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エッジ・ワークロードに利用可能なハードウェア
ベアメタルおよびクラウドネイティブのコンテナ・アーキテクチャーで CPU、GPU、アクセラレーターを組み合わせてワークロードのパフォーマンスをテストし、推論ソリューションに最適なハードウェア・プラットフォームを特定します。
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ベアメタル・インフラストラクチャーで JupyterLab* 環境を使用して、コンピューター・ビジョンやエッジ AI アプリケーションを開発またはインポートします。
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コンテナ内でアプリケーションを構築するか、既存のコンテナ化されたワークロードをインポートして、さまざまなインテルのハードウェアでテストします。
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インテル® DevCloud は、インテル® oneAPI ソフトウェアを使用して、さまざまなインテルの CPU、GPU、FPGA のワークロードを開発、テスト、実行できる開発サンドボックス環境を提供しています。
インテル® VTune™ プロファイラー・サーバーと Visual Studio* Code およびインテル® DevCloud for oneAPI の併用
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- インテル® ディストリビューションの OpenVINO™ ツールキットと、CPU、GPU、VPU のさまざまな組み合わせを使用して、モデルのパフォーマンスをテストできます。
- ブラウザー内からコードを実行し、結果を瞬時に視覚化できるブラウザーベースの開発環境、Jupyter* Notebook を使用します。
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使用する
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エッジで AI の学習を続ける
インテルのハードウェア向けにマシンラーニング・ソリューションを最適化します。
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警告 インテル® デベロッパー・クラウド for the Edge 内の Container Playground 環境は、容量とサービス向上のためメンテナンス中です。定期メンテナンス中にこの環境で実行されているジョブはすべて終了されます。インテル® Tiber™ デベロッパー・クラウド for the Edge のほかの機能に影響はありません。
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ビルド
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コンテナ・レジストリーからインポートされた既存のコンテナイメージのベンチマークを実行します。Docker* Compose ファイルと Helm チャートを使用してマルチコンテナ・ソリューションをテストすることもできます。
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