Original-URL des Artikels: https://www.golem.de/news/gluon-aws-und-microsoft-stellen-quelloffene-ki-schnittstelle-vor-1710-130602.html    Veröffentlicht: 13.10.2017 11:10    Kurz-URL: https://glm.io/130602

Gluon

AWS und Microsoft stellen quelloffene KI-Schnittstelle vor

Gluon ist ein weiterer Schritt in Richtung standardisierter APIs für neuronale Netze. Die Schnittstelle ist sowohl mit Microsofts Cognitive Toolkit als auch mit Apache Mxnet kompatibel. Sie skaliert mit mehr als 500 GPUs und soll mit wenig statt viel Daten umgehen können.

Microsoft und Amazon Web Services (AWS) kooperieren und stellen gemeinsam die Deep-Learning-Schnittstelle Gluon vor. Beide Unternehmen haben dazu einen Onlinebericht ausgegeben. Gluon wird quelloffen sowohl für das Microsoft Cognitive Toolkit als auch auf Apache Mxnet verfügbar sein.

Gluon soll für anweisungsfolgende, imperative Programmierung und außerdem für sich selbst manipulierbare symbolische Programmierung genutzt werden können. Gerade zweiteres Programmierparadigma ist in der Entwicklung von künstlicher Intelligenz interessant. Laut AWS bauen sich Netze aus leicht zu verstehenden Knoten zusammen. Entwickler sollen so einen einfachen Einstieg in die Programmierung von neuronalen Netzen bekommen.

Zusätzlich ist die API auf dynamisch erweiterbare neuronale Netze ausgelegt. Ein Gluon-Netzwerk soll sich also trainieren lassen können, während es läuft. Das sei bei vielen anderen Netzwerken nicht möglich, die dazu immer angehalten werden müssen. Entwickler können auch mithilfe von Standardalgorithmen, Verzweigungen und Schleifen direkten Einfluss auf ein laufendes Netzwerk nehmen.

Skalierbarkeit und Umgang mit Sparse Data

Gluon ist eng mit den Backends von Mxnet und dem Cognitive Toolkit verknüpft und ermöglicht somit die automatische Verteilung von Rechenlast auf mehrere Grafikprozessoren. Microsoft gibt an, dass sich ein Trainingsdienst linear auf mehr als 500 GPUs skalieren lässt.

Die API unterstützt auch Modelle, die mit Sparse Data statt Big Data umgehen können sollen. Ergänzend kann ein trainiertes Modell auf lokale Geräte, etwa Smartphones oder Notebooks, exportiert und dort angewendet werden - Hardware, auf der meist nur eine kleine Datenmenge zur Verfügung steht.

Gluon ist bereits für Apache Amxnet auf dem Entwicklerportal Github verfügbar. Später folgt der Support für Microsofts Cognitive Toolkit. Auf Plattformen wie Azure Data Science Virtual Machine oder Azure Machine Learning kann die API angewendet werden.

Gluon ist nicht die erste Kooperation zwischen Microsoft und einem anderen großen Partner. Zusammen mit Facebook stellte das Unternehmen ONNX vor, ein Open-Source-KI-Framework. KI und Machine Learning sollen anscheinend generell quelloffen für jeden verfügbar gemacht werden.  (on)


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