Deep Learning Boost

Lo que necesita saber

Cómo funciona

Los productos descritos con esta etiqueta pueden exponer diferentes combinaciones de producto escalar vectorial y otros recursos de aceleración. Una biblioteca de software selecciona los kernels según las extensiones reales, los formatos numéricos y el estado habilitado por el SO. La etiqueta es más amplia que un único código de operación o una línea base binaria portátil.

Dónde resulta útil

Un entorno de ejecución de inferencia puede seleccionar un kernel de producto escalar cuantizado para una operación de modelo compatible. El proveedor de ejecución seleccionado, la precisión de los datos, la cobertura de operadores y el empaquetado determinan si la aplicación utiliza la característica del procesador en la práctica.

Cómo comprobar la compatibilidad y la habilitación

Consulte las especificaciones del fabricante del modelo exacto y luego enumere las extensiones de instrucciones requeridas por el entorno de ejecución. Compruebe la salida de diagnóstico para el kernel o backend elegido y verifique que el estado vectorial o de teselas (tile) pertinente del SO esté habilitado.

La disponibilidad de hardware es solo el primer paso. El controlador, el entorno de ejecución, el proveedor de ejecución, los operadores admitidos y el formato numérico deben coincidir con la aplicación. Inspeccione la selección real del backend y las opciones de contingencia en lugar de asumir que una etiqueta de IA significa que todos los modelos se aceleran.

Lo que la función no establece

No infiera AVX-512 VNNI, AVX-VNNI, BF16, AMX ni una NPU a partir únicamente de este campo comercial. El valor máximo de operaciones por segundo bajo una determinada precisión no es intercambiable con la velocidad de inferencia global ni con la precisión del modelo.

Compatibilidad y rendimiento en la práctica

Compare cargas de trabajo completas bajo condiciones explícitas, incluidas la compilación, las transferencias y los operadores no admitidos. El valor máximo de operaciones por segundo depende de la precisión y de los supuestos de cálculo. No reemplaza las mediciones de latencia, rendimiento, consumo de energía o precisión del modelo.

Lista de comprobación práctica para la verificación

1. Registre el modelo exacto de procesador o plataforma, así como las versiones de la aplicación, el sistema operativo y el entorno de ejecución involucrados. Conserve la redacción del error o requisito real.
2. Consulte la referencia del fabricante para ese modelo exacto y, a continuación, inspeccione la capacidad efectiva y el estado habilitado en el entorno donde se ejecuta el programa.
3. Compare cada requisito del binario o backend seleccionado. Una función con nombre similar, un alias o una etiqueta de tecnología general no son suficientes.
4. Confirme que la aplicación haya seleccionado la implementación prevista. Utilice sus diagnósticos documentados y una alternativa compatible cuando no se cumplan los requisitos.
5. Realice un cambio admitido a la vez y repita la misma carga de trabajo. Mantenga disponibles la configuración original y la vía de recuperación.

Si la función aparece listada pero el software no puede usarla

Comience con el componente exacto que falla. Una base de datos de hardware describe la capacidad registrada; el sistema operativo o el hipervisor pueden exponer un entorno efectivo diferente. Un error de instrucción no válida también requiere investigar la instrucción que generó el fallo y la compilación del binario en sí, ya que la corrupción o una instrucción no compatible no relacionada pueden producir un síntoma similar.

Instale la versión de la aplicación, controlador o entorno de ejecución compatible con la plataforma exacta, y utilice la compilación de referencia o de contingencia documentada por el fabricante si es necesario. Una actualización de software no puede crear una instrucción de la que el procesador carece. Los cambios de firmware y directivas de seguridad deben seguir el procedimiento del fabricante del sistema y un plan de recuperación, en lugar de una fórmula de optimización genérica.

Funciones relacionadas y distinciones útiles

AVX-VNNI · AVX-512 · AMX, Advanced Matrix Extensions · Unidad de procesamiento neuronal (NPU)

Fuentes y alcance de esta explicación

Intel: aprendizaje profundo con AVX-512 y DL Boost · Intel 64 and IA-32 Architectures Software Developer's Manual

Estas referencias establecen el comportamiento arquitectónico y los requisitos de software. No verifican de forma independiente cada valor de función en la página de un modelo de hardware vinculado. Para conocer la compatibilidad de un modelo, consulte las pruebas del fabricante en dicha página y compruebe la configuración efectiva del sistema. Este artículo no proporciona una prueba de rendimiento, certificación ni fecha de revisión independiente.

Relacionado

Estas entidades se conectan a este artículo. El tipo se muestra en cada enlace.

Fuentes y verificación

Titularidad editorial: Feex. No se registra ninguna fecha de revisión independiente. Cómo investigamos.

• Intel: aprendizaje profundo con AVX-512 y DL Boost · Explica la aceleración basada en VNNI. El conjunto exacto de instrucciones aún debe comprobarse con respecto al procesador y al entorno de ejecución individuales.
• Intel 64 and IA-32 Architectures Software Developer's Manual · Los volúmenes 1 y 2 describen las familias de instrucciones designadas y CPUID; el volumen 3 describe el estado, la paginación, VMX y los controles de protección. La documentación de la arquitectura no establece la compatibilidad con un modelo en particular.