开发者实战 | 用英特尔独立显卡训练AI智能收银机分类模型

文章作者：罗宏裕，张晶；

英特尔独立显卡技术指导：唐文凯

本文将介绍在英特尔^® 独立显卡上训练 AI 智能收银机分类模型的全流程，在下一篇中将介绍基于 OpenVINO^™ 工具套件在 AIxBoard 上部署训练好的模型，快速实现 AI 智能收银机解决方案基于英特尔平台从模型训练到部署的端到端的关键技术验证。

在阅读本文前，请先在 Ubuntu 22.04 上安装英特尔锐炫^™ 独立显卡驱动程序。

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什么是 AI 智能收银机

 “看”一眼就能结账的 AI 智能收银机极大提升了零售店智能化水平和结算效率，推动无人结算零售店时代的到来。以食堂应用场景为例，就餐者自助取餐选菜后，直接将餐盘放在智能结算台上， AI 可以自动识别菜品的种类以及对应价格，然后自动计算出整餐金额，整个过程不到一秒钟。

本文将以 AI 食物图片分类为例，详细介绍在英特尔锐炫^™ 独立显卡上训练 PyTorch 版 ResNet 50模型的整个过程。

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英特尔锐炫^™ 独立显卡简介

英特尔锐炫^™ 显卡基于 X^e-HPG 微架构， X^e HPG GPU 中的每个 X^e 内核都配置了一组 256 位矢量引擎，旨在加速传统图形和计算工作负载，以及新的 1024 位矩阵引擎或 X^e 矩阵扩展，旨在加速人工智能工作负载。

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搭建基于英特尔锐炫^™ 独立显卡

训练 PyTorch 模型的开发环境

3.1 环境要求

在 Ubuntu 22.04 上基于英特尔独立显卡训练 PyTorch 模型，需要依次安装：

1.英特尔独立显卡的驱动程序

2.英特尔^® oneAPI Base Toolkit 2023.0

3.torch 1.13.0a0 和 torchvision 0.14.1a0

4.intel-extension-for-pytorch

3.2 安装英特尔独立显卡的驱动程序

请参考《在 Ubuntu 22.04上安装英特尔锐炫^™ 独立显卡驱动程序》完成英特尔独立显卡的驱动安装。安装成功后，可以在 About 窗口 Graphics 一栏看到英特尔独立显卡的型号。

3.3 下载并安装

英特尔^® oneAPI Base Toolkit

第一步，通过下面的命令下载英特尔^® oneAPI Base Toolkit并启动安装程序：

wget https://registrationcenter-download.intel.com/akdlm/irc_nas/19079/l_BaseKit_p_2023.0.0.25537.sh
sudo sh ./l_BaseKit_p_2023.0.0.25537.sh

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第二步，保持默认选项，完成英特尔^® oneAPIBase Toolkit安装

3.4 安装

intel-extension-for-pytorch

使用命令安装torch、torchvision和intel-extension-for-pytorch：

python -m pip install torch==1.13.0a0 torchvision==0.14.1a0 intel_extension_for_pytorch==1.13.10+xpu -f https://developer.intel.com/ipex-whl-stable-xpu

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3.5 安装xpu-smi（可选）

英特尔^® XPU 管理器是一个免费的开源工具，类似 nvidia-smi，用于监测英特尔独立显卡的运行信息(例如，温度、功耗、频率、显存容量等)，也可以用于诊断独立显卡的问题。

安装包下载网站：

https://github.com/intel/xpumanager/releases 

 然后，通过下面的命令进行安装

sudo apt install ./xpu-smi_1.2.5_20230313.033847.f458af77.u22.04_amd64.deb

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xpu-smi 的使用示例如下所示：

xpu-smi dump -d 0 -m 0,1,2,3,4,5,6

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到此，在 Ubuntu 平台上用英特尔独立显卡训练 PyTorch 模型的开发环境配置完毕。

第一步，请通过以下命令激活oneAPI环境：

source /opt/intel/oneapi/setvars.sh

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第二步，请通过以下命令激活 DPC++ 编译器和 oneMKL 环境：

source /opt/intel/oneapi/compiler/latest/env/vars.sh
source /opt/intel/oneapi/mkl/latest/env/vars.sh

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第三步，

请下载 training_on_Intel_dGPU_bf16_ipex.py 并运行，该范例代码使用了 PyTorch 自带的 Food101 数据集和 resnet50 预训练模型参数。

下载地址：             

https://gitee.com/ppov-nuc/training_on_intel_GPU/blob/main/training_on_Intel_dGPU_bf16_ipex.py

核心代码片段：

model = torchvision.models.resnet50(weights='IMAGENET1K_V2',num_classes=101)
model = model.to('xpu')
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr = LR, momentum=0.9)
model.train()
model, optimizer = ipex.optimize(model, optimizer=optimizer, dtype=torch.bfloat16)
# 训练循环
for epoch in range(epochs):tloss,vloss = 0.0, 0.0top1,top5 = 0.0, 0.0pbar = tqdm(enumerate(train_loader),total=len(train_loader), bar_format=TQDM_BAR_FORMAT)for i, (data, target) in pbar:model.train()data = data.to('xpu')target = target.to('xpu')with torch.xpu.amp.autocast():output = model(data)loss = criterion(output, target)loss.backward()optimizer.step()optimizer.zero_grad()tloss = (tloss*i + loss.item()) / (i+1)if i == len(pbar) - 1:pred,targets,vloss = [], [], 0n = len(val_loader)# 评估训练精度model.eval()with torch.xpu.amp.autocast():for d, (images, labels) in enumerate(val_loader):images = images.to('xpu') labels = labels.to('xpu')y = model(images)pred.append(y.argsort(1, descending=True)[:, :5])targets.append(labels) vloss += criterion(y, labels).item()

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运行结果，如下图所示：

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总结

本文详细介绍了在 Ubuntu 22.04下使用英特尔独立显卡进行 PyTorch 模型训练，此外，基于单卡英特尔 A750 和 Ubuntu 22.04 的环境，笔者还分别测试了基于 Food101 数据集的 Resnet50 模型和 Resnet101 模型各自的 BF16 格式和 FP32 格式的最大 batch_size 及其训练时的最大显存使用率，方便读者对 batch_size 进行修改，具体结果如下表所示。

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