Software di sviluppo Arm Kleidi

di machine learningdi elaborazione di immagini

Accelerazione delle prestazioni senza soluzione di continuità per gli sviluppatori di intelligenza artificiale di tutto il mondo Per scalare l'opportunità dell'IA, gli sviluppatori hanno bisogno di accedere ai metodi più veloci di implementazione dell'IA, insieme a prestazioni ottimali per i carichi di lavoro più impegnativi della prossima generazione. Arm Kleidi, ispirato alla parola greca che significa "chiave", mira a fornire la chiave per un'accelerazione dell'IA senza sforzo su Arm per ogni sviluppatore, ogni modello e ogni carico di lavoro. Kleidi intende includere un ampio programma di software e di impegni della comunità per l'accelerazione dell'IA. Il primo prodotto di Arm Kleidi: le Librerie Arm Kleidi Il programma Arm Kleidi inizia con le nostre nuove librerie KleidiAI e KleidiCV, kernel leggeri progettati per un'integrazione rapida e semplice nei framework AI più diffusi. Le librerie Arm Kleidi sono una suite leggera di routine Arm open-source altamente performanti che rendono semplice per qualsiasi framework di machine learning (ML) e computer vision (CV) puntare a prestazioni ottimali e sfruttare le più recenti funzionalità per migliorare l'IA e la CV nei primi progetti di CPU Arm Cortex-A. Le librerie sono progettate per essere facilmente adottate nei framework di ML e AI in C o C++ e per ottenere un'accelerazione significativa dei modelli che vengono eseguiti su di esse. Arm Kleidi può contribuire a garantire che i framework e i compilatori accelerino l'IA in modo che gli sviluppatori non debbano farlo. Caratteristiche e vantaggi delle librerie Arm Kleidi Assortimento flessibile di kernel Arm Kleidi fornisce un assortimento flessibile di kernel per migliorare l'intelligenza artificiale sui framework. Offre un ampio margine di manovra per l'avanzamento dell'intelligenza artificiale su Arm, dalla possibilità di aumentare le capacità o la precisione dell'intelligenza artificiale, all'ottenimento di accelerazioni o alla riduzione dell'overhead di memoria.