长期以来，英特尔一直走在技术创新的前沿，其最近在生成式 AI (GenAI) 解决方案领域的探索也不例外。随着 AI 驱动的游戏体验兴起，英特尔力求提供一种专为搭载英特尔最新 GPU 的 AI PC 量身定制的易于访问且直观的 GenAI 推理解决方案。通过利用 PyTorch 作为开发工作的支柱，英特尔成功推出了 AI Playground，这是一个展示高级 GenAI 工作负载的开源应用程序。
商业挑战
我们的目标是提供一种专为搭载英特尔处理器的 AI PC 量身定制的易于访问且直观的 GenAI 推理解决方案。我们认识到需要在我们最新的客户端 GPU 产品线上展示最新 GenAI 工作负载的功能。为了解决这个问题，我们开发了一个入门应用程序 AI Playground，它是开源的，并在 GitHub 上提供了使用 PyTorch 的全面开发者参考示例。此应用程序无缝集成了图像生成、图像增强和聊天机器人功能，使用检索增强生成 (RAG) 特性，所有这些都包含在一个用户友好的安装包中。这项举措不仅展示了这些 AI 工作负载的功能，还为生态系统提供了教育资源，指导开发者如何有效地利用 Intel® Arc™ GPU 产品线进行高级 AI 应用程序开发。该解决方案利用 Intel® Arc™ Xe 核心和 Xe Matrix Extensions (XMX) 来加速推理。
英特尔如何使用 PyTorch
PyTorch 是 AI Playground 的核心 AI 框架。我们广泛利用 PyTorch 的即时模式，它与我们生成模型的动态和迭代特性完美契合。这种方法不仅增强了我们的开发工作流程，还使我们能够快速原型化和迭代高级 AI 功能。通过利用 PyTorch 的强大功能，我们创建了一个强大的参考示例，在一个内聚的应用程序中展示了 GenAI 在英特尔 GPU 上的潜力。
用 PyTorch 解决 AI 挑战
PyTorch 在解决我们的 AI 挑战方面发挥了关键作用，它提供了一个针对独立和集成英特尔锐炫 GPU 产品线进行优化的强大训练和推理框架。选择 PyTorch 而非替代框架或 API 至关重要。其他选择将需要额外的定制开发或一次性解决方案，这可能会大大减慢我们的上市时间并限制我们的功能集。通过 PyTorch，我们利用其灵活性和易用性，使我们的团队能够专注于通过实验进行创新，而不是基础设施。 Intel® Extension for PyTorch 的集成通过优化计算效率和实现在英特尔硬件上的无缝扩展，进一步增强了性能，确保了我们的应用程序运行更快、更高效。
来自英特尔的声音
以 PyTorch 作为我们 AI Playground 项目的骨干，我们实现了快速开发周期，显著加速了我们的上市时间。这种灵活性使我们能够迭代增强功能，并有效地与我们 2024 年硬件发布的承诺保持一致。
- Bob Duffy，AI Playground 产品经理
使用 PyTorch 的好处
对我们来说，使用 PyTorch 的最大好处是庞大的 PyTorch 生态系统，它将我们与一个活跃且合作的开发者社区连接起来。这种合作促进了现有开源项目关键功能的无缝部署，使我们能够将最新的 GenAI 功能集成到 AI Playground 中。值得注意的是，我们以最少的重新编码就完成了这一点，确保这些高级功能在英特尔锐炫 GPU 上易于访问。
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