1. [Wiki](https://feex.it/wiki/) 2. [Hardware](https://feex.it/wiki/hardware/) 3. [Sistemas e arquitetura](https://feex.it/wiki/hardware/system/) 4. Deep Learning Boost # Deep Learning Boost Referência de arquitetura: Feex Intel Deep Learning Boost é um rótulo de tecnologia para recursos do processador utilizados por cargas de trabalho de IA adequadas. Seu conjunto de instruções exato depende do processador e deve ser verificado separadamente. ## O que você precisa saber Intel Deep Learning Boost é um rótulo de tecnologia para recursos do processador utilizados por cargas de trabalho de IA adequadas. Seu conjunto de instruções exato depende do processador e deve ser verificado separadamente. ## Como funciona Produtos descritos com este rótulo podem expor diferentes combinações de recursos de aceleração e produto escalar vetorial. Uma biblioteca de software escolhe kernels com base nas extensões reais, formatos numéricos e estado habilitado pelo SO. O rótulo é mais amplo do que um único opcode ou uma base binária portátil. ## Onde é útil Um runtime de inferência pode selecionar um kernel de produto escalar quantizado para uma operação de modelo suportada. O provedor de execução selecionado, precisão de dados, cobertura de operadores e empacotamento determinam se o aplicativo usa o recurso do processador na prática. ## Como verificar o suporte e a ativação Consulte as especificações do fabricante para o modelo exato e, em seguida, enumere as extensões de instrução exigidas pelo runtime. Verifique sua saída de diagnóstico para o kernel/backend escolhido e confirme se o estado vetorial ou de blocos (tile) relevante do SO está habilitado. A disponibilidade de hardware é apenas o primeiro passo. O driver, o runtime, o provedor de execução, os operadores suportados e o formato numérico devem corresponder ao aplicativo. Inspecione a seleção real de backend e o fallback em vez de presumir que um rótulo de IA significa que todo modelo é acelerado. ## O que o recurso não estabelece Não deduza AVX-512 VNNI, AVX-VNNI, BF16, AMX ou uma NPU apenas a partir deste campo de marketing. Operações de pico por segundo sob uma determinada precisão não são intercambiáveis com velocidade de inferência de ponta a ponta ou precisão de modelo. ## Compatibilidade e desempenho na prática Compare cargas de trabalho completas sob condições declaradas, incluindo compilação, transferências e operadores não suportados. As operações de pico por segundo dependem de suposições de precisão e de contagem. Elas não substituem latência, taxa de transferência, energia ou precisão do modelo medidas. ## Uma lista de verificação prática de verificação 1. Registre o modelo exato do processador ou da plataforma e as versões envolvidas do aplicativo, SO e runtime. Mantenha o texto exato do erro ou requisito. 2. Consulte a referência do fabricante para esse modelo exato e, em seguida, inspecione a capacidade efetiva e o estado ativado no ambiente em que o programa é executado. 3. Compare cada requisito do binário ou backend selecionado. Um recurso com nome semelhante, alias ou rótulo genérico de tecnologia não é suficiente. 4. Confirme se o aplicativo selecionou a implementação pretendida. Use seus diagnósticos documentados e um fallback suportado quando os requisitos não forem atendidos. 5. Faça uma alteração suportada por vez e repita a mesma carga de trabalho. Mantenha a configuração original e o caminho de recuperação disponíveis. ## Se o recurso estiver listado, mas o software não puder usá-lo Comece pelo componente exato com falha. Um banco de dados de hardware descreve a capacidade registrada; o sistema operacional ou o hipervisor pode expor um ambiente efetivo diferente. Um erro de instrução ilegal também precisa de investigação da instrução falha real e da compilação do binário, porque corrupção ou uma instrução não suportada não relacionada pode produzir um sintoma semelhante. Instale a versão do aplicativo, driver ou runtime suportada para a plataforma exata e use a compilação de linha de base ou fallback documentada do fornecedor, se necessário. Uma atualização de software não pode criar uma instrução que o processador não possui. As alterações de firmware e de política de segurança devem seguir o procedimento do fabricante do sistema e um plano de recuperação em vez de uma receita genérica de otimização. ## Recursos relacionados e distinções úteis [AVX-VNNI](https://feex.it/wiki/l/pt/hardware/system/avx-vnni/) · [AVX-512](https://feex.it/wiki/l/pt/hardware/system/avx-512/) · [AMX, Advanced Matrix Extensions](https://feex.it/wiki/l/pt/hardware/system/amx/) · [Unidade de Processamento Neural (NPU)](https://feex.it/wiki/l/pt/hardware/system/npu/) ## Fontes e escopo desta explicação [Intel: aprendizado profundo com AVX-512 e DL Boost](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) Essas referências estabelecem o comportamento arquitetural e os requisitos de software. Elas não verificam de forma independente cada valor de recurso em uma página de modelo de hardware vinculada. Para obter suporte a modelos, use a evidência do fabricante dessa página e verifique a configuração efetiva do sistema. Este artigo não fornece um benchmark, certificação ou data de análise independente. ## Relacionados Estas entidades conectam-se a este artigo. O tipo é indicado em cada link. [AVX-VNNI: Referência de arquitetura](https://feex.it/wiki/l/pt/hardware/system/avx-vnni/)[AVX-512: Referência de arquitetura](https://feex.it/wiki/l/pt/hardware/system/avx-512/)[AMX, Advanced Matrix Extensions: Referência de arquitetura](https://feex.it/wiki/l/pt/hardware/system/amx/)[Unidade de Processamento Neural (NPU): Referência de arquitetura](https://feex.it/wiki/l/pt/hardware/system/npu/) ## Fontes e verificação Propriedade editorial: Feex. Nenhuma data de revisão independente foi registrada. [Como pesquisamos](https://feex.it/wiki/research/). - [Intel: aprendizado profundo com AVX-512 e DL Boost ](https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/guide/deep-learning-with-avx512-and-dl-boost.html)· Explica a aceleração baseada em VNNI. O conjunto de instruções exato ainda deve ser verificado em relação ao processador e runtime individuais. - [Intel 64 and IA-32 Architectures Software Developer's Manual ](https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/technical/intel-sdm.html)· Os Volumes 1 e 2 descrevem as famílias de instruções nomeadas e CPUID; o Volume 3 descreve estado, paginação, VMX e controles de proteção. A documentação de arquitetura não estabelece o suporte para um modelo específico. ## Este artigo foi útil? Um sim ou não é suficiente. Escolha um motivo se desejar, ou adicione uma breve observação. Fatos rápidos A identificação resumida desta página. Especificações, fontes e o conteúdo completo permanecem no artigo. --- Source: [Canonical Feex Wiki page](https://feex.it/wiki/l/pt/hardware/system/deep-learning-boost/) [Developer guide](https://feex.it/wiki/developers/) | [API policy](https://feex.it/developers/api-policy/) | [Agent guidance](https://feex.it/wiki/llms.txt)