PlaidML

Описание

PlaidML — это открытый фреймворк для ускорения задач машинного обучения, разработанный для обеспечения эффективного выполнения моделей глубокого обучения на разнообразном оборудовании, включая центральные процессоры (CPU) и графические процессоры (GPU) от различных производителей (AMD, Intel, NVIDIA). Ключевой особенностью PlaidML является его независимость от проприетарных библиотек, таких как CUDA от NVIDIA, что делает его более универсальным и доступным для использования на различном "железе". Фреймворк предоставляет бэкенд для популярных библиотек глубокого обучения, таких как Keras и ONNX, позволяя разработчикам запускать свои существующие модели с ускорением на поддерживаемом оборудовании. PlaidML включает в себя компоненты для автоматической оптимизации кода под конкретную аппаратную архитектуру, что способствует повышению производительности. Он поддерживает основные операционные системы: Linux, macOS и Windows. PlaidML является проектом с открытым исходным кодом, что способствует его гибкости и расширяемости. Хотя последний официальный релиз на PyPI датируется началом 2020 года, проект остается активным на GitHub и может использоваться для задач глубокого обучения на оборудовании, которое не полностью поддерживается другими фреймворками.