Apache MXNet 是一個(gè)靈活且可擴(kuò)展的深度學(xué)習(xí)框架，支持多種深度學(xué)習(xí)模型、編程語言，并且有一個(gè)開發(fā)接口，因其易用性而受到高度重視。

什么是 APACHE MXNET？

MXNet 是開源深度學(xué)習(xí)框架，允許用戶在多種設(shè)備（無論是云基礎(chǔ)設(shè)施還是移動(dòng)設(shè)備）上定義、訓(xùn)練和部署深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該框架具備高度可擴(kuò)展性，可以進(jìn)行快速的模型訓(xùn)練，并支持靈活的編程模型和多種語言。

利用 MXNet 可以混合符號(hào)和命令式編程，以更大限度提升效率和生產(chǎn)力。該框架的核心是動(dòng)態(tài)依賴性調(diào)度程序，可自動(dòng)即時(shí)并行處理符號(hào)式操作和命令式操作圖形優(yōu)化層使符號(hào)執(zhí)行速度更快、內(nèi)存效率更高。

MXNet 庫可移植并且規(guī)模小巧。它采用 NVIDIA Pascal GPU 加速，可以跨多個(gè) GPU 和多個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展，從而更快地訓(xùn)練模型。

為何選擇 APACHE MXNET？

Apache MXNet 提供以下主要特性和優(yōu)勢(shì)：

混合前端：命令符號(hào)混合 Gluon API 提供了一種簡單的方法，無需犧牲訓(xùn)練速度即可對(duì)模型進(jìn)行原型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和部署。開發(fā)者僅需幾行 Gluon 代碼，就能構(gòu)建線性回歸、CNN 和循環(huán) LSTM 模型，以用于物體檢測(cè)、語音識(shí)別和推薦引擎等。

可擴(kuò)展性：MXNet 從頭開始專為云基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計(jì)，采用分布式參數(shù)服務(wù)器，可以使用多個(gè) GPU 或 CPU 實(shí)現(xiàn)近線性擴(kuò)展。深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載可跨多個(gè) GPU 進(jìn)行分配，實(shí)現(xiàn)近線性可擴(kuò)展性和自動(dòng)擴(kuò)展。Amazon Web Services 運(yùn)行的測(cè)試發(fā)現(xiàn)，在包含 128 個(gè) GPU 的集群中，MXNet 的性能比使用單個(gè) GPU 快 109 倍。正是由于 MXNet 具有擴(kuò)展到多個(gè) GPU（跨多個(gè)主機(jī)）的能力，及其開發(fā)速度和可移植性，AWS 才選擇 MXNet 作為深度學(xué)習(xí)框架，而不是 TensorFlow、Theano 和 Torch 等其他選擇。

生態(tài)系統(tǒng)：MXNet 具有適用于計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、時(shí)間序列等的工具包和庫。

語言：MXNet 支持的語言包括 Python、C++、R、Scala、Julia、Matlab 和 JavaScript。MXNet 還可以編譯成 C++，生成一種輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型表征，可以在各種設(shè)備上運(yùn)行，包括 Raspberry Pi 等低功耗設(shè)備和云服務(wù)器。

MXNET 的工作原理是什么？

MXNet（或“mix-net”）由多學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)聯(lián)合創(chuàng)建，并在 Apache Software Foundation 培養(yǎng)而成，旨在混合不同編程方法的優(yōu)勢(shì)，以進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型開發(fā) – 命令式，明確指定了“如何”執(zhí)行計(jì)算，以及聲明式或符號(hào)式，主要關(guān)注應(yīng)該執(zhí)行“什么”。

命令式編程模式

MXNet 的 NDArray 包含命令式編程，是 MXNet 存儲(chǔ)和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的主要工具。NDArray 用于將模型的輸入和輸出表示為多維陣列并對(duì)其進(jìn)行操作。NDArray 類似于 NumPy 的 ndarray，但它們可以在 GPU 上運(yùn)行，以加速計(jì)算。

命令式編程的優(yōu)勢(shì)在于，有程序編程背景的開發(fā)者對(duì)其很熟悉，所以參數(shù)更新和交互式調(diào)試更自然。

符號(hào)式編程模式

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對(duì)輸入?yún)?shù)應(yīng)用多層嵌套函數(shù)來轉(zhuǎn)換輸入數(shù)據(jù)。每一層由一個(gè)線性函數(shù)和一個(gè)非線性變換組成。深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)是通過計(jì)算相對(duì)于損失指標(biāo)的偏導(dǎo)數(shù)（梯度），優(yōu)化這些參數(shù)（包括權(quán)重和偏差）。在前向傳播中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接受輸入?yún)?shù)，并向下一層的節(jié)點(diǎn)輸出置信度分?jǐn)?shù)，直至到達(dá)輸出層，在該層計(jì)算分?jǐn)?shù)誤差。在一個(gè)稱為梯度下降的過程中，通過反向傳播，錯(cuò)誤會(huì)再次通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送回來，并調(diào)整權(quán)重，從而改進(jìn)模型。

圖形是由已連接節(jié)點(diǎn)（稱為頂點(diǎn)）和邊緣組成的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。每個(gè)現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)框架都基于圖形的概念，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示為計(jì)算的圖形結(jié)構(gòu)。

MXNet 符號(hào)式編程允許通過計(jì)算圖形抽象地定義函數(shù)。借助符號(hào)式編程，復(fù)雜函數(shù)首先采用占位符值表示。然后，可以通過將這些函數(shù)綁定到實(shí)際值來執(zhí)行這些函數(shù)。符號(hào)式編程還提供預(yù)定義的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，允許以更少的重復(fù)性工作和更好的性能簡單表示大型模型。

符號(hào)式編程具有以下優(yōu)勢(shì)：

計(jì)算圖形的清晰邊界通過后端 MXNet 執(zhí)行程序提供更多優(yōu)化機(jī)會(huì)

更輕松地為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配置指定計(jì)算圖形

采用 Gluon API 的混合編程模式

MXNet 的主要優(yōu)勢(shì)之一是其包含混合編程接口 Gluon，其在保持命令接口和符號(hào)接口的功能和優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，彌合了兩者之間的差距。Gluon 是一種易于學(xué)習(xí)的語言，可以生成快速移動(dòng)模型。借助 Gluon API，您可以使用 NDArray 命令式創(chuàng)建模型。然后，您可以通過混合命令切換到符號(hào)模式，加快模型訓(xùn)練和推理速度。在符號(hào)模式下，該模型以經(jīng)優(yōu)化的圖形形式通過后端 MXNet 執(zhí)行程序以更快速度運(yùn)行，并且可以輕松導(dǎo)出，用于在不同語言綁定（如 Java 或 C++）中進(jìn)行推理。

為何 MXNET 在 GPU 上表現(xiàn)更出色

在架構(gòu)方面，CPU 僅由幾個(gè)具有大緩存內(nèi)存的核心組成，一次只可以處理幾個(gè)軟件線程。相比之下，GPU 由數(shù)百個(gè)核心組成，可以同時(shí)處理數(shù)千個(gè)線程。

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量相同的神經(jīng)元構(gòu)建而成，因此本質(zhì)上具有高度并行性。這種并行性會(huì)自然映射到GPU，因此相比僅依賴 CPU 的訓(xùn)練，計(jì)算速度會(huì)大幅提高。因此，GPU 已成為訓(xùn)練基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型復(fù)雜系統(tǒng)的首選平臺(tái)。推理運(yùn)算的并行性質(zhì)也使其十分宜于在 GPU 上執(zhí)行。

借助改進(jìn)的算法、更大的數(shù)據(jù)集以及 GPU 加速計(jì)算，深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為圖像識(shí)別、語音識(shí)別、語言翻譯等眾多行業(yè)不可或缺的工具。開發(fā) MXNet 的目的是提供強(qiáng)大的工具，幫助開發(fā)者充分利用 GPU 和云計(jì)算的全部功能。

簡而言之，使用 MXNet 訓(xùn)練算法的 GPU 越多，任務(wù)完成得就越快。隨著更多 GPU 的采用，該框架在可擴(kuò)展性能方面脫穎而出，速度幾乎呈線性提升。MXNet 還可以根據(jù)可用 GPU 自動(dòng)擴(kuò)展，這是其在性能調(diào)節(jié)方面的一個(gè)加分點(diǎn)。

用例

| 智能手機(jī)應(yīng)用程序

MXNet 非常適合圖像識(shí)別，支持在低功耗且內(nèi)存有限的平臺(tái)上運(yùn)行的模型，這一能力使其成為手機(jī)部署的最佳選擇。采用 MXNet 構(gòu)建的模型已經(jīng)被證明可以提供能在筆記本電腦上運(yùn)行的高可靠圖像識(shí)別結(jié)果。結(jié)合本地和云處理器可以在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、物體和場(chǎng)景識(shí)別等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)強(qiáng)大的分布式應(yīng)用。

聲音和圖像識(shí)別應(yīng)用也為殘障人士提供了更多有趣的可能性。例如，移動(dòng)應(yīng)用程序可以幫助視障人士更好地感知周圍的環(huán)境，并幫助聽障人士將語音對(duì)話轉(zhuǎn)換為文本。

| 自動(dòng)駕駛汽車

自動(dòng)駕駛汽車和卡車必須處理大量數(shù)據(jù)，以做出近乎實(shí)時(shí)的決策。為支持自動(dòng)駕駛車輛車隊(duì)而開發(fā)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，以前所未有的程度使用分布式處理，來協(xié)調(diào)從單輛車的制動(dòng)決策到整個(gè)城市的交通管理的所有工作。

TuSimple正在建立一個(gè)自主貨運(yùn)網(wǎng)絡(luò)，通過地圖繪制的路線，實(shí)現(xiàn)美國西南部的自主貨運(yùn)，其選擇 MXNet作為其人工智能模型開發(fā)的基礎(chǔ)平臺(tái)。該公司正將自動(dòng)駕駛技術(shù)引入一個(gè)長期存在司機(jī)短缺問題，以及事故、輪班和燃油效率低下導(dǎo)致的高開銷問題的行業(yè)。

TuSimple 之所以選擇 MXNet，是因?yàn)槠淇缙脚_(tái)可移植性、訓(xùn)練效率以及可擴(kuò)展性。其中一個(gè)因素是將 MXNet 與 TensorFlow 進(jìn)行比較的基準(zhǔn)測(cè)試，結(jié)果發(fā)現(xiàn)在有 8 個(gè) GPU 的環(huán)境中，MXNet 速度更快，存儲(chǔ)更高效，也更準(zhǔn)確。

MXNET 的重要意義

| 數(shù)據(jù)科學(xué)家

機(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的重要組成部分。對(duì)于不熟悉深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)重點(diǎn)的人，MXNet 是一個(gè)很好的起點(diǎn)。其廣泛的語言支持、Gluon API和靈活性非常適合開發(fā)自己的深度學(xué)習(xí)技能組合的組織。Amazon 的支持可確保 MXNet 能夠長期使用，且第三方生態(tài)系統(tǒng)將繼續(xù)發(fā)展。許多專家建議將 MXNet 作為未來深入學(xué)習(xí)更復(fù)雜框架的良好起點(diǎn)。

|機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員

研究人員經(jīng)常使用 MXNet 快速進(jìn)行原型設(shè)計(jì)，從而更輕松地將研究想法轉(zhuǎn)換為模型并評(píng)估結(jié)果。它還支持命令式編程，為研究人員提供了更多的計(jì)算控制。由于 CPU 和 GPU 的利用率高，與其他框架相比，此特定框架在某些類型的模型上也表現(xiàn)出顯著的性能。

| 軟件開發(fā)者

靈活性是軟件工程中很有價(jià)值的東西，而 MXNet 是深度學(xué)習(xí)框架中最靈活的一種。除了其廣泛的語言支持之外，它還可以處理各種數(shù)據(jù)格式（包括 Amazon S3 云存儲(chǔ)），并且可以放大或縮小以適合大多數(shù)平臺(tái)。2019 年，MXNet 增加了對(duì)優(yōu)步開發(fā)的分布式學(xué)習(xí)框架Horovod的支持。這為軟件工程師在指定部署環(huán)境（可能包括從筆記本電腦到云服務(wù)器等各種環(huán)境）方面提供了更大的靈活性。

帶 NVIDIA GPU 的 MXNET

MXNet 推薦使用 NVIDIA GPU 來訓(xùn)練和部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)樗峁┑挠?jì)算能力明顯高于 CPU，從而大幅提升訓(xùn)練和推理性能。開發(fā)者可以通過NGC（NVIDIA GPU 云）輕松開始使用 MXNet。這里，用戶可以在其中提取容器，這些容器具有可用于各種任務(wù)（例如計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等）的預(yù)訓(xùn)練模型，且所有依賴項(xiàng)和框架位于一個(gè)容器中。借助 NVIDATensorRT，當(dāng)使用 GPU 時(shí)，可顯著提升 MXNet 上的推理性能。

面向開發(fā)者的 NVIDIA 深度學(xué)習(xí)

GPU 加速深度學(xué)習(xí)框架能夠?yàn)樵O(shè)計(jì)和訓(xùn)練自定義深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶來靈活性，并為 Python 和 C/C++ 等常用編程語言提供編程接口。MXNet、PyTorch、TensorFlow 等廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架依賴于 NVIDIA GPU 加速庫，能夠提供高性能的多 GPU 加速訓(xùn)練。

NVIDIA GPU 加速的端到端數(shù)據(jù)科學(xué)

基于CUDA-X AI創(chuàng)建的 NVIDIARAPIDS開源軟件庫套件使您完全能夠在 GPU 上執(zhí)行端到端數(shù)據(jù)科學(xué)和分析流程。此套件依靠 NVIDIA CUDA 基元進(jìn)行低級(jí)別計(jì)算優(yōu)化，但通過用戶友好型 Python 接口實(shí)現(xiàn)了 GPU 并行化和高帶寬顯存速度。

借助 RAPIDS GPU DataFrame，數(shù)據(jù)可以通過一個(gè)類似 Pandas 的接口加載到 GPU 上，然后用于各種連接的機(jī)器學(xué)習(xí)和圖形分析算法，而無需離開 GPU。這種級(jí)別的互操作性是通過 Apache Arrow 這樣的庫實(shí)現(xiàn)的。這可加速端到端流程（從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到機(jī)器學(xué)習(xí)，再到深度學(xué)習(xí)）。

RAPIDS 支持在許多熱門數(shù)據(jù)科學(xué)庫之間共享設(shè)備內(nèi)存。這樣可將數(shù)據(jù)保留在 GPU 上，并省去了來回復(fù)制主機(jī)內(nèi)存的高昂成本。

原文標(biāo)題：NVIDIA 大講堂 | 什么是 APACHE MXNET ？

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審核編輯：湯梓紅