Microsoft объявляет о публичном выпуске DirectML как отдельного API

Сегодня Microsoft объявила о публичном выпуске DirectML как отдельного API для приложений Win32, UWP и WSL.

DirectML доступен на каждом из миллиардов устройств с Windows 10 по всему миру, и более сотни приложений уже используют преимущества DirectML, при этом ежедневно в Windows выполняется более двухсот миллионов выводов с аппаратным ускорением на GPU.

Диапазон приложений варьируется от приложений для редактирования фотографий, обеспечивающих новый пользовательский опыт с помощью ИИ, до инструментов, которые помогут вам без особых усилий обучать модели машинного обучения для ваших приложений, используя вычислительную мощность любого графического процессора DirectX 12.

Чтобы приложениям было еще проще использовать преимущества DirectML, Microsoft выпускает DirectML как автономный API в одном пакете NuGet. Microsoft.AI.DirectML.

См. Примеры того, как это уже используется ниже:

Вывод модели на границе с Windows ML

Машинное обучение - это помощь люди работают БОЛЕЕ  эффективно и ДиректМЛ приводит домен разработчики производительности, соответствия и низкоуровневого управления необходимость чтобы включить этот опыт, Fрамы, как WindowsML и Среда выполнения ONNX слой поверх DirectML, макИНГ it Легко интегрировать высокопроизводительные обучение с помощью машины в ваше приложениезаревым. 

Когда-то являвшиеся областью научной фантастики, сценарии, подобные «улучшению» изображения, теперь возможны с помощью контекстно-зависимых алгоритмов, которые заполняют пиксели более разумно, чем традиционные методы обработки изображений. DxO ДипПРАЙМ Технология иллюстрирует использование нейронных сетей для одновременного шумоподавления и демозаический цифровые изображения. ДхО рычаги Windows ML и DirectML для повышения производительности и качества их ожидают пользователи. 

Здравоохранение — еще одна область, где методы машинного обучения используются интересными способами. Рассмотрим УЗИ, использующее ультразвуковое устройство для оценки развития мозга плода во время беременности пациентки. Приобретение необходимых плоскостей и выполнение необходимых измерений для этого является сложной задачей, поскольку требует большого количества ручного ввода со стороны сонографиста. Именно здесь на помощь приходят ультразвуковые устройства Voluson™ компании GE Healthcare: предварительно обученные нейронные сети помогают врачу, использующему ультразвуковой датчик, автоматически сегментировать определенные плоскости визуализации из объема и выполнять измерения вручную. Раньше определение подходящих плоскостей и измерений требовало трудоемкой ручной корректировки. GE Healthcare полагается на Windows ML и DirectML для обеспечения согласованных и надежных результатов на широком спектре своих ультразвуковых устройств.

Захватывающая область роста находится на пересечении машинного обучения и графики в реальном времени в видеоиграх, где производительность имеет решающее значение. Ранние приложения в этой области включают использование нейронных сетей для превосходного масштабирования изображений и заполнения пробелов в изображениях с трассировкой лучей; Эти методы позволяют представить игровой процесс с высоким разрешением без затрат на рендеринг с высоким разрешением. В Пример DirectML Super Resolution демонстрирует, как DirectML может легко интегрироваться с этими приложениями, интенсивно использующими графику в реальном времени.

Машинное обучение — это быстро развивающаяся область, и новые приложения, подобные этим, появляются каждый день: модели используются для расшифровки аудио, перевода рукописных заметок в текст, обнаружения ошибок на производстве и многого другого! DirectML обеспечивает поддержку аппаратного ускорения, необходимую для этих сценариев, начиная с Windows 10 версии 1903. Теперь пакет DirectML NuGet еще раньше предлагает наши последние инвестиции в аппаратное ускорение разработчикам платформ и приложений. Если ваша модель может быть представлена ​​в формате ONNX, вы также можете подключиться к DirectML.

Обучающие модели с TensorFlow и Lobe

Ускорение логического вывода — это то, с чего начался DirectML: следующим шагом будет поддержка учебных рабочих нагрузок с использованием различных графических процессоров в экосистеме Windows. В сентябре 2020 года Microsoft TensorFlow с открытым исходным кодом с DirectML чтобы внедрить кросс-вендорное ускорение в популярный фреймворк TensorFlow. Этот проект предназначен для быстрого экспериментирования и обучения на вашем ПК, независимо от того, какой графический процессор установлен на вашем устройстве, с помощью простого и безболезненного процесса настройки. Microsoft также знает, что многие разработчики машинного обучения зависят от инструментов, библиотек и контейнерных рабочих нагрузок, которые работают только с Unix-подобными операционными системами, поэтому DirectML работает как в Windows, и Подсистема Windows для Linux. DirectML упрощает работу с уже имеющейся средой и графическим процессором.

Машинное обучение также становится все более доступным с помощью таких инструментов, как Доля – простое в использовании приложение, в котором есть все необходимое для воплощения ваших идей в области машинного обучения. Для начала соберите и пометьте свои изображения, и Lobe автоматически обучит для вас специальную модель машинного обучения. В Windows Lobe использует DirectML для обеспечения высокой производительности на широком диапазоне графических процессоров. После завершения обучения вы можете опробовать свою модель и отправить ее на любую платформу по вашему выбору.

Начало работы с DirectML

Если вы разработчик, который хочет воспользоваться преимуществами аппаратного ускоренного машинного обучения с помощью DirectML, начните сегодня с фреймворка, пакета или приложения, которое лучше всего подходит для вас:

В дополнение ко всем инвестициям Microsoft обновила их документация с более подробной информацией, чем когда-либо прежде, а также с новыми примерами кода и учебными ресурсами, что упрощает интеграцию DirectML с вашим приложением. Microsoft также добавила новый контент для разработчиков в Гитхаб DirectML репо:

· ДиректМЛКС, новая библиотека C ++, которая обертывает DirectML, чтобы упростить и упростить использование, особенно для объединения операторов в блоки или даже в полные модели.

· Пидиректмл, привязка Python для быстрого экспериментирования с DirectML и примерами Python без написания полного примера C ++.

· Примеры приложений в обоих C + + и Питон, включая полную сквозную реализацию обнаружения объектов в реальном времени с использованием YOLOv4.

Этот пост лишь поверхностно описывает возможности машинного обучения и DirectML, и Microsoft очень рада видеть, где разработчики возьмут DirectML дальше.

Разработчики ИИ могут следить за Гитхаб DirectML для получения новых ресурсов и будущих обновлений по инвестициям Microsoft.