Microsoft: KI-Framework kommt auf Windows-10-Endgeräte

Entwickler können mit der nächsten Windows-10-Version ihre Projekte mit trainierten maschinellen Lernmodellen ergänzen. Das neue Windows-ML-Framework ermöglicht deren Ausführung auf dem Heim-PC und wohl sogar auf dem Raspberry Pi - ohne Cloud-Anbindung.

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Windows 10 wird nativ Machine Learning ausführen können.
Windows 10 wird nativ Machine Learning ausführen können. (Bild: Microsoft/Screenshot: Golem.de/Pixabay.com/Montage: Golem.de)

Das nächste große Funktionsupdate 1803 von Windows 10 wird auch ein neues Machine-Learning-Framework einführen. Dieses hat Microsoft auf seinem Developer Day 2018 vorgestellt. Das Unternehmen will dadurch das hardwarebeschleunigte Ausführen von verschiedenen Machine-Learning-Modellen (Inferencing) auf seinem Betriebssystem ermöglichen. Dazu wird die Hardware des Host-PCs statt Cloud-Ressourcen verwendet. Das Trainieren solcher Systeme ist jedoch weiterhin nur durch kombinierte Ressourcen innerhalb eines Cloud-Rechenzentrums möglich.

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Das Ziel soll es werden, Entwicklern der Universal Windows Platform trainierte KI-Systeme für ihre Softwareprojekte zu geben - nach dem Vorbild bereits vorhandener Machine-Learning-Algorithmen wie Bings Kontextsuche, automatisierter Videoerstellung in Photos oder auch einer selbst zeichnenden KI. Gleichzeitig sollen sich solche Programme auf sehr kleine Geräte skalieren lassen. Microsoft spricht von Internet-of-Things-Hardware wie dem Raspberry Pi 3. Windows ML wird gängige Hardwarestandards, DirectX 12 für Grafikeinheiten und CPU-Instruktionen bis AVX-512, unterstützen.

Es ist kein Zufall, dass diese Ankündigung kurz nach den Neuigkeiten bei Microsofts Azure-basierter AI-Plattform folgt. Denn darüber können sich Modelle trainieren lassen, die später eben auf Clients selbst ausgeführt werden. Endgeräte sollen auch zum Sammeln von Trainingsdaten und zum Evaluieren von maschinellen Lernmodellen genutzt werden können. Das spare Bandbreite und soll gerade für Edge Computing sinnvoll sein, wenn ein IoT-Gateway diverse Daten angeschlossener Sensoren lokal analysiert.

ONNX für plattformübergreifendes Machine Learning

Microsoft ist Mitbegründer des Industriestandards ONNX, der Machine-Learning-Modelle vereinheitlichen und plattformübergreifend kompatibel machen soll. Auch das Windows-ML-Framework soll diesem Standard folgen. Die integrierte Entwicklungsumgebung Visual Studio wird in der Preview-Version 15.7 ONNX-Dateien unterstützen. Nutzer können diese in ein Projekt importieren und das Programm erstellt nutzbare Programmierschnittstellen von selbst. Diese Funktion soll auch für die AI-Tools für Visual Studio kommen.

  • Windows 10 ML nutzt Standardhardware auf Client-PCs. (Bild: Microsoft/Screenshot: Golem.de)
  • Per M.2-Karte kann die KI-Berechnung beschleunigt werden. (Bild: Microsoft/Screenshot: Golem.de)
  • Ein Beispielprogramm (Bild: Microsoft/Screenshot: Golem.de)
Windows 10 ML nutzt Standardhardware auf Client-PCs. (Bild: Microsoft/Screenshot: Golem.de)
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Die Hardwarehersteller AMD, Intel, Nvidia und Qualcomm haben allesamt eine Partnerschaft mit Microsoft angekündigt. Diese wollen ihre Grafikkarten und Prozessoren mit Microsofts ML-Framework für Windows 10 optimieren. Qualcomm will das mit einer AI-Engine erreichen, die auf dem Snapdragon-835-Chip läuft. Intel baut spezielle KI-Chips mit der Bezeichnung Myriad X, die im Sommer 2017 vorgestellt wurden. Dieser soll gerade für Bildverarbeitung optimiert sein und kann in herkömmliche Computer als Steckkarte eingebaut werden.

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