PlaidML
Detalles de precios
Gratuito y de código abierto. Distribuido bajo la licencia Apache 2.0.Características
Aceleración multi-hardware (CPU, GPU); Soporta GPUs AMD, Intel, NVIDIA; Integraciones con frameworks (Keras, ONNX); Código abierto; Sin dependencias de bibliotecas propietarias (ej. CUDA); Optimización automática de código; Soporta Linux, macOS, Windows; APIs C/C++ y Python; Arquitectura flexible y extensible.Integraciones
Integración con Keras, ONNX; APIs para Python, C, C++; Soporte para OpenCL, LLVM; Integración con Bazel (para compilación).Vista previa
PlaidML es un framework de aceleración de aprendizaje automático de código abierto diseñado para permitir la ejecución eficiente de modelos de aprendizaje profundo en una variedad de hardware, incluyendo CPUs y GPUs de diferentes proveedores (AMD, Intel, NVIDIA). Una característica clave de PlaidML es su independencia de bibliotecas propietarias como CUDA de NVIDIA, lo que lo hace más versátil y accesible para su uso en hardware diverso. El framework proporciona un backend para bibliotecas populares de aprendizaje profundo como Keras y ONNX, permitiendo a los desarrolladores ejecutar sus modelos existentes con aceleración en hardware compatible. PlaidML incluye componentes para optimizar automáticamente el código para la arquitectura de hardware específica, lo que ayuda a mejorar el rendimiento. Soporta los principales sistemas operativos: Linux, macOS y Windows. PlaidML es un proyecto de código abierto, lo que contribuye a su flexibilidad y extensibilidad. Aunque la última versión oficial en PyPI es de principios de 2020, el proyecto se mantiene activo en GitHub y puede ser utilizado para tareas de aprendizaje profundo en hardware no totalmente compatible con otros frameworks.