uxlfoundation/scikit-learn-intelex

何を解決するか

タブラー型データの機械学習ワークフローを、scikit-learnアプリケーションにおける学習および推論の高速化によって加速します。標準的なscikit-learnのパフォーマンスのボトルネックを、さまざまなハードウェア構成で克服し、ユーザーが既存のコードを変更せずに大幅な高速化を実現します。

仕組み

この拡張機能は、scikit-learnをパッチすることで、標準的な呼び出しを oneAPI Data Analytics Library (oneDAL) への呼び出しに置き換えます。CPUおよびGPU（マルチGPUおよびマルチノード構成を含む）の両方で、ベクトル命令、スレッド処理、ハードウェア固有のメモリ最適化を通じて高速化を実現します。

対象ユーザー

Intelハードウェア上でパフォーマンスを向上させたいが、アプリケーションロジックを再書き込みしたくない、タブラー型データにscikit-learnを使用するデータサイエンティストおよびMLエンジニア。

主な特徴

• 特定のワークフローで最大100倍の加速を実現し、平均で8.5倍の高速化を達成。
• パッチメカニズムにより、オープンソースのscikit-learn APIを維持したままシームレスに統合可能。
• GPUおよびマルチGPU構成へのオフロードを可能にし、より高いパフォーマンスを実現。
• 既存のscikit-learnインポートへのパッチとして使用するか、スタンドアロンモジュールとして使用可能。