Microsoft宣布DirectML作為獨立API公開發布

今天，Microsoft宣布將DirectML公開發布，作為Win32，UWP和WSL應用程序的獨立API。

全球十億台 Windows 10 設備中的每一台都可以使用 DirectML，並且已經有一百多個應用程序利用了 DirectML——每天在 Windows 上執行超過兩億次 GPU 硬件加速推理。

這些應用程序包括照片編輯應用程序，可通過AI帶來新用戶體驗的工具，以及可利用任何DirectX 12 GPU的計算能力來幫助您輕鬆地為應用程序訓練機器學習模型的工具。

為了讓應用程序更容易利用 DirectML，Microsoft 將 DirectML 作為獨立 API 發佈在單個 NuGet 包中， 微軟.AI.DirectML.

請參閱下面有關如何使用它的示例：

使用 Windows ML 在邊緣進行模型推理

機器學習是 幫助 人們工作 更多 有效地 和 直接機器學習 提供   性能、一致性和低級控制開發人員 需要 實現這些體驗。 F像 Windows機器語言 和 ONNX運行時 層 在 DirectML 之上, 麥ING it 便於 集成高性能 機器學習 進入您的應用程序許可. 

一旦成為科幻小說的領域，現在可以使用上下文感知算法來實現諸如“增強”圖像之類的場景，該算法比傳統圖像處理技術更智能地填充像素。 DxO 的 深度PRIME 技術說明了使用神經網絡同時去噪和 去馬賽克 數碼影像. DXO 槓桿 Windows ML 和 DirectML 以利用性能和質量   用戶期望。 

醫療保健是另一個以有趣的方式利用機器學習技術的領域。 考慮使用超聲設備評估患者懷孕期間胎兒大腦發育的超聲醫師。 獲取所需的平面並為此進行所需的測量具有挑戰性，因為它需要超聲醫師的大量手動輸入。 這就是 GE Healthcare 的 Voluson™ 超聲設備派上用場的地方：預訓練的神經網絡幫助超聲醫師使用超聲探頭自動分割體積中的特定成像平面並執行手動測量。 以前識別合適的平面和測量需要耗時的手動調整。 GE Healthcare 依靠 Windows ML 和 DirectML 在其廣泛的超聲設備上提供一致且可靠的結果。

在性能至關重要的視頻遊戲中，機器學習和實時圖形的交集是令人興奮的增長領域。 在該領域的早期應用包括使用神經網絡進行出色的圖像放大，並填補光線跟踪圖像的採樣間隙。 這些技術使呈現高分辨率遊戲成為可能，而無需付出高分辨率渲染的費用。 的 DirectML超分辨率示例 展示DirectML如何與這些實時圖形密集型應用程序無縫集成。

機器學習是一個快速發展的領域，每天都會引入類似這樣的新應用：模型用於轉錄音頻、將手寫筆記翻譯成文本、製造中的故障檢測等等！ 自 Windows 10 版本 1903 以來，DirectML 已經為這些場景提供了所需的硬件加速支持。現在，DirectML NuGet 包為框架和應用程序開發人員提供了我們最新的硬件加速投資。 如果您的模型可以使用 ONNX 格式表示，那麼您也可以使用 DirectML。

TensorFlow和Lobe的訓練模型

加速推理是 DirectML 開始的地方：下一步是支持 Windows 生態系統中廣泛的 GPU 的訓練工作負載。 2020 年 XNUMX 月，微軟 DirectML開源TensorFlow 為流行的 TensorFlow 框架帶來跨供應商加速。 該項目旨在通過簡單無痛的設置過程在您的 PC 上實現快速實驗和訓練，無論您的設備上有哪個 GPU。 微軟還知道，許多機器學習開發人員依賴於僅適用於類 Unix 操作系統的工具、庫和容器化工作負載，因此 DirectML 在 Windows 和 適用於 Linux 的 Windows 子系統。 DirectML 使您可以輕鬆地使用已有的環境和 GPU。

機器學習也越來越可以通過諸如 葉 – 一個易於使用的應用程序，擁有將機器學習想法變為現實所需的一切。 首先，收集並標記您的圖像，Lobe 將自動為您訓練自定義機器學習模型。 在 Windows 上，Lobe 使用 DirectML 在各種 GPU 上提供出色的性能。 訓練完成後，您可以試用您的模型並將其發送到您選擇的任何平台。

DirectML入門

如果您是希望通過DirectML受益於硬件加速的機器學習的開發人員，請立即開始使用最適合您的框架，軟件包或應用程序：

除了Microsoft更新的所有投資之外 他們的文件 與新的代碼示例和學習資源一起帶來比以往更多的細節，從而使DirectML與您的應用程序集成變得更加容易。 微軟還為開發人員添加了新內容。 DirectML GitHub 回購：

· 直接MLX，這是一個新的C ++庫，其中封裝了DirectML以實現更輕鬆的使用，尤其是用於將運算符組合為塊或什至完整模型時。

· PyDirectML，這是一個Python綁定，可以快速試驗DirectML和Python示例，而無需編寫完整的C ++示例。

· 樣例應用 同時 C + +中 和 蟒蛇，包括使用以下內容進行實時對象檢測的完整端到端實現： YOLOv4.

這篇文章只是初步介紹了機器學習和DirectML可能實現的功能，Microsoft很高興看到開發人員接下來將DirectML放在哪裡。

AI開發人員可以關注 DirectML GitHub 有關Microsoft正在進行的投資的新資源和未來更新。