分布式深度学习库BigDL简述
BigDL简述
BigDL是一个在Apache Spark上构建的分布式深度学习库，由英特尔开发并开源。它允许用户使用Scala或Python语言在大规模数据集上进行深度学习模型的训练和推理。BigDL提供了许多常见的深度学习模型和算法的实现，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。由于其在Apache Spark上运行，因此可以很好地与Spark的分布式计算框架集成，充分利用分布式计算资源进行模型训练和推理，从而加速深度学习任务的处理速度。
2022年，英特尔宣布将 BigDL 项目捐赠给 LF AI & Data 基金会，这是一个致力于推动人工智能和数据技术发展的 Linux 基金会项目。
目前，BigDL 由 LF AI & Data 基金会进行维护，并由来自不同组织和社区的贡献者共同支持和发展。
BigDL可以轻松扩展到数百或数千台服务器。此外，BigDL 使用英特尔® 数学核心函数库（英特尔® MKL）和并行计算技术，在基于英特尔® 至强® 处理器的服务器上实现非常高的性能（与主流 GPU 性能相当）。
BigDL 允许开发人员继续使用熟悉的工具和基础设施来构建深度学习应用程序，从而帮助大数据社区更容易地访问深度学习。 BigDL 提供对各种深度学习模型的支持（例如，对象检测、分类等）；此外，它还允许我们通过 BigDL 重用和迁移之前绑定到特定框架和平台的预训练模型（在 Caffe、Torch*、TensorFlow* 等中）到通用大数据分析平台。因此，整个应用程序管道可以得到全面优化，以提供显着加速的性能。