PyTorchEdge svela ExecuTorch potenziare l’elaborazione sul dispositivo per dispositivi mobili e edge

PyTorchEdge presenta ExecuTorch per potenziare l'elaborazione su dispositivi mobili e edge

In un’azione innovativa, PyTorch Edge ha introdotto il suo nuovo componente, ExecuTorch, una soluzione all’avanguardia destinata a rivoluzionare le capacità di inferenza on-device su dispositivi mobili e edge. Questa ambiziosa impresa ha ottenuto il sostegno di importanti figure del settore, tra cui Arm, Apple e il Qualcomm Innovation Center, consolidando la posizione di ExecuTorch come una forza pionieristica nel campo dell’AI on-device.

ExecuTorch rappresenta un passo cruciale nella risoluzione della frammentazione presente nell’ecosistema dell’AI on-device. Con un design attentamente elaborato che offre punti di estensione per un’integrazione fluida di terze parti, questa innovazione accelera l’esecuzione dei modelli di apprendimento automatico (ML) su hardware specializzato. Inoltre, importanti partner hanno contribuito con implementazioni delegate personalizzate per ottimizzare l’esecuzione dell’inferenza del modello sulle rispettive piattaforme hardware, migliorando ulteriormente l’efficacia di ExecuTorch.

Gli sviluppatori di ExecuTorch hanno fornito con cura quanto segue:

• Decifrare la memorizzazione nelle reti neurali un’analisi approfondita delle dimensioni del modello, della memorizzazione e della generalizzazione sui benchmark di classificazione delle immagini
• Street View per il Salvataggio Deep Learning Apre la Strada a Edifici più Sicuri
• Incontra BOSS un framework di apprendimento per rinforzo (RL) che addestra agenti a risolvere nuovi compiti in nuovi ambienti con la guida di LLM

• Documentazione estesa.
• Osservazioni approfondite sulla sua architettura.
• Componenti di alto livello.
• Modelli di esempio in esecuzione sulla piattaforma.

Inoltre, sono disponibili tutorial completi che guidano gli utenti nel processo di esportazione ed esecuzione dei modelli su una vasta gamma di dispositivi hardware. La comunità di PyTorch Edge è impaziente di assistere alle applicazioni inventive di ExecuTorch che sicuramente emergeranno.

Al centro di ExecuTorch c’è un runtime compatto dotato di un registro leggero degli operatori in grado di soddisfare l’ampio ecosistema PyTorch di modelli. Questo runtime offre una via ottimizzata per eseguire programmi PyTorch su una serie di dispositivi edge, dai telefoni cellulari all’hardware incorporato. ExecuTorch viene fornito con un Software Developer Kit (SDK) e una catena di strumenti che offrono un’esperienza utente intuitiva per gli sviluppatori di ML. Questo workflow senza soluzione di continuità consente agli sviluppatori di passare in modo fluido dalla creazione del modello all’addestramento e infine alla delega del dispositivo all’interno di un singolo ambiente PyTorch. Il set di strumenti consente anche il profiling del modello on-device e offre metodi migliorati per il debug del modello PyTorch originale.

Costruito da zero con un’architettura componibile, ExecuTorch consente agli sviluppatori di ML di prendere decisioni informate riguardo ai componenti che utilizzano e offre punti di ingresso per l’estensione, se necessario. Questo design offre diversi vantaggi alla comunità di ML, tra cui una maggiore portabilità, un aumento della produttività e prestazioni superiori. La piattaforma dimostra la compatibilità su diverse piattaforme di elaborazione, dai telefoni cellulari di alta gamma ai sistemi embedded a risorse limitate e ai microcontrollori.

L’approccio visionario di PyTorch Edge va oltre ExecuTorch, mirando a colmare il divario tra l’ambiente di ricerca e quello di produzione. Sfruttando le capacità di PyTorch, gli ingegneri di ML possono ora creare e distribuire modelli in modo fluido su ambienti dinamici ed evolutivi, che comprendono server, dispositivi mobili e hardware incorporato. Questo approccio inclusivo risponde alla crescente domanda di soluzioni on-device in settori come la Realtà Aumentata (AR), la Realtà Virtuale (VR), la Realtà Mista (MR), la telefonia mobile, l’IoT e oltre.

PyTorch Edge immagina un futuro in cui la ricerca si traduce senza soluzione di continuità in produzione, offrendo un quadro completo per la distribuzione di una vasta gamma di modelli di ML su dispositivi edge. I componenti principali della piattaforma sono portabili, assicurando la compatibilità tra dispositivi con diverse configurazioni hardware e capacità di prestazioni. PyTorch Edge apre la strada a un ecosistema florido nel campo dell’AI on-device, fornendo agli sviluppatori punti di ingresso e rappresentazioni ben definite.

In conclusione, ExecuTorch rappresenta una testimonianza dell’impegno di PyTorch Edge nel promuovere l’AI on-device. Con il sostegno dei leader del settore e un approccio lungimirante, la piattaforma segna una nuova era nelle capacità di inferenza on-device su dispositivi mobili e edge, promettendo innovazioni rivoluzionarie nel campo dell’AI.