Logiciel Intel® Gaudi®
Optimisé pour répondre aux besoins des développeurs de Deep Learning là où ils se trouvent.
Logiciel Intel® Gaudi®
Le logiciel Intel Gaudi, tout comme notre matériel d'accélération, a été spécialement conçu pour offrir des performances d'IA générative, de l'efficacité et, surtout, une facilité d'utilisation et une productivité accrues pour les développeurs. Avec la prise en charge des frameworks de pointe tels que PyTorch et DeepSpeed, et des modèles LLM et multimodaux populaires pris en charge par Hugging Face, l'objectif du logiciel Intel Gaudi est de vous permettre d'activer facilement de nouveaux modèles ou de migrer du code existant avec 3 à 5 lignes de code. Par essence, le logiciel Intel Gaudi et ses nombreux outils et documents sont conçus pour répondre aux besoins des développeurs de Deep Learning là où ils se trouvent, en leur permettant de développer ce qu'ils veulent et de la manière dont ils le veulent.
Le développement simplifié tel que vous le souhaitez
Logiciel Intel® Gaudi® : optimisé pour la formation et l'inférence du Deep Learning.
Suite logicielle Intel Gaudi
Intégration des frameworks, des outils, des pilotes et des bibliothèques.
Nous offrons une assistance étendue aux scientifiques des données, aux développeurs et aux administrateurs informatiques et de systèmes avec :
Plateforme pour le développement d'accélérateurs d'IA Intel Gaudi® : comprends des nouvelles pour les développeurs, des références de modèles, des bibliothèques, des conteneurs et des outils pour l'entraînement et le déploiement de la GenAI et de la LLM.
Habana GitHub: fournit des modèles de référence, des instructions de conception et d'installation, des scripts instantanés pour l'analyse et le débogage, des exemples de noyaux personnalisés, une feuille de route et un sous-site « problèmes » qui suit les tâches à faire, les bogues, les demandes de fonctionnalités et bien plus encore.1
Accélérateur d'IA Intel Gaudi
L'écosystème logiciel pour le Deep Learning rassemble les principaux éditeurs de logiciels, outils et codes pour accélérer le développement de modèles de Deep Learning de pointe basés sur les infrastructures PyTorch, TensorFlow, PyTorch Lightning et DeepSpeed. Notre collaboration avec des partenaires logiciels tels que Hugging Face permet à Intel d'étendre rapidement sa prise en charge des derniers modèles populaires, facilitant ainsi votre processus de développement pour permettre l'explosion du nombre d'applications de Deep Learning qui émergent chaque jour. L'équipe logicielle d'Intel exploite le code ouvert, les modèles et les capacités de partenaires de confiance qui partagent notre objectif de développement de modèles pour la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, l'IA générative et les applications multimodales.
Hugging Face
Plus de 500 000 modèles d'IA, plus de 320 000 GitHub Stars. Explorez la bibliothèque Habana Optimum pour les accélérateurs Intel Gaudi.
DeepSpeed
Logiciel d'optimisation du Deep Learning facile à utiliser qui permet d'augmenter l'échelle et la vitesse avec un accent particulier sur les modèles à grande échelle.
PyTorch Lightning
Accélération des charges de travail de Deep Learning PyTorch.
cnvrg.io
Cnvrg.io fournit une prise en charge des MLOP pour les clients qui mettent en œuvre des solutions de processeur Intel Gaudi.
Des solutions axées sur les résultats de l'entreprise et de l'utilisateur final
Le développement du modèle d'accélérateur Intel Gaudi se concentre sur les secteurs et les applications pour lesquels il est prouvé que l'IA génère le plus grand nombre de revenus commerciaux à court terme et d'offrir des expériences enrichissantes pour le grand public. Pour plus d'informations sur la manière dont notre équipe met en œuvre des applications à forte valeur ajoutée utilisant la vision par ordinateur, le NLP, l'IA générative, les modèles multilingues et multimodaux, consultez nos solutions sectorielles.
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Infos sur le produit et ses performances
Habana Labs est une société Intel chargée de l'édition du site Habana Developer et du contenu Habana GitHub.