Мы рады объявить о новом выпуске нашей общедоступной Системы коллективных знаний (CK) с открытым исходным кодом с полностью переработанным веб-сайтом: http://cKnowledge.org.

С помощью CK вы можете преобразовать свой код и данные в унифицированные компоненты CK с общим API Python и мета-описанием JSON и поделиться ими с другими через частные или общедоступные репозитории (например, GitHub). Затем сообщество может повторно использовать ваши компоненты и помочь адаптировать их к новым исследовательским сценариям, расширив API, метаописания и функциональные возможности. Открытый и децентрализованный характер CK освобождает сообщество от привязки к любым проприетарным инструментам, форматам и сервисам.

Например, теперь вы можете воспользоваться более чем 540 пакетами CK, общими для нашего сообщества, для автоматической установки различных фреймворков и библиотек AI/ML (TensorFlow, TFLite, MXNet, NNVM, TVM, VTA, Caffe, Caffe2, CNTK, cuDNN, ArmCL, PyTorch), моделей и наборов данных в Linux, MacOS, Windows и Android.

Вы также можете быстро повторно использовать более 340 настраиваемых программ CK, от традиционных системных тестов до новых приложений искусственного интеллекта. Это включает в себя все рабочие процессы из 1-го турнира ACM ReQuEST для совместного тестирования и совместной разработки эффективного стека программного/аппаратного обеспечения для вывода на основе глубокого обучения от облака до периферии!

Все программы CK автоматически управляют зависимостями с помощью пакетов CK, унифицированной компиляции и настраиваемого выполнения на различных платформах, платформах, библиотеках, моделях и наборах данных. Добавление новой программы CK также стало проще: просто вызовите ck add program:my-new-program и выберите один из нескольких общих шаблонов! Этот подход упрощает разработку настраиваемых, переносимых и расширяемых эталонных тестов и может помочь новым инициативам в области эталонного тестирования, таким как MLPerf.

Мы также продолжаем улучшать наш универсальный и основанный на ML / AI автонастройщик / крауд-тюнер CK с новыми практическими вариантами использования для выполнения многоцелевой автонастройки / совместного проектирования MobileNets во всем стеке программного / аппаратного обеспечения, чтобы краудсорсинговый бенчмаркинг различных фреймворков и библиотек ИИ (TFlite, TensorFlow, Caffe, ArmCL) на устройствах Android, предоставленных добровольцами, и автоматически генерировать адаптивные библиотеки!

Основываясь на отзывах пользователей, мы представили виртуальную среду CK с более чем 200 плагинами CK для автоматического обнаружения зависимостей программного обеспечения и данных, необходимых для программ CK и экспериментальных рабочих процессов. Мы также поделились более 150 модулями CK и более 50 функциями повышения производительности CK с общим API, который может помочь вам автоматизировать и унифицировать различные исследовательские задачи AI/ML/систем.

Мы обновили документацию CK, включая первые шаги, переносимый менеджер пакетов и как добавлять собственные рабочие процессы и компоненты. Мы также планируем перепроектировать наш общедоступный репозиторий с помощью краудсорсинговых экспериментов, чтобы сделать его более динамичным и удобным для пользователя: http://cKnowledge.org/repo

Пожалуйста, присоединяйтесь к нам, чтобы обсудить CK и сопутствующие технологии на ResCuE-HPC at Supercomputing'18, 1-м семинаре по воспроизводимым, настраиваемым и переносимым рабочим процессам, который мы организуем совместно с Тоддом Гэмблином (Лоуренс Ливерморская национальная лаборатория, США), Мишелой Тауфер ( Делавэрский университет, США) и Милоша Пузовича (Центр Хартри, Великобритания).

В настоящее время мы готовим много интересных проектов на основе CK с нашими академическими и промышленными партнерами по автоматизации оценки артефактов на различных конференциях по AI/ML/системам (SysML, CGO, PPoPP, PACT, SC), совместно разрабатывая эффективное ПО. /HW stack для новых AI/ML и квантовых рабочих нагрузок, запуска новых турниров ReQuEST и многого другого! Пожалуйста, свяжитесь с нами, если вам интересно узнать больше или принять участие!

Наслаждайтесь,
ваша команда Коллективного Знания.