インテル Parallel Universe 35 号日本語版の公開

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インテル Parallel Universe マガジンの最新号が公開されました。

注目記事: ソフトウェア定義の可視化を使用するインテル® Rendering Framework

掲載記事

  • 単一クラスター上での AI、分析、HPC の統合
  • FPGA 向け OpenCL* の進展
  • Python* での並列処理
  • インテル® Advisor を使用してメモリー・ボトルネックを排除
  • インテル® MPI ライブラリーの MPI-3 非ブロッキング I/O 集合操作

編集者からのメッセージ

2019 年が皆様にハイパフォーマンスをもたらしますように

2019 年最初の The Parallel Universe へようこそ。2018 年の初めに、私はこれといった大胆な予測をしませんでした。並列コンピューティングの将来はヘテロジニアスであると述べただけです。この傾向はすでにかなり進んでおり、今年も勢いを増していくでしょう。今年も予測ではなく、現在注目しているいくつかの傾向について述べたいと思います。

ソフトウェア定義の可視化に関するオープンソース・コミュニティーのイニシアチブ (SDVis.org (英語)) は、メモリー制限と高コストの問題がある GPU ベースのソリューションよりも、CPU のほうが大規模レンダリングに適していることを実証しています。これについては本号の注目記事である「ソフトウェア定義の可視化を使用するインテル® Rendering Framework」で説明します。SDVis の利点は、長年 CPU ベースのレンダリングを行ってきた映画業界にとっては目新しいものではありませんが、SDVis は増え続けるデータセットの可視化が必要とされるほかの計算ドメインにも広がっています。

これは私が特に注目しており、最近ブルックヘブン国立研究所で開催された 2018 New York Scientific Data Summit (英語) で紹介した別の傾向「将来のワークロードにおける HPC、BDA、および AI の収束」 (英語) につながります。インテル コーポレーションの副社長兼エクストリーム・コンピューティング本部長の Trish Damkroger は、最近 Top500.org の記事「AI、HPC、HPDA の交差: 次世代ワークフローが将来のブレークスルーをどのように推進するか」 (英語) で同様の見解を示しました。従来のハイパフォーマンス・コンピューティング、人工知能 (AI)、ビッグデータ分析の間の境界線はあいまいになりつつあります。これに関して、インテルのデータセンター・グループに寄稿を依頼した記事が「単一クラスター上での AI、分析、HPC の統合」です。

以前に述べたとおり、並列コンピューティングはヘテロジニアスへと向かっており、ソフトウェアを高速化するオフロードデバイスとして FPGA が注目を集めています。The Parallel Universe の名誉編集者である James Reinders は、昨年 FPGA プログラミングに関するいくつかの記事を発表しました。本号では、ボストン大学の Martin Herbordt 教授が FPGA 上での OpenCL* プログラミングに関するいくつかのベスト・プラクティスについて、「FPGA 向け OpenCL* の進展」で一般的な数値アルゴリズムの最適化を通して説明しています。

この号を締めくくるのは、コードの最適化に関する次の 3 つの記事です: 「Python* での並列処理」、「インテル® Advisor を使用してメモリー・ボトルネックを排除」、「インテル® MPI ライブラリーの MPI-3 非ブロッキング I/O 集合操作」。

今後の The Parallel Universe では、Python* コードを最適化する JIT コンパイル、インテル® ソフトウェア開発ツールの新機能、パフォーマンス・ケース・スタディーに関する記事をお届けします。お見逃しなく。

また、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 開発向けのインテルのソリューションの詳細は、Tech.Decoded (英語) を参照してください。

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