
OpenVINO Nedir?
OpenVINO araç takımı, Intel donanımında bilgisayarla görme, ses tanıma, doğal dil işleme, öneri sistemleri ve daha fazlası gibi kenar makine öğrenimi uygulamalarını dağıtmak için kapsamlı bir araç takımıdır. Konvolüsyonel sinir ağları, tekrarlayan ve dikkat tabanlı ağlar gibi modern sinir ağı mimarilerini destekleyen OpenVINO, kenar makine öğrenimi yüklerinizi etkili bir şekilde standartlaştıran, optimize eden ve nihayetinde dağıtan bir uçtan uca çözüm olarak tasarlanmıştır.
OpenVINO’nun Temel Özellikleri
- Kenar üzerinde CNN tabanlı derin öğrenme çıkarımını etkinleştirir
- Intel Donanımı üzerinde sorunsuz, entegre heterojen yürütmeyi destekler:
- Intel® CPU’lar
- Intel® İşlemci Grafik
- Intel® Neural Compute Stick 2
- Intel® Movidius™ VPUs ile Intel® Vision Accelerator Tasarımı
- Bilgisayarla görme fonksiyonları ve önceden optimize edilmiş çekirdekler için kullanımı kolay bir kütüphane aracılığıyla pazara çıkış süresini hızlandırır
- OpenCV ve OpenCL™ gibi bilgisayarla görme standartları için optimize edilmiş çağrılar içerir
OpenVINO Araç Takımı iş akışı, OpenVINO’da kullanılmak üzere bir eğitimli sinir ağını kaynak çerçevesinden açık kaynaklı, nGraph uyumlu Ara Dönüşüm Temsili (IR)‘ne dönüştüren çok platformlu bir komut satırı aracı olan Model Optimizatörü ile başlar. Caffe, TensorFlow, MXNet, Kaldi ve ONNX gibi birçok popüler çerçeve desteklenmektedir. Dönüştürmenin yanı sıra, modelinizi ekstra katmanları kaldırarak ve işlemleri birleştirerek daha basit ve hızlı hale getirecek şekilde optimize eder.
Buradan, OpenVINO tarafından sunulan kapsamlı araç setinden faydalanabilirsiniz, örneğin:
- Derin Öğrenme Çıkarım Motoru – Desteklenen Intel donanımında yüksek performanslı çıkarım için birleşik bir API
- Eğitim Sonrası Optimizasyon Aracı – Bir modeli kalibre etmek ve ardından INT8 hassasiyetinde çalıştırmak için bir araç
- Derin Öğrenme Akışlayıcı (DL Streamer) – Medya analitiği bileşenlerinin grafiklerini oluşturmak için akış analitiği çerçevesi
- OpenCV – Intel® donanımı için optimize edilmiş OpenCV bilgisayarla görme kütüphanesi
- Intel® Media SDK – Donanım hızlandırmalı video çözme, kodlama ve işleme (sadece Linux)
- Ek Araçlar – Benchmark Uygulaması, Cross Check Aracı, Derleme aracı ve daha fazlası!
Kapsamlı Dokümantasyon & Örnekler
Kullanıcıların başlamasına yardımcı olmak için OpenVINO, birçok dokümantasyon ve örnek ile birlikte gelir. Örneğin, Çıkarım Motoru Örnekleri, dağıtım sürecinizi hızlandırmak için bir dizi referans konsol uygulaması sağlar. Ayrıca, Open Model Zoo, önceden eğitilmiş modellerle uygulama demoları ve kapsamlı dokümantasyon sunar; bunları derin öğrenme uygulamanızı oluşturmak için şablon olarak kullanabilirsiniz!
OpenVINO, ayrıca Derin Öğrenme Çalışma Masası aracılığıyla, kullanışlı bir web tabanlı grafik arayüz ile de kullanılabilir.
Neden OpenVINO Kullanmalısınız?
Kenar AI uygulamalarının endüstrilerde ve akıllı şehirlerde giderek daha önemli bir rol oynamasıyla birlikte, bunları geliştirirken ele alınması gereken birçok zorluk da bulunmaktadır. Özellikle, OpenVINO, derin öğrenme uygulamalarını kenarda dağıtırken üç ana sorunu çözmektedir.
Gerçek Zamanlı Uygulamalar için Daha Hızlı İşleme
Teorik olarak, nispeten zayıf donanımlarda bile en son makine öğrenimi çıkarım sürelerinde çalışmak mümkün olsa da, gerçek zamanlı uygulamaları kenarda dağıtmak için işleme hızları büyük bir endişe kaynağıdır.
Güvenlik görüntülerinin vizyon tabanlı analizi ve endüstriyel makinelerde anomali tespiti gibi uygulamalar, daha fazla zararı önlemek için mümkün olan en az gecikmeyle yanıt verilmesi gereken uygulamalardır. Bu nedenle, OpenVINO tarafından sunulan optimizasyonlar, Intel donanımında dağıtılan bu tür uygulamalar için önemli bir avantajdır; bu uygulamalar daha hızlı ve daha etkili çalışacaktır.
Optimize Edilmiş Güç Tüketimi
Intel’in yeni 11. Nesil Tiger Lake işlemcilerinin sağladığı işlem gücü artışı ile, kenar AI uygulamalarıyla ilgili endişeler artık güç verimliliğine odaklanacaktır. Kenar cihazlarda optimize edilmemiş, hantal çalışma süreleri çalıştırmak, güç tüketimini artıracak ve uzun vadede büyük ölçekli kenar çözümlerinin sürdürülebilirliğini zedeleyecektir. Bu nedenle, OpenVINO’nun optimizasyonları, makine öğrenimi uygulamalarının daha hızlı çalışmasını sağlamakla kalmayacak, aynı zamanda çalışırken daha az enerji tüketmelerine de olanak tanıyacaktır.
Etkin, Akıcı Geliştirme Araçları
OpenVINO, kenar dağıtımı için etkili makine öğrenimi çıkarım çalışma süreleri oluşturmak için kapsamlı bir araç seti sunar; bu, uygulamalarınızın pazara çıkış süresini ve geliştirme maliyetlerini önemli ölçüde azaltmanıza olanak tanır. Ayrıca, OpenVINO ile birçok popüler makine öğrenimi çerçevesini kullanabileceğinizi de unutmayın – bu nedenle mevcut projelerinizi bu araçlardan yararlanmak için kolayca taşımak mümkündür! Bununla birlikte, OpenVINO’nun uzun vadede sürekli kullanan geliştiriciler için kesinlikle bir oyun değiştirici olacağını düşünüyorum.
reServer’ı Tanıtıyoruz
Intel Tiger Lake işlemcilerinin ve OpenVINO’nun avantajlarından yararlanabilecek bir donanım arıyorsanız, reServerdan başka bir yere bakmayın. reServer, en son 11. Nesil Intel Core i3 CPU ve Intel UHD Xe Graphics ile güçlendirilmiş, hem kenar hem de bulut bilişim senaryolarında kullanılabilen kompakt ve güçlü bir sunucudur. Bu, OpenVINO ile tamamen uyumlu olduğu anlamına gelir ve derin öğrenme uygulamalarını kenar için etkili bir şekilde optimize edip dağıtmak için kullanabilirsiniz.
Yalnızca bu değil, reServer, iki yüksek hızlı 2.5-Gigabit Ethernet portu ve 5G LoRaWAN, BLE ve WiFi ile hibrit bağlantı dahil olmak üzere çeşitli ağ bağlantı yetenekleri ile birlikte gelir – ayrıca entegre soğutma ve 3.5” SATA sabit disk sürücülerini içten monte etmek için çift SATA III konektörleri de mevcuttur. Gerçekten de güçlü kenar bilişim uygulamaları için eksiksiz bir çözümdür.
Ürün Özellikleri
- CPU: En son 11. Nesil Intel® Core™ i3 CPU, 4.10GHz’e kadar çalışır
- Grafikler: Intel UHD Graphics Xe G4 48EUs, 1.25 GHz’e kadar çalışır
- Zengin Aksesuarlar: Çift 2.5-Gigabit Ethernet, USB 3.0 Type-A, USB 2.0 Type-A, HDMI ve DP çıkışı
- 5G, LoRa, BLE ve WiFi dahil hibrit bağlantı (5G ve LoRa için ek modüller gereklidir)
- 3.5” SATA sabit disk sürücüleri için yeterli iç muhafaza depolama alanı ile çift SATA III 6.0 Gbps veri konektörleri
- M.2 B-Key/ M-Key/ E-Key ile SSD’ler veya 4G ve 5G modülleri için genişletilebilirlik
- Kompakt sunucu tasarımı, toplam boyut 124mm*132mm*233mm
- Harika ısı dağılımı için büyük VC ısı emici ile sessiz soğutma fanı
- İç bileşenlere kolay erişim ile kolay kurulum, yükseltme ve bakım
Beklemeyin, daha fazla bilgi için Seeed Online Store‘ı ziyaret edin!
Özet & Daha Fazla Kaynak
OpenVINO, makine öğrenimi çıkarım çalışma sürelerini Intel donanımında etkili bir şekilde dönüştürmenize, optimize etmenize ve dağıtmanıza yardımcı olan bir çerçevedir. Eğer zaten Intel donanımını kullanıyorsanız, kenar makine öğrenimi uygulamalarınızın dağıtımını optimize etmek için kesinlikle OpenVINO’ya göz atmalısınız. Aksi takdirde, hala seçim sürecindeyseniz, bu önemli bir faktör olabilir!
Daha fazla kaynak için, aşağıdaki bağlantılara göz atmayı unutmayın!