Microsoft oznamuje veřejné vydání DirectML jako samostatného API

Společnost Microsoft dnes oznámila veřejné vydání DirectML jako samostatného API pro aplikace Win32, UWP a WSL.

DirectML je k dispozici v každém z miliardy zařízení s Windows 10 po celém světě a více než sto aplikací již využívá DirectML – s více než dvěma sty miliony GPU-hardwarově akcelerovaných inferencí prováděných ve Windows denně.

Tyto aplikace sahají od aplikací pro úpravu fotografií, které umožňují nové uživatelské zážitky přes AI, až po nástroje, které vám pomohou při minimálním úsilí trénovat modely strojového učení pro vaše aplikace s využitím výpočetního výkonu jakéhokoli GPU DirectX 12.

Aby bylo pro aplikace ještě jednodušší využívat DirectML, Microsoft vydává DirectML jako samostatné API v jediném balíčku NuGet, Microsoft.AI.DirectML.

Níže uvádíme příklady toho, jak se již používá:

Model Inference na Edge s Windows ML

Strojové učení je pomáhá lidé pracují vice účinně  a  DirectML poskytuje ο vývojáři výkonu, shody a ovládání na nízké úrovni potřeba umožnit tyto zážitky. Frámečky jako WindowsML  a  ONNX Runtime vrstva nad DirectML, making. it snadno integrovat vysoký výkon strojové učení do vaší aplikacelikace. 

Kdysi doménou sci-fi jsou nyní možné scénáře jako „vylepšení“ obrazu pomocí kontextově vědomých algoritmů, které vyplňují pixely inteligentněji než tradiční techniky zpracování obrazu. DxO's DeepPRIME technologie ilustruje použití neuronových sítí k současnému potlačení šumu a demosaic digitální obrázky. DxO páky Windows ML a DirectML pro využití výkonu a kvality jejich uživatelé očekávají. 

Zdravotnictví je další obor, který zajímavým způsobem využívá techniky strojového učení. Zvažte, zda sonografista používá ultrazvukové zařízení k hodnocení vývoje mozku plodu během těhotenství pacientky. Získání požadovaných rovin a provedení požadovaných měření je náročné, protože vyžaduje mnoho manuálních vstupů od sonografa. Zde se hodí ultrazvuková zařízení Voluson™ od GE Healthcare: předem trénované neuronové sítě pomáhají sonografistovi pomocí ultrazvukové sondy automaticky segmentovat konkrétní zobrazovací roviny z objemu a provádět manuální měření. Předchozí identifikace příslušných rovin a měření vyžadovala časově náročné ruční úpravy. GE Healthcare spoléhá na Windows ML a DirectML pro poskytování konzistentních a spolehlivých výsledků v celé řadě jejich ultrazvukových zařízení.

Vzrušující oblast růstu je na křižovatce strojového učení a grafiky v reálném čase ve videohrách, kde je kritický výkon. Brzy aplikace v této oblasti zahrnují použití neuronových sítí pro lepší upscaling obrazu a vyplnění mezer ve vzorkování snímků sledovaných paprskem; tyto techniky umožňují prezentovat hru s vysokým rozlišením bez nákladů na vykreslování ve vysokém rozlišení. The Ukázka DirectML Super Resolution ukazuje, jak lze DirectML bezproblémově integrovat s těmito graficky náročnými aplikacemi v reálném čase.

Strojové učení je rychle se vyvíjející obor a každý den se zavádějí nové aplikace, jako jsou tyto: modely se používají pro přepis zvuku, převod ručně psaných poznámek do textu, detekci chyb ve výrobě a mnoho dalších! DirectML poskytuje podporu hardwarové akcelerace potřebnou pro tyto scénáře od Windows 10 verze 1903. Nyní balíček DirectML NuGet nabízí naše nejnovější investice do hardwarové akcelerace vývojářům frameworků a aplikací ještě dříve. Pokud je váš model reprezentovatelný pomocí formátu ONNX, můžete také použít DirectML.

Cvičení modelů s TensorFlow a Lobe

Urychlení vyvozování je místo, kde začalo DirectML: dalším krokem je podpora školicích pracovních zátěží v celé šíři GPU v ekosystému Windows. V září 2020 společnost Microsoft open source TensorFlow s DirectML přinést zrychlení mezi různými dodavateli populárního rámce TensorFlow. Tento projekt je o umožnění rychlého experimentování a školení na vašem PC, bez ohledu na to, jaký GPU máte na svém zařízení, s jednoduchým a bezbolestným procesem nastavení. Microsoft také ví, že mnoho vývojářů strojového učení závisí na nástrojích, knihovnách a kontejnerových úlohách, které fungují pouze s operačními systémy podobnými Unixu, takže DirectML běží v obou Windows. a  subsystém Windows pro Linux. DirectML vám usnadní práci s prostředím a GPU, které již máte.

Strojové učení se také stává stále dostupnějším pomocí nástrojů, jako je lalok – snadno použitelná aplikace, která má vše, co potřebujete, abyste své nápady strojového učení uvedli do života. Chcete-li začít, shromážděte a označte své obrázky a Lobe vám automaticky vycvičí vlastní model strojového učení. V systému Windows používá Lobe DirectML k poskytování skvělého výkonu napříč širokou škálou GPU. Po dokončení výcviku si můžete svůj model vyzkoušet a odeslat na jakoukoli platformu, kterou si vyberete.

Začínáme s DirectML

Pokud jste vývojář, který chce těžit z hardwarově akcelerovaného strojového učení prostřednictvím DirectML, začněte dnes s frameworkem, balíčkem nebo aplikací, která vám nejlépe vyhovuje:

Kromě všech investic společnost Microsoft aktualizovala jejich dokumentace přináší více podrobností než kdykoli předtím spolu s novými ukázkami kódu a studijními prostředky, což usnadňuje integraci DirectML s vaší aplikací. Microsoft také přidal nový obsah pro vývojáře do DirectML GitHub repozitáře:

· DirectMLX, nová knihovna C ++, která zabalí DirectML, aby umožnila snadnější a jednodušší použití, zejména pro kombinování operátorů do bloků nebo dokonce do kompletních modelů.

· PyDirectML, vazba Pythonu k rychlému experimentování s ukázkami DirectML a Pythonu bez psaní úplného vzorku C ++.

· Ukázkové aplikace v obou C + +  a  PYTHON, včetně úplné implementace detekce objektů v reálném čase pomocí end-to-end YOLOv4.

Tento příspěvek pouze škrábe povrch toho, co je možné pomocí strojového učení a DirectML, a Microsoft je nadšený, že vidí, kam vývojáři poslouží DirectML.

Vývojáři AI mohou sledovat DirectML GitHub pro nové zdroje a budoucí aktualizace investic společnosti Microsoft.