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# Deep Learning Boost

アーキテクチャリファレンス: Feex

Intel Deep Learning Boostは、適合するAIワークロードで使用されるプロセッサ機能のテクノロジーラベルです。その正確な命令セットはプロセッサに依存するため、個別に確認する必要があります。

## 確認しておくべき要点

Intel Deep Learning Boostは、適合するAIワークロードで使用されるプロセッサ機能のテクノロジーラベルです。その正確な命令セットはプロセッサに依存するため、個別に確認する必要があります。

## 仕組み

このラベルで説明される製品は、ベクタードット積やその他のアクセラレーション機能のさまざまな組み合わせを公開できます。ソフトウェアライブラリは、実際の拡張機能、数値フォーマット、およびOSで有効化されたステートに基づいてカーネルを選択します。このラベルは、単一のオペコードや移植可能なバイナリベースラインよりも広い概念です。

## 有用な場面

推論ランタイムは、サポートされているモデル操作に対して量子化ドット積カーネルを選択することがあります。選択された実行プロバイダ、データ精度、オペレータのカバレッジ、およびパッキングによって、アプリケーションが実際にプロセッサ機能を使用するかどうかが決まります。

## サポートと有効化の確認方法

正確なモデルの製造元仕様を調べ、ランタイムに必要な命令拡張をエニュメレートしてください。選択されたカーネル/バックエンドの診断出力を確認し、関連するOSのベクターまたはタイルステートが有効になっていることを検証してください。

ハードウェアが利用可能であることは第一歩にすぎません。ドライバ、ランタイム、実行プロバイダ、サポートされる演算子、および数値形式がアプリケーションと一致している必要があります。AIという表記がすべてのモデルが高速化されることを意味すると想定するのではなく、実際のバックエンドの選択とフォールバックを検査してください。

## この機能が確立しない事項

このマーケティングフィールド単体からAVX-512 VNNI、AVX-VNNI、BF16、AMX、またはNPUを推測しないでください。ある精度でのピーク演算回数（OPS）は、エンドツーエンドの推論速度やモデル精度と互換性があるわけではありません。

## 実際の互換性とパフォーマンス

コンパイル、転送、未サポートの演算子を含め、指定された条件下での完全なワークロードを比較してください。1秒あたりの最大演算回数（ピークTOPS/FLOPS）は精度とカウントの前提条件に依存します。それらは、測定されたレイテンシ、スループット、エネルギー、またはモデル精度の代用にはなりません。

## 実践的な検証チェックリスト

1. 関係する正確なプロセッサまたはプラットフォームのモデル、ならびにアプリケーション、OS、ランタイムのバージョンを記録してください。実際のエラーや要件の文言をそのまま保持してください。
2. その正確なモデルの製造元リファレンスを確認し、プログラムが実行される環境で実効的な機能と有効化状態を検査してください。
3. 選択したバイナリまたはバックエンドのすべての要件を比較してください。類似した名前の機能、エイリアス、または広範な技術表記だけでは不十分です。
4. アプリケーションが意図した実装を選択したことを確認してください。要件が満たされていない場合は、文書化された診断機能とサポートされているフォールバックを使用してください。
5. 一度に1つのサポート対象の変更のみを行い、同じワークロードを繰り返してください。元の構成と復旧手順を常に利用可能な状態にしておいてください。

## 機能が記載されているにもかかわらずソフトウェアで使用できない場合

正確にどのコンポーネントが失敗しているかから調査を開始してください。ハードウェアデータベースに記載されているのは記録された機能です。オペレーティングシステムまたはハイパーバイザーは、異なる実効環境を公開することがあります。破損や無関係な未サポート命令でも同様の症状が発生する可能性があるため、不正命令エラーの場合も実際にフォールトの原因となった命令とバイナリビルドの調査が必要です。

正確なプラットフォーム向けにサポートされているアプリケーション、ドライバ、またはランタイムのバージョンをインストールし、必要に応じてベンダーが文書化しているベースラインまたはフォールバックビルドを使用してください。ソフトウェアアップデートによってプロセッサに欠落している命令を作り出すことはできません。ファームウェアおよびセキュリティポリシーの変更は、一般的な最適化レシピではなく、システム製造元の手順と復旧計画に従う必要があります。

## 関連機能と有用な相違点

[AVX-VNNI](https://feex.it/wiki/l/ja/hardware/system/avx-vnni/) · [AVX-512](https://feex.it/wiki/l/ja/hardware/system/avx-512/) · [AMX（Advanced Matrix Extensions）](https://feex.it/wiki/l/ja/hardware/system/amx/) · [Neural Processing Unit (NPU)](https://feex.it/wiki/l/ja/hardware/system/npu/)

## 本説明のソースと対象範囲

[Intel: AVX-512およびDL Boostによるディープラーニング](https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/guide/deep-learning-with-avx512-and-dl-boost.html) · [Intel 64 and IA-32 Architectures Software Developer's Manual](https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/technical/intel-sdm.html)

これらのリファレンスは、アーキテクチャの動作およびソフトウェア要件を規定しています。リンクされたハードウェアモデルページのすべての機能値を個別に検証するものではありません。モデルのサポート状況については、そのページの製造元エビデンスを使用し、実際の実効システム構成を確認してください。この記事はベンチマーク、認定、または独立したレビュー日を提供するものではありません。

## 関連情報

これらはこの記事に関連する項目です。リンクごとに種別が表示されます。

[AVX-VNNI: アーキテクチャリファレンス](https://feex.it/wiki/l/ja/hardware/system/avx-vnni/)[AVX-512: アーキテクチャリファレンス](https://feex.it/wiki/l/ja/hardware/system/avx-512/)[AMX（Advanced Matrix Extensions）: アーキテクチャリファレンス](https://feex.it/wiki/l/ja/hardware/system/amx/)[Neural Processing Unit (NPU): アーキテクチャリファレンス](https://feex.it/wiki/l/ja/hardware/system/npu/)

## 出典と検証

エディトリアル所有権: Feex。独立したレビュー日は記録されていません。 [調査方法](https://feex.it/wiki/research/).

- [Intel: AVX-512およびDL Boostによるディープラーニング ](https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/guide/deep-learning-with-avx512-and-dl-boost.html)· VNNIベースのアクセラレーションについて説明します。正確な命令セットは、個々のプロセッサおよびランタイムと照らし合わせて確認する必要があります。
- [Intel 64 and IA-32 Architectures Software Developer's Manual ](https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/technical/intel-sdm.html)· 第1巻および第2巻では指定された命令ファミリおよびCPUIDについて説明し、第3巻では状態、ページング、VMX、保護制御について説明しています。アーキテクチャドキュメントは、特定のモデルに対するサポートを確定するものではありません。

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概要情報

このページの簡単な要約です。仕様、情報源、詳細な内容は記事本文に記載されています。

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Source: [Canonical Feex Wiki page](https://feex.it/wiki/l/ja/hardware/system/deep-learning-boost/)

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