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信頼されるアプリケーション・パフォーマンスインテル® Fortran コンパイラーは長年にわたって、業界標準をサポートする最適化されたコードを生成してきました。このコンパイラーは、インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーやインテル® Core™ プロセッサーに搭載されている最新のテクノロジーを活用しながら、インテルの進化する多様なアーキテクチャーに合わせて GPUをサポートしています。 |
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- マルチスレッド開発ガイド： 2.4 非ブロッキング・ロックの使用
- Python* と daal4py を使用したマシンラーニング
- マルチスレッド開発ガイド： 4.6 インテル® Parallel Composer を利用して並列コードを開発する
- マルチスレッド開発ガイド： 4.5 インテル® VTune™ Amplifier を使用したスレッド・インバランスの解消
- マルチスレッド開発ガイド： 4.4(a) インテル® Inspector を使用したマルチスレッド・コードのデータ競合の検出
- マルチスレッド開発ガイド： 4.4 インテル® Inspector を使用した OpenMP* ベースのマルチスレッド・コードにおける競合状態の検出
- マルチスレッド開発ガイド： 4.3 スレッド化とインテル® インテグレーテッド・パフォーマンス・プリミティブ (インテル® IPP)
- マルチスレッド開発ガイド： 4.2 インテル® マス・カーネル・ライブラリー (インテル® MKL) での並列処理
- マルチスレッド開発ガイド： 4.1 インテル® コンパイラーによる自動並列化
- マルチスレッド開発ガイド： 1.7 順序付きデータ構造におけるデータの並列化
- マルチスレッド開発ガイド： 3.5 NUMA 向けのアプリケーションの最適化
- マルチスレッド開発ガイド： 3.4 スレッド間のフォルス・シェアリングの回避と特定
- マルチスレッド開発ガイド： 3.3 マルチスレッド・アプリケーションのメモリー帯域飽和を検出する
- マルチスレッド開発ガイド： 3.2 スレッド・ローカル・ストレージを利用して同期を軽減する
- マルチスレッド開発ガイド： 3.1 スレッド間のヒープ競合の回避
- マルチスレッド開発ガイド： 2.3 オーバーヘッドを最小限に抑える適切な同期プリミティブの選択
- マルチスレッド開発ガイド： 2.2 スレッド API の同期ルーチンの使用
- マルチスレッド開発ガイド： 2.1 ロック競合の管理: 大小のクリティカル・セクション
- マルチスレッド開発ガイド： 1.8 アセンブリーや組込み関数を利用することなく AVX を使用するには
- マルチスレッド開発ガイド： 1.6 スレッドの代替としてのタスクの使用
- マルチスレッド開発ガイド： 1.5 人工的な依存関係の回避/排除による並列性の顕在化
- マルチスレッド開発ガイド： 1.3 粒度と並列パフォーマンス
- マルチスレッド開発ガイド： 1.2 ループの最適化によるデータの並列パフォーマンスの強化
- マルチスレッド開発ガイド： 1.1 並列パフォーマンスの予測と測定
- インテル® C++ コンパイラーの次世代コード・ジェネレーターのドキュメント
- インテル® Advisor クックブック: リモートシステム上でパフォーマンスを解析してローカル macOS* システム上で結果を表示
- インテル® Advisor クックブック: MPI アプリケーションのベクトル化とメモリーアクセスを解析
- インテル® Advisor クックブック: GPU にオフロードするコード領域を特定して GPU の使用状況を可視化
- インテル® コンパイラーを使用したインテル® Xeon® プロセッサー向けのアプリケーションの最適化
- アプリケーション・パフォーマンス・スナップショット入門 (Linux* 版)
- Linux* パッケージ・マネージャーを利用してインテル® oneAPI ツールキットをインストールする
- インテル® Fortran コンパイラーの新しいベクトル化診断
- インテル® C++ コンパイラーの新しいベクトル化診断
- Fortran の明示的なベクトル・プログラミング
- ベクトル化および最適化レポート
- インテル® ディストリビューションの OpenVINO™ ツールキットによるディープラーニング・ベースの大規模な逆運動学の高速化
- インテル® Parallel Studio XE バージョンのサポート状況
- 乱数関数のベクトル化
- 外部ループのベクトル化
- ベクトル化の可能性を高めるデータ・アライメント
- ベクトル化ツールキット
- 一般的なベクトル化のヒント
- ベクトル化の基本
- Fortran の配列データおよび引数とベクトル化
- AI 対応ロボットを素早く簡単に開発: インテル製品、AWS*、UP Squared RoboMaker Developer Kit により実現
- ディープラーニング・ワークベンチを利用してインテル® ディストリビューションの OpenVINO™ ツールキットによる開発を合理化
- インテル® C++/Fortran コンパイラー for Windows* – Microsoft* 開発ソフトウェアの要件
- 診断 15509: ベクトルバージョン ‘xxxx’ (関数 ‘xxxx’、位置 <値>) の引数が無関係です。
- 診断 15511: ベクトルバージョン ‘xxxx’ (関数 ‘xxxx’、位置 <値>) の引数が不足しています。
- 診断 15513: ベクトルバージョン ‘xxxx’ (関数 ‘xxxx’、位置 <値>) の mask 引数の型が正しくありません。
- 診断 15542: ループはベクトル化できませんでした: 内部ループはベクトル化されています。
- 診断 15535: xxxx はベクトル化されませんでした: ループに switch 文が含まれています。if-else 文の使用を検討してください。
- 診断 15487: 型変換: xxxx
- 診断 15537: ループはベクトル化されませんでした: 暗黙の FP 例外モデルが、切り捨てまたは整数除算/剰余に必要な SVML ライブラリーの使用を妨げています。コンパイラー・オプションやソースのディレクティブを変更して、fast FP モデルを有効にし、FP 例外をマスクすることを検討してください。
- 診断 15541: 外部ループは自動ベクトル化されませんでした: SIMD ディレクティブの使用を検討してください。
- 診断 15527: 関数/ループはベクトル化されませんでした: xxxx への関数呼び出しはベクトル化できません。
- 診断 15524: xxxx はベクトル化されませんでした: すべてのメモリー参照をアライメントされたベクトルロードにできなければ検索ループはベクトル化できません。
- 診断 15523: ループはベクトル化されませんでした: ループを実行する前にループの反復回数数を計算できません。
- 診断 15521: ループはベクトル化されませんでした: ループ制御変数が識別されませんでした。ループを実行する前に反復数を計算できる式に置き換えてください。
- 診断 15517: インライン・アセンブリーで EBX/RBX レジスターが使用されているため、このサブルーチンのループはベクトル化できません。
- 診断 15476: スカラーのコスト: xxxx
- 診断 15414: ループはベクトル化されませんでした: 最適化後に xxxx 本体が空になったため、ベクトル化するものがありません。
- 診断 15378: ループはベクトル化されませんでした: /Qfreestanding オプションが整数除算/剰余のベクトル化を妨げています。
- 診断 15344: ループはベクトル化されませんでした: ベクトル依存関係がベクトル化を妨げています。
- 診断 15335: xxxx はベクトル化されませんでした: ベクトル化は可能ですが非効率です。オーバーライドするには vector always ディレクティブまたは /Qvec-threshold0 を使用してください。
- 診断 15331: xxxx はベクトル化されませんでした: コンパイラー・オプションまたはディレクティブによる暗黙の precise FP モデルがベクトル化を妨げています。fast FP モデルの使用を検討してください。
- リマーク #15319: ループ はベクトル化されませんでした: novector ディレクティブが使用されています。
- 診断 15304: ループ はベクトル化されませんでした: マルチバージョンのベクトル化できないループ・インスタンスです。
- インテル Parallel Universe 39 号日本語版の公開
- Wi-Fi* の 新規格「Wi-Fi* 6E」に備える
- インテル® Inspector チュートリアル: C++ サンプル・アプリケーションのスレッドエラーを解析する (Linux* 版)
- インテル® Inspector チュートリアル: C++ サンプル・アプリケーションのスレッドエラーを解析する (Windows* 版)
- インテル® グラフィックス・パフォーマンス・アナライザーが『Frostpunk*』の雪のシミュレーションを支援
- インテル® Inspector チュートリアル: C++ サンプル・アプリケーションのメモリーエラーを解析する (Windows* 版)
- インテル® Inspector チュートリアル: C++ サンプル・アプリケーションのメモリーエラーを解析する (Linux* 版)
- インテル® コンパイラーでの OpenMP* 5.0 TARGET 機能のサポート
- サンプルコード: インテル® AVX-512 とインテル® ディープラーニング・ブースト: 組込み関数
- インテル® MKL 2020 ベクトル統計乱数ジェネレーターのパフォーマンス・データ
- AI による顧客体験の再定義
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- ボイスボット・スケーリング・チャレンジ: CPU により優れたスループットを達成
- インテル® TBB 2020 の有用な機能: task_arena クラス
- インテル® TBB 2020 の有用な機能: task_arena NUMA サポート
- インテル® TBB 2020 の有用な機能: タスクの分離
- インテル® TBB 2020 の有用な機能: タスク・スケジューラー
- インテル® TBB 2020 の有用な機能: cache_aligned_allocator テンプレート・クラス
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- ディープラーニングの 4 つの強力な特性
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- インテル® Optane™ DC パーシステント・メモリー導入への道: その 3 – パーシステント・メモリーで C++ アプリケーションをブースト (簡単な grep の例)
- ファクトシート: oneAPI
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- インテル® Optane™ DC パーシステント・メモリー導入への道: その 2 – App Direct モードで不揮発性ディスクとして使用
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- インテル® Software Development Emulator
- マシンラーニングとマンモグラフィー
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- インテル® VTune™ プロファイラー日本語版 (iSUS 翻訳版) ダウンロード・ページ
- インテル® 64 および IA-32 アーキテクチャー最適化リファレンス・マニュアル – 248966-041 April 2019 で追加された第 7 章 INT8 ディープラーニング推論の参考訳
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- JD は GPU から CPU への変更により画像解析を高速化
- Hot Chips におけるヘテロジニアス時代の前触れ
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- AI によるコンピューター・ビジョンの可能性の拡大
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- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: まとめ
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- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: No. 41
- インテル Parallel Universe 35 号日本語版の公開
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- Google Cloud Platform* の Linux* インスタンスにインテル® Parallel Studio XE をインストール
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- インテル® Advisor のパフォーマンス・データ収集制御 API の使い方
- Linux* パッケージ・マネージャーを使用してインテル® Parallel Studio XE のランタイムをインストールする
- 一般的な Linux* パッケージ・マネージャーを使用してインテル® パフォーマンス・ライブラリーとインテル® Distribution for Python* をインストールする
- アマゾン ウェブ サービス* (AWS*) でインテル® Parallel Studio XE をインストールする
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- 高速で優れたメディア/ビデオ処理を実現 – インテル® Media Server Studio 2018 販売開始
- インテル® Advisor 2018 アップデート情報
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- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: No. 3
- ゲーム・アプリケーションにおけるニューラル・ネットワーク入門
- インテル Parallel Universe 32 号日本語版の公開
- インテル® MKL を使用した小行列乗算の高速化
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: No. 2
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: No. 1
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: はじめに
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問
- インテル® コンパイラーを使用して投機実行サイドチャネルの問題を緩和
- インテル® VTune™ Amplifier – 最近の OS セキュリティー・アップデートの影響
- Python* はネイティブコードと同じくらい速いのか?
- 比較関数の罠
- ディープラーニングの訓練向けインテル® プロセッサー
- インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサー上の並列 CFD と HiFUN ソルバー
- 統合仮想プラットフォームの構築
- IT 担当者と開発者のためのインテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーによる大幅なパフォーマンス向上
- インテル® グラフィックス・テクノロジーへ計算をオフロードするための入門ガイド
- 新しいインテル® Core™ i9 X シリーズ・プロセッサー・ベースのシステムの強力な計算処理能力で究極のメガタスクを実現
- インテル® コンピューター・ビジョン SDK – 概要
- 最新のインテルの HEVC エンコーダー/デコーダーでメディア・アプリケーションの品質とパフォーマンスを向上
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- インテル® Advisor: ベクトル化アドバイザー用語集
- Art’Em – 絵画風加工を VR で実現する: パート 5 (最終回)
- Art’Em – 絵画風加工を VR で実現する: パート 4
- OpenCL* による FPGA プログラミング
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- インテル® VTune™ Amplifier 2018 オンラインヘルプ (iSUS 翻訳版)
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- Art’Em – 絵画風加工を VR で実現する: パート 3
- Art’Em – 絵画風加工を VR で実現する: パート 2
- Art’Em – 絵画風加工を VR で実現する: パート 1
- てんかん脳の機能的結合性: てんかん脳の結合性調査 – パート 1
- てんかん脳の機能的結合性: EEG データの前処理 – パート 2
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- 将来に対応したコードの最適化によるソフトウェアの現代化
- スレッドについての考察
- ユニバーサル Windows* プラットフォーム・アプリケーションでインテル® TBB を使用する
- 最適化レポートをソースリストに挿入
- インテル® コンパイラー 17.0 以降の新機能: ループのコード・アライメント
- Doctor Fortran による「2018 が新しい 2015」
- インテル® MKL とインテル® DAAL によるビッグデータ解析のスピードアップ
- システム/IoT デバイス・アプリケーションを高速化！ インテル® System Studio 新バージョン 2018 発売開始
- インテル® コンパイラー 18.0 の OpenMP* 5.0 サポート
- インテル Parallel Universe 30 号日本語版の公開
- インテル® Advisor とインテル® Trace Analyzer により天体物理学シミュレーションのパフォーマンスが 3 倍向上
- 2017 年秋のインテル® ソフトウェア製品技術ウェビナー
- 日本語版コンパイラーを同梱「インテル® Parallel Studio XE 2018」最新アップデート版 提供開始
- インテル® ソフトウェア開発ツールの Microsoft* Visual Studio* 2017 統合に関する問題
- Knights Landing – 開発者向け概要オンライン・トレーニング (前半)
- インテル® AVX-512 でベクトル化のパフォーマンスを向上する
- R でインテル® MKL を使用する
- 「さよなら Cilk Plus」移行の手順 – 明日のためのその 3 (最終回)
- インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサー向け SIMD ベクトル化のチューニング
- 「さよなら Cilk Plus」移行の手順 – 明日のためのその 2
- データ保持の概要
- 最新のメモリー・サブシステムをデータベース・コード、線形代数コード、ビッグデータ、エンタープライズ・ストレージに使用する利点
- 「さよなら Cilk Plus」移行の手順 – 明日のためのその 1
- インテル Parallel Universe 29 号日本語版の公開
- 「Cilk がやってきた」から「さよなら Cilk Plus」へ
- インテル® Cilk™ Plus アプリケーションを OpenMP* もしくはインテル® TBB へ移行する
- インテル® Advisor を利用したガイド付きコードのベクトル化
- インテル® Parallel Studio XE 新バージョン 2018 リリース – ソフトウェアに無限の可能性を
- インテル® C++ コンパイラーにおける C11 のサポート
- 命令あたりのサイクル (CPI) – なぜ重要なのか?
- データ圧縮の向上: “シャノン・エントロピー” の並列アルゴリズム
- インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーにより HPC が大きく進歩
- インテル® 64 アーキテクチャーおよび IA-32 アーキテクチャー最適化リファレンス・マニュアル
- インテル® 64 アーキテクチャーおよび IA-32 アーキテクチャー最適化リファレンス・マニュアル – 248966-037 July 2017 rev. 2
- HPC アプリケーションに役立つハイパフォーマンス解析
- OpenMP* 20 周年
- C++ 11 でマルチスレッド・コードを記述する
- 編集長の夏休みの工作 その 3
- インテル® 64 アーキテクチャーおよび IA-32 アーキテクチャー最適化リファレンス・マニュアル – 248966-037 July 2017
- インテル® Cluster Checker – 高速かつ信頼性の高いプラットフォームでクラスター・アプリケーションを計算
- インテル® ライブラリーによるディープラーニングとマシンラーニングの促進
- データとコードの並べ替え: 最適化とメモリー – パート 2
- C++ コンパイラーの比較
- インテル Parallel Universe 28 号日本語版の公開
- BigDL: Apache Spark* 上の最適化されたディープラーニング
- R を使用した HPC: 基本
- 適切なテスト方法 (テスト理論パート 1)
- 適切なテストツール (テスト理論パート 2)
- インテル® DAAL を利用して実際のマシンラーニングの問題を解く
- OpenMP* 誕生から 20 年
- Parallel STL: C++ STL コードのパフォーマンスの向上
- データとコードの並べ替え: 最適化とメモリー – パート 1
- NUMA ハードウェアによるパフォーマンスの向上
- メモリー・パフォーマンスの概要
- Cython のスレッド並列処理
- ベクトル化によるパフォーマンスの向上
- インテル® メニーコア・プラットフォーム・ソフトウェア・スタック (MPSS)
- キャッシュを考慮したルーフライン解析を使用してベクトル化とメモリーの最適化を詳しく調査する
- インテル® Advisor 2017 ツールによるベクトル化のクイック解析
- インテル® Media SDK およびインテル® SDK for OpenCL* Applications のドライバーサポート
- インテル® AVX-512 ハードウェアを使用することなくインテル® AVX-512 を最適化する (全 2 回)
- インテル Parallel Universe 27 号日本語版の公開
- ハイブリッド並列処理: 並列分散メモリーと共有メモリー・コンピューティング
- インテル® MKL の DNN プリミティブ
- インテル® Distribution for Python* におけるより高速な乱数生成
- インテル® SGX 命令とデータ構造の概要
- インテルが推進するディープラーニング・フレームワーク
- ケーススタディー – 画像認識モデルのトレーニングにインテル® Deep Learning SDK を使用する
- インテル® Advisor のルーフライン解析
- インテル® AVX-512 で向上したベクトル化のパフォーマンス
- AI に対するニーズの高まりに対応する
- インテル® TBB による並列プログラミング 10 周年
- 自動ベクトル化が失敗した場合の対処
- インテル® Xeon Phi™ Processor Software
- 並列アプリケーションのスケーラビリティーの問題を特定する
- 行列-行列乗算のパックのオーバーヘッドを減らす
- マシンラーニングに注目すべき理由
- Docker* 上に Ubuntu* 16.04 とインテル® Distribution for Python* の実行環境を構築する手順
- 現在と将来の OpenMP* API 仕様
- Python* プログラムの並列パフォーマンスを引き出そう
- インテルの x86 プラットフォーム向け Unity* 最適化ガイド: パート 4
- インテル® VTune™ Amplifier XE の General Exploration (一般解析) がどのように動作するかを理解する
- インテル® コンパイラーの浮動小数点演算における結果の一貫性
- インテルの Caffe* を CentOS* 7.2 上にインストールする
- C++11 ラムダ式により並列化されたループの定型コードを軽減する
- インテルの x86 プラットフォーム向け Unity* 最適化ガイド: パート 3
- Python* で無限のモノポリーゲームをプレイする
- インテルの x86 プラットフォーム向け Unity* 最適化ガイド: パート 2
- 季節のご挨拶
- インテル® グラフィックス・パフォーマンス・アナライザーを利用してインテル® Media SDK により最適化されたアプリケーションを解析する方法
- インテルの x86 プラットフォーム向け Unity* 最適化ガイド: パート 1
- インテル® Parallel Studio XE Composer Edition 製品にバンドルされているインテル® IPP、インテル® MKL、およびインテル® TBB のバージョン
- インテル Parallel Universe 26 号日本語版の公開
- コード変更なしで OpenStack* Swift のパフォーマンスを 2 倍に向上
- ビデオ・ストリーミング処理 – 環境への配慮
- インテルのハイパフォーマンス・ライブラリーにより MeritData 社が Tempo* ビッグデータ・プラットフォームをスピードアップ
- データ解析およびマシンラーニング向けパフォーマンス・ライブラリー
- 電光石火の R マシンラーニング・アルゴリズム
- インテル® VTune™ Amplifier XE による Java* および Python* コードのプロファイル
- Direct3D* 12 フリップモデルのスワップチェーンのサンプル・アプリケーション
- インテル® VTune™ Amplifier XE のコマンドラインのレポートでループ情報をホット関数として表示する方法
- マシンラーニングにおける Python* パフォーマンスの壁を乗り越える
- Amazon Web Services* 向けインテル® Parallel Studio XE 2017 ランタイム
- ビッグデータ解析とマシンラーニングの有効利用
- 京都大学における GPU を超える CPU の優れたパフォーマンスの検証
- Python* での苦い経験
- インテル® Distribution for Python* と Anaconda* を使用する
- モダンコード – ベクトル化されたリダクション 2: コンパイラーのベクトル化を活用する
- ベクトル化されたリダクション操作を記述できますか?
- インテル® Distribution for Python* の既知の問題
- インテル® C++ コンパイラーでサポートされる C++14 の機能
- インテル® VTune™ Amplifier XE で Python*/Cython 混在コードをプロファイルする
- 等方性 3 次元有限差分 (3DFD) 波動方程式コード向けの NUMA を理解する
- インテル® MKL 2017: 複雑な問題を解くためのクックブック
- インテル Parallel Universe 25 号日本語版の公開
- アドレス・レンジ・パーシャル・メモリー・ミラーリング
- 第 6 世代インテル® Core™ プロセッサー (開発コード名 Skylake) の概要
- ユーザー空間におけるオープンソースのストレージスタックのビルド
- ゲーム開発 – 第 6 世代インテル® Core™ プロセッサー向けグラフィックス API 開発者ガイド
- インテル® Distribution for Python* の紹介
- インテル® MPI ライブラリーを利用した Python* の並列プログラミング
- GEN アセンブリーの概要
- インテル® VTune™ Amplifier XE を利用した Python* コードの高速化
- インテルと Anaconda* によるオープン・データ・サイエンス向け Python* の強化
- ソフトウェアによるオクルージョン・カリング
- 間接呼び出しと仮想関数の呼び出し: インテル® C/C++ コンパイラー 17.0 によるベクトル化
- インテル-HPEアライアンス: HPC分野で新たな革新が始まった
- インテル® Software Development Emulator
- Python* プロファイル
- インテル® Memory Protection Extensions (インテル® MPX) 利用ガイド
- インテル® Parallel Studio XE Cluster Edition のパスワードレス SSH インストール
- インテル® Xeon® プロセッサー E5 v3 における AES-GCM 暗号化のパフォーマンス
- インテル® TBB を使用したインテル® IPP のイメージリサイズのスレッド化
- SSL セッションで RDRAND を使用するように Apache* Web サーバーを設定する
- Linux* 上で CPU と GPU バッファーを共有する
- 順序付けの問題 – パート 5
- Amazon Web Services* 向けインテル® Parallel Studio XE 2016 ランタイム
- null ポインターの逆参照が引き起こす未定義の動作
- インテル Parallel Universe 24 号日本語版の公開
- インテル® Advisor XE 2016 を利用したコードのベクトル化
- インテルのクラスターツールを利用したハイブリッド・アプリケーションのチューニング
- 2016年春ウェビナーシリーズ
- 最後の行問題
- 最新の IoT と組込みテクノロジーを利用したスマートな開発
- 小惑星と DirectX* 12: パフォーマンスと省電力
- インテル® IPP を利用した画像識別の最適化
- メモリーアクセスのパフォーマンス・ボトルネックの検出
- インテル® MPI ライブラリー: Hadoop* エコシステムをサポート
- ANSYS* によるシミュレーション・パフォーマンスのスケーリング
- opencl_program と引数のバインド – パート 4
- 生産性と C++ パフォーマンスの向上
- コードの現代化を成功に導く 3 つのアドバイス
- ケーススタディー: 計算集約型ループにおける構造体配列 (AOS) および配列構造体 (SOA) データレイアウトの比較
- デバイスの選択 – パート 3
- opencl_node の基本インターフェイスと opencl_buffer – パート 2
- インテル® VTune™ Amplifier 2015 for systems を使用してドライバーをプロファイルする方法
- OpenMP* バージョン 4.5: 標準化の進化
- Allinea 社の マーク・オコナー氏のインタビュー
- 編集長の記事
- インテル® System Studio 2015 のインテル® Energy Profiler を使用する
- opencl_node の概要 – パート 1
- インテル Parallel Universe 23 号日本語版の公開
- HEVC エンコードのパフォーマンスが 1.1 倍、品質が 10% 向上したインテル® Media Server Studio 2016 発売
- コードで使用したメモリー割り当て/割り当て解除のトレースをサポートしたインテル® VTune™ Amplifier XE 2016 の新しいメモリーアクセス解析
- ヘテロジニアス分散システムにおける有限差分法
- HEVC (H.265) コーデックの重要性を理解する
- 「The Future of Fortran」の Doctor Fortran
- ゲームにおける群衆シミュレーションの向上
- インテル® アーキテクチャー向けの OpenCL* ドライバーとランライム
- インテル® Xeon Phi™ コプロセッサー: Code Modernization セミナー
- mpitune ユーティリティーの実行時間を軽減する
- インテル® VTune™ Amplifier XE のリモートデータ収集を簡単に行う方法
- インテル® DAAL とは?
- ベクトル異形関数でのプロセッサー ID 指定
- OpenMP 4.x による新しいレベルの並列化
- ケーススタディー: インテル® アドバンスト・ベクトル・エクステンションを使用したブラック-ショールズの計算
- インテル® DAAL を使用した分散処理の概要
- インテル® DAAL を使用したオンライン処理の概要
- インテル® DAAL for OS X* 入門ガイド
- インテル® DAAL for Windows* 入門ガイド
- インテル® DAAL for Linux* 入門ガイド
- Java* アプリケーションでインテル® DAAL を使用する方法
- C++ アプリケーションとインテル® DAAL のリンク方法
- インテル® DAAL チュートリアル: 簡単な C++ 例の使用
- インテル® Xeon® プロセッサー E5 ファミリー・ベースのマルチノード分散メモリーシステム上の Caffe* 学習
- インテル® Xeon® プロセッサー E5 ファミリー上でのシングルノード Caffe* スコアと学習
- Direct3D* 12 概要 パート 9: まとめ
- 2015 年人気記事ランキング
- インテル® Advisor コマンドラインと MPI
- インテル® SDK for OpenCL* Applications 入門
- 新年のご挨拶
- インテル® DAAL の無料オプション、サポートなし、ロイヤルティー・フリー
- インテル® IPP の無料オプション、サポートなし、ロイヤルティー・フリー
- インテル® MKL の無料オプション、サポートなし、ロイヤルティー・フリー
- OpenMP* 4.x による新しいレベルの並列化 (全2回)
- ポピュラーなオープンソース・プロジェクトのエラーを見つけるクイズに挑戦しよう
- インテル Parallel Universe 22 号日本語版の公開
- コンピューターの高度な概念: 用語集パート 2
- ピクセル同期を利用した順不同半透明描画 (更新)
- コンピューターの高度な概念: 用語集パート 1
- バイトニック・ソート
- Unity* 設定のヒント: メモリー、オーディオ、テクスチャー
- DirectX* 11 のイメージ処理における高速フーリエ変換
- インテル® コラボレーション・センターに取材に伺いました
- 究極のモバイルオフィス!?
- Windows* 環境でインテル® コンパイラーを使用してオフロード文を含むソースをコンパイルする際の注意点
- インテル® C++ コンパイラーでサポートされる C++11 の機能
- 暗号化/復号化 – JNI 呼び出しによる OpenSSL* API の使用
- 暗黙の同期を使用してインテル® プロセッサー・グラフィックス上で OpenCL* と OpenGL* 4.3 のサーフェスを共有する
- インテル® TBB ライブラリーと C++11 における正確な例外伝播 (exception_ptr)
- OpenCL* Code Builder で SPIR* を使用する
- OpenCL* 2.0 のジェネリック・アドレス空間
- V15 と V16 のコンパイラーのオフロード時のコンパイラーの振る舞いの違い
- 編集長の夏休みの工作 パート 2
- インテル Parallel Universe 21 号日本語版の公開
- Code Modernization – コード・モダニゼーション (現代化) とは?
- PATH システム環境変数の長さ制限
- インテルのキャッシュ・モニタリング・テクノロジー: ソフトウェア・サポートとツール (パート 4)
- 編集長の夏休みの工作
- インテルのキャッシュ・モニタリング・テクノロジー:
使用モデルとサンプルデータ (パート 3) - StdAfx.h に関する考察
- インテル® C/C++ コンパイラー: 機能とサポートされるプラットフォーム比較
- インテル® VTune™ Amplifier XE 2015 Update 2 による、ドライバーなしでのハードウェア・イベント・サンプリング (コールスタック付き) のサポート
- インテル® AVX2 によるプログラミング置換
- OS X* から Linux* へのリモートデータ収集ができない理由
- ベクトル・プログラミング: インテル® SSE4.2 からインテル® AVX2 への変換例
- インテルのキャッシュ・モニタリング・テクノロジー: ソフトウェア・インターフェイス (パート 2)
- インテル® Xeon® プロセッサー E7 v3 ファミリー向けのソフトウェア最適化によるビジネス・インテリジェンスと見識の加速
- Microsoft* DirectX* 12 におけるリソースバインドの紹介
- ループで呼び出される大きな関数を分割して命令キャッシュを最適化する
- インテルのキャッシュ・モニタリング・テクノロジー: 利点 (パート 1)
- ネストされた仮想マシン上でインテル® Xeon® プロセッサー E5-2600 V3 製品ファミリーの VMCS シャドーイング機能を有効にする
- OpenMP* 4.0 API C/C++ シンタックス・クイック・リファレンス・カード
- 成功した開発者の 5 つの秘訣
- とらえどころのないアルゴリズム – 並列スキャン (追記)
- すべてのノード上で MPI プロセスをプロファイルするには?
- とらえどころのないアルゴリズム – 並列スキャン
- インテル® コンパイラー 15.0 最適化 クイック・リファレンス・ガイド 日本語版を公開
- インテル Parallel Universe 20 号日本語版の公開
- 新しい最適化レポートを使用してインテル® コンパイラーをさらに活用する
- インテル® TBB のデバッグ、例外機能を使用する
- インテルの最新の並列化ツールによる明示的なベクトル化
- ヘテロジニアス・コンピューティングのパイプライン化
- Connected World のためのソフトウェア・ツール
- #pragma SIMD を使用してループをベクトル化するための条件
- ループをベクトル化するための条件
- OpenMP* でベクトル化された並列ループを簡単に作成する
- オープンソース Python*、R、Julia ベースの HPC アプリケーションの高速化
- インテル® VTune™ Amplifier XE によるマルチスレッド化とタスク解析
- インテル® MKL を Numpy/Scipy に実装
- OpenMP* を使用中に変数アクセスでスレッドがクラッシュしないようにする
- LLVM/Clang で OpenMP* 4.0 機能を試してみる
- OpenMP* 実行環境関数
- インテル Parallel Universe 19 号日本語版の公開
- 私の OpenCL* SDK はどこへ行ってしまったのか?
- MPI 標準に共通のアプリケーション・バイナリー・インターフェイスが登場
- 新しい MPI-3 標準でパフォーマンスの課題に対処する
- 基本ホットスポット解析のオーバーヘッドを軽減する
- GNU* ツールチェーンにおけるインテル® Memory Protection Extensions (インテル® MPX) のサポート
- C++11 とインテル® TBB スレッドの併用
- インテル® FLEXlm ライセンス・マネージャーの入手方法
- インテル® Inspector XE を使用して Windows* 向けアプリケーションのメモリーエラーを検出
- OpenOCD* でインテル® System Debugger を使用する
- OpenCL* によるゴッドレイの HDR レンダリング
- Tencent* QQ* の没入型ビデオ・パイプライン全体の最適化
- GCC 5.0 での x86 向けの最適化新機能: 32 ビット・モードにおける PIC
- インテル® Inspector XE を使用して Windows* 向けアプリケーションのスレッドエラーを検出
- 64 ビット・コンピューティングによりモバイル・エクスペリエンスを向上する
- OpenCL* 2.0 の不均等なワークグループ
- 季節のご挨拶
- OpenCL* 1.2 の活用: インテル® プロセッサー・グラフィックスでバッファーコピーを最小限に抑えてパフォーマンスを向上する方法
- GCC 5.0 での x86 向けの最適化新機能
- 2014 年人気記事ランキング
- iSUS クリスマス・キャンペーン 2014
- インテル® ソフトウェア・カンファレンス東京 2014 に行ってきました！
- インテル® GPA でゲームのボトルネックを特定する
- C# による並列プログラミング
- インテル® VTune™ Amplifier XE のソースビューは OpenCL* ソースファイルと関連付けることができないのか?
- SIMD アーキテクチャーの略語の解説
- 最適なインテルの並列プロセッサーを選択する方法: プロセッサーのモデルナンバーを理解する
- インテル® 64 および IA-32 アーキテクチャー最適化リファレンス・マニュアルが更新されました
- JavaScript への SIMD ベクトル化の追加
- VTune™ Amplifier XE 2015 を使用して GPU 上の OpenCL* カーネル解析を解析する
- OpenSSL における RDRAND 統合の変更
- 異なる Microsoft* Visual Studio* バージョンで古いインテル® Visual Fortran コンパイラーを使用する
- セキュアキー対応インテル® データ・プロテクション・テクノロジー: Gazzang 社のケーススタディー
- パート 1 – HBase* 用 Java* ガベージ・コレクションのチューニング
- インテル® ソフトウェア開発製品 紹介
- Fortran 2008 仕様のサポート
- Fortran 2003 仕様のサポート
- 小さな問題サイズにおけるインテル® MKL パフォーマンスの向上: MKL_DIRECT_CALL の使用
- Direct3D* 12 概要 パート 8: CPU の並列性
- Direct3D* 12 概要 パート 7: ダイナミック・ヒープ
- Direct3D* 12 概要 パート 6: コマンドリスト
- 仮想環境におけるセキュアキー対応インテル® データ・プロテクション・テクノロジー
- Direct3D* 12 特集
- Linux* オペレーティング・システムの電力消費の解析と最適化
- インテル® Inspector XE 2015 の新機能
- Direct3D* 12 概要 パート 5: バンドル
- Direct3D* 12 概要 パート 4: ヒープとテーブル
- インテル® コンパイラー V15 におけるレポート機能の変更点
- Direct3D* 12 概要 パート 3: リソースバインド
- OpenMP 4.0 を使用してプログラムで SIMD を有効にする
- インテル® ソフトウェア開発製品の名称変更/新バージョンのお知らせ
- Direct3D* 12 概要 パート 2: パイプライン状態オブジェクト
- Direct3D* 12 概要 パート 1: ハードウェアに近く
- SIGGRAPH 2014: IA 上の DirectX* 12 サポート
- トランザクショナル・メモリー・サポート: speculative_spin_rw_mutex (プレビュー機能)
- インテル® VTune™Amplifier XE 2015 を旧バージョンと共存する
- 新書紹介：ビジュアル・エフェクト向けのマルチスレッド化
- インテル® Inspector XE 2015 スタンドアロン GUI の使用方法
- 追加された AVX-512 命令
- インテル® SDK for OpenCL* Applications – サンプルパッケージのリリースノート
- インテル® SDK for OpenCL* Applications よくある問い合わせ
- インテル® グラフィックス・パフォーマンス・アナライザー (インテル® GPA) よくある問い合わせ
- インテル® GPA: 対象プラットフォームで利用できるツールは ?
- インテル® SDK for OpenCL Applications 2013 よくある問い合わせ
- インテル® アーキテクチャーにおける OpenCL* サポートに関するよくある問い合わせ
- 古いコンパイラーと tsx-tools で HLE および RTM を使用する
- インテル® PCM によるインテル® トランザクショナル・シンクロナイゼーション・エクステンションのモニタリング
- Linux* の perf を使用したインテル® トランザクショナル・シンクロナイゼーション・エクステンション (インテル® TSX) のプロファイリング
- インテル® System Studio を利用した第 4 世代インテル® Core™ プロセッサーのデジタル・セキュリティーと監視機能の活用
- インテル® JTAG デバッガーとイベントトレースの併用によるシステム・ソフトウェア・デバッグ
- インテル® System Studio 2014 – UEFI BIOS デバッグ
- サンプル・アプリケーション: データ暗号化ホワイトペーパー
- サンプルコード: ワンタイムパスワード (OTP) のデモ
- サンプルコード: 乱数アプリケーション
- インテル® Hardware Accelerated Execution Manager 1.0.6 (R3)
- サンプルコード: データ暗号化アプリケーション
- Cocos2d-x を使用してマルチプラットフォーム・ゲームを開発する
- インテル® 64 アーキテクチャーおよび IA-32 アーキテクチャー最適化リファレンス・マニュアル
- Sparse Ruler の並列計算
- インテル® VTune™ Amplifier XE によるインテル® トランザクショナル・シンクロナイゼーション・エクステンション (インテル® TSX) のプロファイリング
- スレッド化されたインテル ® MKL をマルチスレッド・アプリケーションで使用する
- ループのベクトル化によるプログラムの最適化
- インテル® アーキテクチャーの SIMD テクノロジーによりゲームコードを高速化
- インテル® IPP におけるインテル® AVX2 向け最適化
- インテル® MKL におけるインテル® AVX2 向け最適化
- インテリジェント・システムと組込みデバイス向けソフトウェア開発ツールの使用法
- 組込み開発におけるガイド付き自動並列化の利用
- ギャザーによる構造化されたデータのベクトル化
- Linux* 上でインテル® C++ コンパイラーとインテル® MKL を使用して R-3.0.1 をビルドする
- インテル® AES New Instructions (インテル® AES-NI)
- Parallel Universe マガジン
- 並列プログラムのテスト
- Apache* Tomcat* からの Java* アプレットをプロファイルするためインテル® VTune™ Amplifier XE を利用する
- 並列アプリケーション最適化のための計画
- インテル® ハイパースレッディング・テクノロジー: よくある質問
- インテル® パフォーマンス・カウンター・モニター － より優れた CPU 使用率の測定方法
- インテル® HD グラフィックス 4000 上の OpenCL* コードとインテル® クイック・シンク・ビデオのパフォーマンス相互作用
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- Windows* アプリケーションのサポートについて
- インテル® GPA：Windows* 7/8/8.1 OS サポート
- デフォルト・コンパイラーをインテル® C++ コンパイラーから x86 ターゲットの gcc コンパイラーへ戻す
- インテル® C++ コンパイラーと GNU* gcc を使用して x86 および ARM* APK を生成する
- Fortran と C のオフロード宣言子/指示句と関数
- 金融向けサービス
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- combiner/aggregator 同期プリミティブ
- インテル® Software Development Emulator とインテル® Transactional Synchronization Extensions の紹介
- マルチコア環境向け並列アプリケーションの最適化
- HPC パフォーマンスの測定
- SVEN (System Visible Event Nexus) の概要
- 組込みシステムにおけるインテル® C++ コンパイラーの利用
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- jQuery と CSS によるハノイの塔の実装
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- ベクトル化レポートと新しいレベル -vec-report6 の概要
- ベクトル化および最適化レポート
- ガイド付き自動並列化
- モバイルデバイス向け HTML5 および JavaScript エンジン JIT の最適化
- インテル® C++/Fortran コンパイラーのベクトル化レポートを基にソースに注釈を付ける Python* スクリプト
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- PAOS – パックド構造体配列
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- Linux*/Java* スタック上におけるインテル® AES-NI パフォーマンス・テスト
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- アプリのパフォーマンスを向上する開発ツールスイート インテル® Parallel Studio XE 新バージョン 2013 リリース
- インテル® DRNG (Digital Random Number Generator) ソフトウェア実装ガイド
- Rdrand ライブラリーのユーザーマニュアル
- ガイド付き自動並列化 (GAP)
- ゲームエンジンのタスク処理 (アニメーション) － サンプル・プロジェクトのダウンロード
- ハイパースレッディング: サーバーのエンドユーザー応答時間の正しい測定方法
- OpenMP* を使用したその他のワークシェア
- 高度な OpenMP* プログラミング
- ハイブリッド・アプリケーション: インテル® MPI ライブラリーと OpenMP*
- MPI と OpenMP* の併用によりハードウェアを活用する
- タスク・マネージャーにおけるゲームスレッド API のパフォーマンスの比較
- C# コードからインテル® IPP 関数を呼び出す
- インテル® IPP を使用してインテル製マルチコア・プロセッサーの詳細情報を取得する
- インテル® コンパイラーによる OpenMP* 入門 (全8回)
- 新しいマイクロアーキテクチャーでアプリケーションはどのように実行されるのか? この疑問に答えるインテル® VTune™ Amplifier XE 2011
- インテル® AVX 命令を使用してビデオ処理ソフトウェアの計算パフォーマンスを向上する
- 「電力効率が良い」とは?
- cpuinfo: インテル® MPI ライブラリーのプロセッサー情報ユーティリティー
- インテル® Parallel Studio XE 2013 ベータプログラム実施中
- MPI/OpenMP* のハイブリッド・プログラミングを始めよう
- インテル® Cluster Studio XE 2012 を利用した MPI/OpenMP* ハイブリッド・アプリケーション: ノードレベルまで最適化
- HPL 向けアプリケーション・ノート
- プロセスピニングを使用する分散メモリー Co-Array プログラム
- 6/28 博多で開催 インテル® ソフトウェア・カンファレンス
- インテル® Fortran Studio XE によるマンデルブロー描画プログラムの高速化
- PARDISO 使用時のヒント
- インテル® マス・カーネル・ライブラリーの FFTW3 インターフェイス
- FFTW3 ラッパーの使用
- Fortran からのラッパーの呼び出し
- 独自のラッパー・ライブラリーのビルド
- アプリケーションのビルド
- サンプルプログラムの実行
- インテル® コンパイラー入門 (全10回)
- サマリー統計ライブラリーの概要
- インテル® C++ コンパイラーのベクトル化ガイド
- マルチコア・プロセッサーにおける 3 次元有限差分法の実装
- スリープループによる消費電力とパフォーマンスの改善
- x64 アセンブリーの概要
- レイテンシーの長い命令の影響を特定する
- AVX-SSE 切り替えペナルティーを回避する
- マルチスレッド開発ガイド： 4.7 データ構造とメモリー・アクセス・パターンを最適化してデータの局所性を高める
- クロススレッド・スタック・アクセスは競合状態か?
- セグメンテーション・フォルト SIGSEGV や SIGBUS エラーの原因を特定する
- バーゼル大学 (UB: Universität Basel) が提供する PARDISO* とインテル® MKL の PARDISO API における相違点の概要
- インテル ソフトウェア開発製品：並列化、高速化をしよう！抽選でインテル グッズセットをプレゼント
- Haswell のトランザクション同期
- 粗粒度のロックとトランザクション同期
- ムーアの法則を超えるパフォーマンス向上率への対応: インテル® Cluster Studio XE
- インテル® MKL と IMSL* Fortran 数値ライブラリーの使用
- iSUS ラウンドテーブル開催 (2月23日) のご案内
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- OpenMP* のサポート・ライブラリー
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- インテル® Parallel Advisor が Studio XE 製品で利用可能に
- James Reinders インタビュー： 質問 2. インテル® Parallel Studio XE の特長
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- James Reinders インタビュー： 日本の皆様へのメッセージ
リソース
サポート
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コミュニティーに問い合わせ
Forums (英語) からほかのユーザーやエキスパートに問い合わせできます。 -
インテル社の製品サポートに英語で問い合わせ
Online Service Center (英語) ではインテル社のサポートチームにお問い合わせいただけます。 -
エクセルソフト社の技術サポートに日本語で問い合わせ
ユーザー登録完了後、技術サポート受付フォームよりお問い合わせください。
ドキュメント
ソフトウェア EULA (英語)
コンパイラーの最適化に関する詳細は、最適化に関する注意事項を参照してください。
