マイクロソフトは、スタンドアロンAPIとしてDirectMLの公開リリースを発表しました

マイクロソフトは本日、Win32、UWP、およびWSLアプリケーション用のスタンドアロンAPIとしてDirectMLの公開リリースを発表しました。

DirectMLは、世界中の10億台のWindows XNUMXデバイスのすべてで利用可能であり、XNUMXを超えるアプリケーションがすでにDirectMLを利用しており、Windowsで毎日XNUMX億を超えるGPUハードウェアアクセラレーションによる推論が実行されます。

アプリケーションは、AIを介して新しいユーザーエクスペリエンスを可能にする写真編集アプリケーションから、DirectX 12 GPUの計算能力を活用して、アプリケーションの機械学習モデルをわずかな労力でトレーニングするのに役立つツールまで多岐にわたります。

アプリケーションがDirectMLをさらに簡単に利用できるようにするために、MicrosoftはDirectMLをスタンドアロンAPIとして単一のNuGetパッケージでリリースしています。 Microsoft.AI.DirectML.

以下で、すでに使用されている方法の例を参照してください。

WindowsMLを使用したエッジでのモデル推論

機械学習は 助け 人々は働く 他には？ 効率良く & DirectML は、大阪で 　 パフォーマンス、適合性、および低レベルの制御開発者 必要 これらの体験を可能にするために。 Fのようなrameworks WindowsML & ONNXランタイム 層 DirectMLの上に, MAKる it 簡単に 高性能を統合する 機械学習 あなたのアプリにライケーション. 

かつてはサイエンスフィクションの領域でしたが、画像を「強化」するようなシナリオは、従来の画像処理技術よりもインテリジェントにピクセルを埋めるコンテキスト認識アルゴリズムで可能になりました。 DxOの ディーププライム テクノロジーは、ニューラルネットワークを使用してノイズ除去とノイズ除去を同時に行う方法を示しています デモサイク デジタル画像。 DxO レバレッジ パフォーマンスと品質を活用するためのWindowsMLとDirectML アプリ環境に合わせて ユーザーは期待しています。 

ヘルスケアは、機械学習技術を興味深い方法で活用するもうXNUMXつの分野です。 患者の妊娠中の胎児の脳の発達を評価するために超音波装置を使用している超音波検査者を考えてみてください。 必要な平面を取得し、これに必要な測定を行うことは、超音波検査者からの多くの手動入力を必要とするため、困難です。 ここで、GE HealthcareのVoluson™超音波デバイスが役立ちます。事前にトレーニングされたニューラルネットワークは、超音波プローブを使用する超音波検査者がボリュームから特定のイメージング平面を自動的にセグメント化し、手動測定を実行するのに役立ちます。 以前は適切な平面と測定値を特定するには、時間のかかる手動調整が必要でした。 GE Healthcareは、Windows MLとDirectMLを利用して、幅広い超音波デバイスで一貫性のある信頼できる結果を提供しています。

エキサイティングな成長分野は、パフォーマンスが重要なビデオゲームにおける機械学習とリアルタイムグラフィックスの交差点です。 この分野での初期のアプリケーションには、優れた画像アップスケーリングのためのニューラルネットワークの使用と、レイトレース画像のサンプリングギャップの埋め合わせが含まれます。 これらの手法により、高解像度のレンダリングのコストをかけずに高解像度のゲームプレイを提示することが可能になります。 ザ・ DirectML超解像サンプル DirectMLがこれらのリアルタイムグラフィックスを多用するアプリケーションとシームレスに統合する方法を紹介します。

機械学習は急速に進化している分野であり、このような新しいアプリケーションが毎日導入されています。モデルは、音声の文字起こし、手書きのメモのテキストへの翻訳、製造時の障害検出などに使用されます。 DirectMLは、Windows 10バージョン1903以降、これらのシナリオに必要なハードウェアアクセラレーションのサポートを提供してきました。現在、DirectML NuGetパッケージは、フレームワークおよびアプリケーション開発者に最新のハードウェアアクセラレーションへの投資をより早く提供します。 モデルがONNX形式を使用して表現できる場合は、DirectMLを利用することもできます。

TensorFlowとローブを使用したトレーニングモデル

推論の加速はDirectMLの始まりです。Windowsエコシステムの幅広いGPUでトレーニングワークロードをサポートすることが次のステップです。 2020年XNUMX月、マイクロソフト DirectMLを使用したオープンソースのTensorFlow 人気のあるTensorFlowフレームワークにベンダー間の加速をもたらします。 このプロジェクトは、デバイスに搭載されているGPUに関係なく、シンプルで簡単なセットアッププロセスで、PCでの迅速な実験とトレーニングを可能にすることを目的としています。 Microsoftはまた、多くの機械学習開発者がUnixライクなオペレーティングシステムでのみ動作するツール、ライブラリ、コンテナ化されたワークロードに依存していることを知っているため、DirectMLは両方のWindowsで実行されます & Linux用のWindowsサブシステム。 DirectMLを使用すると、既存の環境とGPUを簡単に操作できます。

機械学習も、次のようなツールでますますアクセスしやすくなっています。 葉 –機械学習のアイデアを実現するために必要なすべてを備えた使いやすいアプリ。 開始するには、画像を収集してラベルを付けると、Lobeがカスタムの機械学習モデルを自動的にトレーニングします。 Windowsでは、LobeはDirectMLを使用して、さまざまなGPUで優れたパフォーマンスを提供します。 トレーニングが完了したら、モデルを試して、選択した任意のプラットフォームに出荷できます。

DirectML入門

DirectMLを介してハードウェアアクセラレーションによる機械学習のメリットを享受したいと考えている開発者の方は、最適なフレームワーク、パッケージ、またはアプリケーションを今すぐ始めてください。

マイクロソフトが更新したすべての投資に加えて 彼らのドキュメント 新しいコードサンプルと学習リソースとともにこれまで以上に詳細を提供し、DirectMLをアプリケーションと簡単に統合できるようにします。 マイクロソフトはまた、開発者向けの新しいコンテンツを DirectML GitHub レポ：

· DirectMLX、DirectMLをラップする新しいC ++ライブラリで、特に演算子をブロックまたは完全なモデルに結合する場合に、より簡単で簡単に使用できるようにします。

· PyDirectML、完全なC ++サンプルを記述せずに、DirectMLとPythonサンプルをすばやく試すためのPythonバインディング。

· サンプルアプリケーション 両者に C + + & Python 、を使用したリアルタイムオブジェクト検出の完全なエンドツーエンド実装を含む YOLOv4.

この投稿は、機械学習とDirectMLで可能なことのほんの一部に過ぎません。マイクロソフトは、開発者が次にDirectMLを採用する場所を楽しみにしています。

AI開発者は、 DirectML GitHub マイクロソフトが行っている投資に関する新しいリソースと将来の更新について。