原标题：英特尔释出开源深度学习编译器nGraph

英特尔释出了开源的深度类神经网络（Deep△Neural△Network，DNN）模型编译器nGraph，让资料科学家可以专心于资料科学研究上，而不需要担心DNN模型训练以及执行在不同装置上的配置问题。

英特尔指出，由于深度学习框架初作为训练与推测模型的工具时，为特定装置做过最佳化，因此许多设备细节都被写于模型定义中，这使得深度学习的模型在移植到更高阶的设备时，适应性与可移植性变得复杂难以预测。

另外，让模型在不同的框架上执行也是一件苦差事，因为开发人员必须将模型应用以及性能调校两项工作分开进行。先将模型应用转换到框架上，并在框架最佳适用的装置上调整配置，以达到训练的最高效率。nGraph的出现，就是要减少这些工程面的复杂性。

开发者可以使用nGraph函式库撰写或是编译用来执行模型的框架，并以nGraph作为系统后端的开发框架，而其中间表示（Intermediate△Representation，IR）层会处理所有的设备抽象细节，让资料科学家可以专注开发他们的资料研究上，而非专研程式码上。

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