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TensorFlow是一個端到端的開源機器學(xué)習平臺它有一個全面而靈活的生態(tài)系統(tǒng)，包含各種工具，庫和社區(qū)資源通過TensorFlow，初學(xué)者和專家都可以輕松創(chuàng)建適合桌面，移動，Web和云環(huán)境的機器學(xué)習模型

伴隨著英特爾自己的炫目顯示器的發(fā)布，英特爾正式宣布推出面向TensorFlow的英特爾擴展，這是一個在英特爾AI硬件上運行TensorFlow應(yīng)用的開源解決方案。

據(jù)介紹，Intel Extension for TensorFlow是一款高性能深度學(xué)習擴展，實現(xiàn)了TensorFlow PluggableDevice的接口通過與TensorFlow框架的無縫集成，它允許TensorFlow開發(fā)人員輕松訪問英特爾XPU設(shè)備借助英特爾擴展，開發(fā)人員可以在英特爾AI硬件上訓(xùn)練和推斷TensorFlow模型，而無需更改代碼

面向TensorFlow的英特爾擴展構(gòu)建于oneAPI軟件組件之上大多數(shù)性能關(guān)鍵圖和運算符都通過使用英特爾oneAPI深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了高度優(yōu)化，這是一個面向深度學(xué)習應(yīng)用的開源跨平臺性能庫其他運算符是使用SYCL實現(xiàn)的，SYCL是一種用于編程加速器和多處理器的API核心語言

外媒phoronix進行了測試。

該插件還維護了一個本地Eigen數(shù)學(xué)庫，該庫將Eigen遷移到SYCL語言，以便它可以生成SYCL內(nèi)核程序來實現(xiàn)設(shè)備操作符面向TensorFlow的英特爾擴展還實現(xiàn)了所有TensorFlow GPU運算符，從而確保英特爾GPU具有良好的性能和足夠的模型覆蓋

本站了解到，Intel Extension for TensorFlow可以與Flex系列數(shù)據(jù)中心GPU和Intel睿軒系列for Linux以及Windows 11的Linux子系統(tǒng)配合使用。

面向TensorFlow的英特爾擴展:點擊此處查看

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