Официальный репозиторий проекта был запущен буквально пару дней назад. Расскажем немного подробнее об этой новости и приведем полезные источники по теме.
/ Flickr / fdecomite / CC
Основная область применения clDNN (Compute Library for Deep Neural Networks) — распознавание и сегментация изображений. Высокопроизводительная библиотека работает с DL-приложениями, которые подразумевают ускорение построения логических выводов (inference) с помощью Intel HD/Iris Graphics.
clDNN вышла под лицензией Apache 2.0 и поддерживает AlexNet, VGG, GoogleNet, и ResNet (немного о последних трех). Библиотеку составляют блоки, оптимизированные для работы со свёрточными нейронными сетями на C и C++.
Глубокие нейронные сети (DNN) применяют в том числе для анализа видео, обработки естественного языка (NLP) и решения задач в таких областях как автономное вождение. DNN очень требовательны с точки зрения вычислительных ресурсов и эффективности тех или иных реализаций алгоритмов, поэтому новые находки в этой сфере всегда встречают с большим интересом. Например, недавно компания представила бесплатный инструментарий Intel Deep-Learning Deployment Toolkit, который является частью тематического SDK для работы с технологиями компьютерного зрения.
«01» — это open source сообщество Intel. Инженеры компании принимают активное участие в его работе и пополняют коллекцию открытых решений. Каждый проект обладает своим микросайтом (пара примеров: OpenStack, Crosswalk, Developer Journey).
P.S. Мы в 1cloud занимаемся разработкой провайдера виртуальной инфраструктуры. Подробный рассказ об этой работе — тут и вот тут. Немного о нашем API — здесь.
О чем еще мы пишем на Хабре:
/ Flickr / fdecomite / CC
Основная область применения clDNN (Compute Library for Deep Neural Networks) — распознавание и сегментация изображений. Высокопроизводительная библиотека работает с DL-приложениями, которые подразумевают ускорение построения логических выводов (inference) с помощью Intel HD/Iris Graphics.
clDNN вышла под лицензией Apache 2.0 и поддерживает AlexNet, VGG, GoogleNet, и ResNet (немного о последних трех). Библиотеку составляют блоки, оптимизированные для работы со свёрточными нейронными сетями на C и C++.
Глубокие нейронные сети (DNN) применяют в том числе для анализа видео, обработки естественного языка (NLP) и решения задач в таких областях как автономное вождение. DNN очень требовательны с точки зрения вычислительных ресурсов и эффективности тех или иных реализаций алгоритмов, поэтому новые находки в этой сфере всегда встречают с большим интересом. Например, недавно компания представила бесплатный инструментарий Intel Deep-Learning Deployment Toolkit, который является частью тематического SDK для работы с технологиями компьютерного зрения.
О проекте «01»
«01» — это open source сообщество Intel. Инженеры компании принимают активное участие в его работе и пополняют коллекцию открытых решений. Каждый проект обладает своим микросайтом (пара примеров: OpenStack, Crosswalk, Developer Journey).
P.S. Мы в 1cloud занимаемся разработкой провайдера виртуальной инфраструктуры. Подробный рассказ об этой работе — тут и вот тут. Немного о нашем API — здесь.
О чем еще мы пишем на Хабре:
Поделиться с друзьями
forcesh
А зачем нужна ещё одна либа для dl? Какие у неё преимущества перед другими библиотеками?
Wingtiger
она от интел :)
Wedoslaw
Я так понимаю, остальные библиотеки работают только с видеокартами NVIDIA и используют CUDA, некоторые могут c openCL работать, кроме видеокарт могут и на процессорах Intel и AMD. А эта библиотека оптимизирована для работы с графикой intel.
forcesh
да, что-то я затупил:) так то здорово. в keras бы ещё эту либу добавили, было бы идеально