Проект Adept: Мотивация и цели
В отечественной экосистеме инструментов для машинного обучения в настоящее время отсутствуют решения общего назначения, аналогичные PyTorch или TensorFlow. Это обусловлено, в частности, дефицитом специалистов широкого профиля, обладающих экспертизой как в разработке высоконагруженных вычислительных систем, так и в теории и практике машинного обучения.
Цель проекта
Создание экспериментальной платформы машинного обучения, предназначенной для накопления опыта в разработке систем данного класса. Проект включает два основных направления:
- Исследовательское — разработка архитектурных решений и оптимизаций.
- Образовательное — формирование практической базы для обучения.
Образовательная ценность
Проект может служить платформой для обучения студентов принципам построения архитектур систем машинного обучения, охватывающей следующие аспекты:
- Архитектурные блоки ML-платформ
- Уровни абстракции в вычислительных системах
- Межъязыковое взаимодействие (Python, C++, Vulkan)
- Реализация математических абстракций (тензоры, операции)
- Методы автоматического дифференцирования (Autograd)
- Построение и оптимизация вычислительных графов
- Разработка вычислительных ядер
- Кроссплатформенная разработка
- Работа со специализированным оборудованием через Vulkan
- Реализация распространённых модулей нейронных сетей
Практическое применение
Кодовая база проекта может использоваться как:
- Наглядная демонстрация перечисленных концепций
- Основа для студенческих проектов и исследований
- База для образовательных материалов:
- Статьи и учебные пособия
- Доклады и презентации
- Лекционные курсы
- Практические задания
Проект Adept создаёт уникальную возможность для формирования нового поколения разработчиков, способных создавать полноценные вычислительные платформы для машинного обучения.