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Graphcore宣布支持阿里云深度學習開放接口標準

2020-09-27
來源:Graphcore
關(guān)鍵詞: Graphcore 阿里云 深度學習

2020年9月25日,北京——在剛剛結(jié)束的2020云棲大會上,阿里云宣布對行業(yè)開源業(yè)界首個深度學習開放接口標準ODLA(Open Deep Learning API)。阿里云在今年5月份的OCP全球峰會上首次對外公布ODLA接口標準,并宣布已率先在Graphcore等生態(tài)伙伴上獲得支持。IPU是Graphcore為機器智能從零設計的AI處理器,通過ODLA接口,開發(fā)者可以在IPU上快速跑通AI Matrix的各類模型。

 

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張偉豐博士在2020 OCP全球峰會上公布ODLA接口標準 

ODLA是一個為加速深度學習的統(tǒng)一異構(gòu)硬件編程接口。ODLA規(guī)范了深度學習計算任務的定義和執(zhí)行,實現(xiàn)上層應用和底層異構(gòu)硬件平臺的解耦,讓AI異構(gòu)計算更簡單,實踐代碼“生成一次,隨時鏈接,隨處執(zhí)行”的愿景。

“令人興奮的新應用程序意味著我們對數(shù)據(jù)中心的期望比以往任何時候都要更高。我們希望通過使用更廣泛的硬件選擇,以更大的規(guī)模,擴大操作類型范圍。ODLA使我們能夠管理這種復雜性,并挖掘出這些出色的新技術(shù)的全部潛力?!盙raphcore高級副總裁兼中國區(qū)總經(jīng)理盧濤表示。

阿里云開發(fā)ODLA是為了解決異構(gòu)計算中存在許久的一個核心挑戰(zhàn)。ODLA是輕量高效的異構(gòu)硬件統(tǒng)一接口標準,可在異構(gòu)計算環(huán)境中實現(xiàn)效率最大化。在異構(gòu)計算環(huán)境中,軟件框架需要從專業(yè)芯片中獲得最高性能,需要多種類型處理器在一個通用平臺上協(xié)同工作,而每種處理器都需要針對其架構(gòu)和專業(yè)知識領(lǐng)域進行某種程度的優(yōu)化,例如AI的稀疏性。API提供的抽象級別可以適應芯片架構(gòu)之間的差異。

 

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基于ODLA的異構(gòu)AI硬件對接方案

通過ODLA,在Graphcore IPU上技術(shù)適配和應用部署的工作量可以實現(xiàn)大幅度降低,且實現(xiàn)效率大幅提升。另外,通過ODLA可以更好的與AI計算框架進行軟硬協(xié)同,快速利用現(xiàn)有的編譯優(yōu)化技術(shù),達到最佳性能。對于異構(gòu)任務,ODLA充當該系統(tǒng)范圍通用語言與特定于架構(gòu)的優(yōu)化之間的接口或轉(zhuǎn)換器,該優(yōu)化可從Graphcore的IPU等設備實現(xiàn)最佳性能。

對于數(shù)據(jù)中心運營商而言,除了簡化了新微處理器技術(shù)的集成之外,ODLA還帶來了其他一系列好處。它支持通用和高性能的數(shù)據(jù)中心設置,并為高級應用程序提供統(tǒng)一的加速框架。對于應用程序開發(fā)人員來說,它減少了對不同架構(gòu)進行重復優(yōu)化的需求,并應該可以減少開發(fā)成本,縮短產(chǎn)品上市時間。

ODLA在2020云棲大會上宣布的主要特性及優(yōu)勢包含:

· 透明接口層,零損耗。

· 接口抽象和統(tǒng)一,軟硬件解耦:通過面向AI的多粒度算子抽象,定義統(tǒng)一的接口,解耦具體軟硬件,平滑遷移業(yè)務;實現(xiàn)代碼復用,提升開發(fā)和部署效率。

· 多模態(tài)執(zhí)行方式:支持多種執(zhí)行模式,覆蓋解釋執(zhí)行、編譯執(zhí)行、載入預編譯代碼等場景,兼容各種硬件的運行模式。

· AI全場景支持:支持推理和訓練,適配云、邊、端全場景AI業(yè)務;擁有廣泛的算子定義和豐富的接口(設備管理、會話管理、執(zhí)行管理、事件同步/異步、資源查詢、性能監(jiān)控等)。

· 卓越的擴展性,支持AI芯片廠家獨特屬性和自定義算子。

 

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張偉豐博士在云棲大會上宣布開源ODLA 

Graphcore公司相信,IPU將成為下一代數(shù)據(jù)中心AI工作負載的核心。我們深知,我們的愿景需要ODLA在內(nèi)的諸多框架和工具,這些框架和工具能使我們的產(chǎn)品與其他同類最佳技術(shù)協(xié)同工作。

Graphcore的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Nigel Toon表示:“ODLA優(yōu)雅地滿足了Graphcore新用戶的兩個最大需求。一是他們希望輕松地將我們的技術(shù)集成到現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心,二是他們希望確保最終的設置在從各個組件到整個系統(tǒng)的每個層級都能得到高度優(yōu)化?!?/p>


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