インテル Parallel Universe マガジンの最新号 (英語) が公開されました。
注目記事: NeurIPS 億単位の近似最近傍探索コンテストの優勝作品
掲載記事
- エンドツーエンドの AI パイプラインの最適化
- AI アプリケーションの最適化
- SYCL* 2020 で追加された 5 つの優れた機能
- ArrayFire* と oneAPI による 2 次元フーリエ相関アルゴリズムの高速化
- oneAPI の maxloc リダクション
- oneDPL による C++ プログラミングの生産性とパフォーマンスの向上
編集者からのメッセージ
SYCL* の重要な問題
以前、私は熱心な Perl プログラマーでした。ある日、同僚が彼のお気に入りの新しい言語である Python* を勧めてきました。それに対し私は、「どうして別のプログラミング言語が必要なんだい?」と言いました。あれから20年、現在私は Python* に傾倒しています (ただし、Julia (英語) にも惹かれていますが) 。Khronos Group の SYCL* 仕様 (英語) は、C++ にヘテロジニアス・データ並列処理をもたらしますが、あのときと同じ「別のプログラミング言語が必要なのか?」という疑問を抱きます。oneAPI 業界イニシアチブ (英語) は、ヘテロジニアス並列処理のダイレクト・プログラミング・アプローチとして SYCL* を採用しており、The Parallel Universe の名誉編集長である James Reinders と Codeplay Software 社の著名なエンジニアである Michael Wong 氏が「SYCL* を使用すべき理由」でこの疑問といくつかの疑問に対して素晴らしい回答を提供しています。
本号では、oneAPI と SYCL* の記事をいくつか掲載していますが、特集記事「NeurIPS 億単位の近似最近傍探索コンテストの優勝作品」では、最近実施されたデータサイエンスのコンテストで優勝したソリューションを紹介します。そして、「エンドツーエンドの AI パイプラインの最適化」と「AI アプリケーションの最適化」の 2 つのデータサイエンスに関する記事が続きます。人工知能 (AI) はアナリティクス・パイプラインの華やかな部分ですが、このステップに到達するには大変な努力と多くの計算が必要です。これらの記事は、AI を含むアナリティクス・パイプラインのさまざまな部分を最適化する方法について説明します。
データサイエンスから、再び SYCL* に目を向けます。最近の書籍『Data Parallel C++: Mastering DPC++ for Programming of Heterogeneous Systems Using C++ and SYCL』 (英語) の共著者である James Brodman と John Pennycook が、「SYCL* 2020 で追加された 5 つの優れた機能」を紹介します。
前号の The Parallel Universe で述べたように、私は ArrayFire* (英語) ヘテロジニアス並列ライブラリーを試しています。本号では、ArrayFire 社のソフトウェア・エンジニアである Umar Arshad 氏と私が「ArrayFire* と oneAPI による 2 次元フーリエ相関アルゴリズムの高速化」で ArrayFire* と oneAPI の抽象化を徹底比較します。「ArrayFire* と oneAPI、各種ライブラリー、OpenCL* の相互運用性」 (The Parallel Universe 47 号) も参考になります。
本号を締めくくるのは、oneAPI データ並列 C++ ライブラリー (oneDPL) に関する 2 つの記事、「oneAPI の maxloc リダクション」と「oneDPL による C++ プログラミングの生産性とパフォーマンスの向上」です。これらの記事では、プログラマーの生産性とヘテロジニアス並列処理を向上するため、oneDPL で C++ STL 関数を使用する方法について説明します。
コードの現代化、ビジュアル・コンピューティング、データセンターとクラウド・コンピューティング、データサイエンス、システムと IoT 開発、oneAPI を利用したヘテロジニアス並列コンピューティング向けのインテル・ソリューションの詳細は、intel.com/oneapi (英語) を参照してください。
Henry A. Gabb
2022 年 4 月
