Значение ZML: высокопроизводительный стек ИИ для вывода, способный параллелизировать и запускать системы глубокого обучения на различных устройствах

Практические решения и ценность:

Инференция – процесс применения обученной модели ИИ к новым данным, является фундаментальным шагом во многих приложениях ИИ. При росте сложности и масштаба приложений ИИ традиционные стеки вывода сталкиваются с высокой задержкой, неэффективным использованием ресурсов и ограниченной масштабируемостью на различных аппаратных платформах.

Существующие фреймворки вывода ИИ, хотя и функциональны, часто сталкиваются с узкими местами в производительности. Решения, такие как TensorRT для GPU NVIDIA и существующие компиляторы, предоставляют некоторые оптимизации, но не обладают гибкостью и масштабируемостью для работы с широким спектром аппаратных архитектур и реальных приложений.

Команда исследователей из ZML AI решила проблему эффективного развертывания моделей ИИ в производственных средах, представив ZML – высокопроизводительный стек вывода ИИ. ZML предлагает фреймворк с открытым исходным кодом, готовый к производству, с акцентом на скорость, масштабируемость и независимость от аппаратных средств. Он использует MLIR (Multi-Level Intermediate Representation) для создания оптимизированных моделей ИИ, способных эффективно работать на различных аппаратных платформах.

Методология ZML основана на трех основных принципах: компиляция на основе MLIR, оптимизация памяти и аппаратное ускорение. Путем использования MLIR ZML обеспечивает общее промежуточное представление, которое позволяет эффективно генерировать код и оптимизировать его на различных аппаратных платформах.

В заключение, ZML решает проблему неэффективности вывода ИИ, предлагая гибкий, независимый от аппаратных средств и высокопроизводительный стек. Он эффективно сочетает в себе компиляцию на основе MLIR, оптимизацию памяти и аппаратные улучшения, а также квантизацию для достижения более быстрой, масштабируемой и эффективной работы моделей ИИ.