O OpenGL Machine Learning é executado em hardware low-end

Carimbo de data / hora: 13 de novembro de 2021, 4h01
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Se você já estudou projetos de aprendizado de máquina acelerado por GPU, certamente conhece a arquitetura CUDA da NVIDIA. Conclui-se também que você verificou os preços on-line e sabe como pode ser caro obter uma placa de vídeo de alto desempenho que suporte essa marca específica de programação paralela.

Mas e se você pudesse executar tarefas de aprendizado de máquina em uma GPU usando nada mais exótico do que OpenGL? É nisso que [lnstadrum] vem trabalhando há algum tempo, pois permitiria que dispositivos tão escassos quanto o Raspberry Pi Zero original executassem tarefas como classificação de imagens muito mais rápido do que fariam usando apenas sua CPU. O truque é dividir sua tarefa computacional em algo que possa ser executado usando shaders OpenGL, que geralmente são destinados a impulsionar gráficos de videogame.

Um exemplo de upscaling da rede neural do X2.

[Instadrum] explica que os lançamentos OpenGL da última década incluem, na verdade, os chamados sombreadores de computação especificamente para executar código arbitrário. Mas infelizmente isso não é uma opção em placas como a Pi Zero, que atende apenas ao padrão OpenGL for Embedded Systems (GLES) 2.0 de 2007.

Construir a rede neural de forma que fosse compatível com essas plataformas mais restritas foi muito mais difícil, mas o resultado final tem aplicações muito mais interessantes para mostrar. Durante os testes, tanto o Raspberry Pi Zero quanto vários smartphones Android mais antigos foram capazes de executar um modelo de classificação de imagens pré-treinado a uma taxa respeitável.

Isto não é apenas um experimento mental, [lnstadrum] lançou uma estrutura de processamento de imagem chamada Beatmup usando esses conceitos com os quais você pode brincar agora. A biblioteca C++ possui ligações Java e Python e, de acordo com a documentação, deve ser executada em praticamente qualquer coisa. Incluída na estrutura está uma ferramenta simples chamada X2 que pode realizar upscaling de imagem AI em tudo, desde a placa de vídeo integrada do seu laptop até o Raspberry Pi; fazendo isto uma ótima maneira de conferir esta aplicação fascinante de aprendizado de máquina.

Verdade seja dita, estamos um pouco atrasados ​​neste caso, como Beatmup fez seu primeiro lançamento público em abril deste ano. Pode ter passado despercebido até agora, mas achamos que há muito potencial para este projeto e esperamos ver mais dele assim que se espalhar a notícia sobre os resultados impressionantes que ele pode obter até mesmo do hardware mais humilde.

[Obrigado a Ishan pela dica.]

Fonte: https://hackaday.com/2021/11/13/opengl-machine-learning-runs-on-low-end-hardware/

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