インテル® oneAPI 最新情報

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インテル Parallel Universe 42 号日本語版の公開

この記事は、インテル® デベロッパー・ゾーンに公開されている「Intel oneAPI News Updates」の日本語参考訳です。


2020 年 12 月にインテル® oneAPI ツールキットを出荷開始

インテル® oneAPI ツールキットは開発者がアーキテクチャーを超えて自由にコードを記述し、XPU 時代のコンピューティングを高速化できるように支援

2020 年 11 月 11 日 | インテル® oneAPIoneAPI イニシアチブ (英語)

インテルの XPU に関する最新情報

インテルは、標準化されたソフトウェア抽象化により、さまざまなアーキテクチャーの組み合わせに多様なワークロードを素早く展開できるようにする取り組みにおいて、以下を含む重要なマイルストーンを発表しました。

  • 12 月にインテル® oneAPI ツールキット (英語) を出荷開始
  • インテルのハードウェアとソフトウェアを組み合わせた設計アプローチの一環として、ソフトウェア・スタックに新たな追加された機能
  • 高密度、低レイテンシーの Android* クラウドゲームやメディア・ストリーミング向けに設計された、Xe-LP マイクロアーキテクチャー・ベースのインテル初のデータセンター向けディスクリート GPU 「インテル® サーバー GPU」のデビュー

これらのマイルストーンは、AI から HPC、グラフィックスに至るまで、専門的なワークロードの増加に対応するハードウェアとソフトウェア・ソリューションを提供する上で重要です。詳細は、こちら (英語) を参照してください。

インテル® oneAPI ツールキット: 新機能

インテルの CPU、GPU、FPGA をサポートするインテル® oneAPI ツールキットは 12 月に出荷され、ローカルおよびインテル® DevCloud で無料で利用できます。このツールキットは、開発者がターゲット・ハードウェアの潜在的なパフォーマンスを発揮し、ソフトウェアの開発と保守コストを軽減するのに役立つだけでなく、独自のベンダー固有のソリューションと比較して、高速化されたコンピューティングのデプロイに伴うリスクを軽減します。インテル® oneAPI ツールキットは、インテルの CPU 開発ツールの豊富な経験を基に構築され、XPU に拡張されています。そのほかにも、以下の発表がありました。

  • インテルのテクニカル・コンサルティング・エンジニアによるワールドワイドなサポートを含むインテル® oneAPI ツールキットの商用版。既存のインテル® Parallel Studio XE とインテル® System Studio は、インテル® oneAPI 製品に移行します。
  • oneAPI エコシステムの進展イリノイ大学ベックマン先端科学技術研究所が新たな oneAPI 研究拠点を開設 (英語)、Microsoft* Azure*、TensorFlow* などがoneAPI を支持 (英語)
  • インテル® DevCloud に新しいインテル® Xe GPU ハードウェアが追加され、パブリック・アクセス向けのインテル® Iris® Xe MAX グラフィックスと、一部の開発者向けのインテル® Xe-HP が利用可能に

詳細は、「インテル® oneAPI 製品: 12 月にリリース」 (英語) ブログ | 「インテル® oneAPI ファクトシート」 (英語) を参照してください。


イリノイ大学が NAMD に oneAPI クロスアーキテクチャー・プログラミング・モデルを導入

2020 年 11 月 11 日 | oneAPI イニシアチブ (英語)

イリノイ大学ベックマン先端科学技術研究所は、ライフサイエンス・アプリケーション NAMD に oneAPI プログラミング・モデルを導入し、新たなヘテロジニアス・コンピューティング環境を追加するため、新しい oneAPI 研究拠点の設立を発表 (英語) しました。大規模な生体分子システムをシミュレーションする NAMD は、COVID-19 のような現実世界の課題に取り組むのに役立っています。


SC 2020 でお会いしましょう

2020 年 11 月 6 日 | oneAPI @ SuperComputing 2020 (英語)、oneAPI イニシアチブ (英語)、DPC++ (英語)

間もなく SC 2020 が開催されます。統一された標準ベースのモデルを介してヘテロジニアス・プログラミングを簡素化する oneAPI イニシアチブに関する取り組みの進捗状況を、コミュニティーの皆さんと共有できることを楽しみにしています。

oneAPI、DPC++、SYCL*、OpenMP*、MPI に加えて、パフォーマンス・チューニングやビジュアライゼーション・ツールなど、幅広いトピックをカバーします。技術的な話から詳細なワークショップ、デモやライブチャットまで、この 2 週間さまざまな方法で皆さんと交流できることを楽しみにしています。詳細は、こちら (英語) を参照してください。


インテル® oneAPI beta10 リリース

2020 年 10 月 27 日 | インテル® oneAPIインテル® VTune™ プロファイラーインテル® DPC++/C++ コンパイラー (英語)、インテル® OSPRay Studio (英語)

間もなく発表予定の Gold 製品のリリースに向けて、beta10 では次の機能が追加/強化されています。

  • インテル® VTune™ プロファイラーを使用して、DPC++ と OpenMP* の両方でオフロードコストをプロファイルして、パフォーマンスを低下させるメモリー転送を検出できます。
  • インテル® VTune™ プロファイラーで CPU の電力解析を行い、スロットリングの問題をデバッグしたり、ワットあたりの FLOPS をチューニングできます。GPU 電力解析も近日中に実装される予定です。
  • インテル® ディストリビューションの Modin と完全な機能互換性を保持しつつ、pandas API の 95% を並列化します。OmniSci バックエンドは、ノードあたり 6TB のインテル® Optane™ メモリーを追加して、大規模なデータを効率良くスケーリングし、手動でクラスターを生成することなくローカルのノートブックからクラウドへシームレスに拡張します。
  • SYCL* とインテル® GPU サポートにより高速化されたネイティブ・ライブラリーと NumPy* 形式の API である Data Parallel NumPy* (dpnp) の初期リリースは、Python* の数学コードを高速化します。
  • サポートベクトル分類 (SVC)、ランダムフォレスト、K 近傍法分類器を含む scikit-learn アルゴリズムの追加の最適化により、インテル® CPU 上でのモデル適合と予測を高速化します。
  • XGBoost と LightGBM からトレーニング済みのモデルを変換し、daal4py ライブラリーを使用してインテル® CPU 上でモデルの予測を高速化します。
  • インテル® oneAPI DPC+/C++ コンパイラーを使用して、インライン CPU アセンブリーと GPU 仮想命令セットコードを混在させることができます。
  • 直感的なインターフェイスを備えたシーングラフ・アプリケーションである新しいインテル® OSPRay Studio を使用して、高忠実度の、レイトレースされた、インタラクティブな、リアルタイム・レンダリングを実行できます。

インテル® oneAPI をぜひお試しください (英語)。beta10 は、インテル® DevCloud for oneAPI (英語) で利用することも、インテル® oneAPI ページからダウンロードすることも、コンテナーやリポジトリー経由で入手することもできます。


追加のインテル® oneAPI マス・カーネル・ライブラリー (インテル® oneMKL) オープンソース・インターフェイス

2020 年 10 月 9 日 | oneMKL インターフェイス (英語)、インテル® oneMKL (英語)

インテル® oneAPI マス・カーネル・ライブラリー (インテル® oneMKL) のオープンソース・インターフェイスは拡大を続けており、開発者は複数のベンダーのアーキテクチャーで実行される移植性の高い演算集約型アプリケーションを効率良くコーディングできます。今年初めにリリースされたインテル® oneMKL の密線形代数 BLAS ドメインのインターフェイスに加えて、インテル® oneMKL の乱数ジェネレーター (RNG) ドメインのインターフェイスが追加されました。この新しいインターフェースは、モンテカルロ・シミュレーション、財務予測、リスク管理、暗号、その他のアプリケーションでよく使用される、連続分布と離散分布の疑似乱数や非決定論的エンジンを実装するルーチンを提供し、一般的な数学関数を幅広くカバーします。

追加のクロスアーキテクチャー、クロスベンダー・ハードウェアをサポートするため、oneAPI パートナーは、ダウンロード可能なこれらのインターフェイスを使用することを推奨します。詳細は、こちら (英語) を参照してください。


ハイデルバーグ大学コンピューティング・センター (URZ) が oneAPI 研究拠点を開設

2020 年 9 月 29 日 | oneAPI イニシアチブ (英語)、インテル® DPC++ (英語)

ハイデルバーグ大学コンピューティング・センターは、AMD* GPU、NVIDIA* GPU、および CPU ベースのシステムをサポートする hipSYCL に高度なデータ並列 C++ (DPC++) 機能を追加することを目的とした oneAPI 研究拠点 (英語) の開設を発表しました。

oneAPI のクロスアーキテクチャー言語である DPC++ は、生産性が高く、可読性に優れており、学習しやすく、開発者がベンダー固有の言語やツールに強制されることなくアクセラレーターのパフォーマンスを引き出すのに役立ちます。新しい DPC++ 拡張機能は SYCL* 2020 暫定仕様の一部であり、hipSYCL や対応プラットフォームに統合共有メモリーなどの機能をもたらします。この研究拠点は、ソフトウェア・コミュニティーがこの機能を実現するための大きな一歩を提供し、生産性とパフォーマンスの両方を備えたクロスアーキテクチャー、クロスベンダーのプログラミング・ソリューションを作成する oneAPI 業界イニシアチブを促進します。

詳細は、こちら (英語) を参照してください。


oneAPI v1.0 仕様リリース

2020 年 9 月 28 日 | oneAPI イニシアチブ (英語)

oneAPI v1.0 仕様 (英語) がリリースされました。これにより、容易にアクセラレーター・プログラミングを取り入れて、データ集約型ワークロードに対応できるようになりました。今回のリリースは、産官学の第一線で活躍するテクノロジストによる 1 年間の取り組みの集大成であり、クロスアーキテクチャー開発のオープンな道を切り開くものです。

本仕様は、言語に加えて、数学ライブラリー、ディープラーニングおよびマシンラーニングのインターフェイス、ビデオ解析 API、低レベルのハードウェア抽象化インターフェイスやランタイム API など、アクセラレーターにより利点が得られる多くのドメインをカバーしています。誰でも利用でき、任意のプログラムに移植可能なオープンソース・スタックが公開されています。詳細は、デベロッパー・ソフトウェア・エンジニアリング・マネージャーの Sanjiv Shah の投稿 (英語) を参照してください。

次世代のアクセラレーター・ソフトウェアに影響を与えたり、多種多様なアクセラレーター向けの新しい言語を開発したり、oneAPI 準拠のツールを開発したり、ハードウェアに接続してこのソフトウェア・スタックを活用したいと考えている方は、仕様書や GitHub* (英語) 上のオープンソース実装にぜひ貢献してください。


インテル® oneAPI beta09 リリース

2020 年 9 月 14 日 | インテル® oneAPIDPC++ (英語)、インテル® oneMKL (英語)、インテル® oneVPL (英語)、インテル® Advisorインテル® VTune™ プロファイラー

今回のリリースでは、今年後半に予定されている Gold リリース に向けて、多数のツール (コンパイラー、ライブラリー、および解析ツール) に加えて、DL フレームワークをサポートするインテル® Low Precision Optimization、インテル® Advisor の GPU ルーフライン解析、インテル® oneAPI ビデオ・プロセシング・ライブラリーでの H.264 & MJPEG ソフトウェア・デコード/エンコードのサポートが追加されています。

詳細:

  • 今年後半に予定されている Gold リリースに向けて、すべてのコンパイラー、ライブラリー、ツールのパフォーマンスと安定性が向上しました。
  • インテル® AI アナリティクス・ツールキットに、複数のディープラーニング・フレームワークをサポートする統一された低精度推論インターフェイスである、インテル® Low Precision Optimization Tool が追加されました。FP32 モデルを int8 や Bfloat16 に簡単に変換したり、精度を重視したチューニング戦略を活用したり、パフォーマンス、モデルサイズ、およびメモリー使用を最適化できます。
  • インテル® Optimization for PyTorch* とインテル® oneAPI コレクティブ・コミュニケーション・ライブラリー (インテル® oneCCL) の連携により、CPU 上で効率良い分散トレーニングが可能になりました。モデルデータ型の自動混合精度もサポートされました。
  • インテル® Advisor の新しいテクニカルプレビュー機能では、GPU ルーフライン解析とオフロード・アドバイザーが統合されたユーザー・インターフェイス・ワークフローとツールバー (英語) や、オフロード・アドバイザーでデータ転送の最適化に関する推奨事項を利用できるようになりました。
  • インテル® VTune™ プロファイラーでは、遅い MMIO 書き込みが行われた場所を特定するように改善された I/O 分析を使用して、パフォーマンスを低下させる I/O 書き込みが発生するモジュールを見つけることができます。
  • インテル® VTune™ プロファイラーで FPGA の各計算ユニットのストールとデータ転送に関する情報を収集し、より少ない推測で FPGA ソフトウェア・パフォーマンスを最適化できます。
  • インテル® MPI ライブラリーでは、GPU プログラミングがサポートされ、Mellanox * ファブリック上の独立した MPI ジョブの連結が可能になりました。
  • インテル® oneAPI マス・カーネル・ライブラリー (インテル® oneMKL) に、RNG 移動オペレーター、LAPACK バッファー、ポインターベース (統合共有メモリー) インターフェイスを含む、CPU および GPU 向けの DPC++ 関数が追加されました。
  • インテル® oneAPI ビデオ・プロセシング・ライブラリー (インテル® oneVPL) に、H.264 & MJPEG ソフトウェア・デコード/エンコード、ビデオの前処理 (サイズ変更、色変換、クロップ関数を含む)、および内部割り当てバッファーのサポートが追加されました。
  • Python* 向けインテル® ディストリビューションでは、Numba 関数内のデータ並列カーネルの GPU 自動オフロードと、scikit-image 変換関数とフィルターの最適化のマルチスレッド化が Windows* でサポートされました。

インテル® oneAPI をぜひお試しください (英語)。beta09 は、インテル® DevCloud for oneAPI (英語) で利用することも、インテル® oneAPI ページからダウンロードすることも、コンテナーやリポジトリー経由で入手することもできます。


未来のレイトレーシング・ソリューションを開発

2020 年 8 月 24 日 | インテル® oneAPIRenderKit (英語)、インテル® DevCloud (英語)

インテルは、コンピューター・グラフィックスの世界的なイベントである SIGGRAPH 2020 において、インテル® oneAPI レンダリング・ツールキット (英語) の新機能を発表し、ハードウェア、メモリー、ネットワーク、およびソフトウェア・テクノロジーを含む、インテルの強力なレイトレーシング・プラットフォームを活用した顧客の成功事例を発表しました (プレスリリース全文はこちら (英語))

以下は、インテル® oneAPI レンダリング・ツールキットのレイトレーシングとレンダリング向け新機能の一部です。

  • インテル® OSPRay Studio – 高忠実度のレイトレーシングされた、インタラクティブなリアルタイム・レンダリングを実現するシーン・グラフ・アプリケーションです。3Dモデルや時系列の複数のフォーマットを可視化する機能を提供します。インテル® OSPRay とほかのインテル® レンダリング・ライブラリー (インテル® Embree、インテル® Open Image Denoise など) を組み合わせて作成されており、信頼性の高いサイエンティフィック・ビジュアライゼーションと写実的なレンダリングに使用されます。2020 年後半にリリース予定です。
  • インテル® OPSRay for Hydra – アニメ映画や 3D CAD/CAM モデリング向けのビューポートにフォーカスしたインターフェイスを備えた、高忠実度のスケーラブルなレイトレーシング・パフォーマンスとリアルタイム・レンダリングを提供する、Universal Scene Description (USD) Hydra API に準拠したレンダラーです。
  • インテル® DevCloud for oneAPI デスクトップ可視化機能 – リモート・デスクトップを介して、レンダリングを可視化して反復処理を行い、リアルタイムでインタラクティブなアプリケーションを作成する、新しいビジュアル開発機能。インテル® oneAPI レンダリング・ツールキットを使用して、最新のインテル® ハードウェア (CPU、GPU、FPGA) で可視化パフォーマンスを最適化し、ワークロードを評価できます。インストール、セットアップ、設定が不要な無料のアクセスを利用できます。興味のある方は、こちら (英語) からサインアップできます。

SIGGRAPH 2020 のウェブサイト (英語) で、インテルや Tangent Studios (英語)、Chaos Group (英語)、Bentley Motors (英語) などの業界リーダーによる SIGGRAPH デモ、技術セッション、講演 (英語) をご覧ください。


LAIKA Studios とインテルが共同でストップモーション映画制作の可能性を拡大

2020 年 8 月 11 日 | インテル® oneAPIインテル® AI アナリティクス・ツールキット (英語)、インテル® oneAPI レンダリング・ツールキット (英語)、インテル® DevCloud (英語)

Laika Studios とインテルの Applied Machine Learning チームは、ストップモーション・アニメーションの無限の可能性を実現するために協力しています。制作技術ディレクターの Jeff Stringer 氏と視覚効果監修者の Steve Emerson 氏が、インテル® oneAPI ツールを使用して AI の力を映画に取り入れる方法について述べます。



インテル® oneAPI beta08 リリース

2020 年 7 月 31 日 | インテル® oneAPIインテル® oneVPL (英語)、インテル® oneTBB (英語)、インテル® oneAPI レンダリング・ツールキット (英語)、インテル® VTune™ プロファイラーインテル® Advisor

本リリースでの変更点は、分散 (および高速) データ・アナリティクス前処理向けインテル® Distribution of Modin and OmniSci の導入、インテル® oneAPI レンダリング・ツールキットでの最大 4 倍のレンダリング・スピードアップと粒子体積のサポート、迅速な初期解析を提供するインテル® VTune™ プロファイラーのパフォーマンス・スナップショット・プロファイル、インテル® Advisor のメモリーレベルのルーフライン解析、インテル® oneAPI ビデオ・プロセシング・ライブラリーの H.265 および AV1 CPU ソフトウェア・コーデック、および、インテル® oneAPI スレッディング・ビルディング・ブロックの NUMA の最適化機能などです。

詳細:

  • インテル® oneAPI ビデオ・プロセシング・ライブラリー (インテル® oneVPL) のメジャー・アップデート。H.265 および AV1 CPU ソフトウェア・コーデック、インテル® メディア SDK との上位互換性などが含まれます。
  • インテル® oneAPI スレッディング・ビルディング・ブロック (インテル® oneTBB) のメジャー・アップデート。詳細な NUMA アフィニティー管理機能や最新の C++ との整合性などが含まれます。
  • インテル® oneAPI DPC++ コンパイラーの CPU アーキテクチャー向けのコード・パフォーマンスが向上しました。
  • インテル® VTune™ プロファイラーでは、OpenMP* オフロードプラグマに対応したメトリックの追加により、GPU アクセラレーターの解析が改良されました。また、最初のプロファイル・ステップとして、パフォーマンス・スナップショットが追加され、最も大きな最適化の機会を特定するため詳細な解析 (メモリー、スレッドなど) を提案します。
  • インテル® Advisor にメモリー階層 (L1、L2、L3、または DRAM) のボトルネックをピンポイントで特定するメモリーレベルのルーフライン解析が追加されました。
  • インテル® C++ コンパイラーに OpenMP* 5.0 の GPU オフロードの初期サポートが追加されました。
  • Anaconda* チャネル (英語) でリリースされているインテル® Distribution of Modin の導入により、インテル® AI アナリティクス・ツールキットのデータ・アナリティクス・ワークフローが大幅に拡張されました。pandas と同一の API を持つこのインテリジェントな分散型データフレーム/ライブラリーを使用して、複数のノード間でデータの前処理をシームレスにスケーリングします。バックエンドでは、既存および最新のインテル® ハードウェアの計算処理能力を活用するように最適化された、エンドツーエンド分析のためのパフォーマンス・フレームワークである OmniSci がサポートしています。
  • インテル® AI アナリティクス・ツールキットも PyTorch* 1.5 にアップグレードされ、Bfloat16 データ型と最新の第 3 世代インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサー (開発コード名 Cooper Lake) をサポートしています。
  • Python* 向けインテル® ディストリビューションでは、Linux* 上の Python*/Numba コードの GPU サポートが追加され、Python* Data Parallel Processing Library (PyDPPL) が導入されました。PyDPPL は、DPC++ と SYCL* 向けの軽量な Python* ラッパーで、インテル® CPU やインテル® GPU のデバイス管理機能を効率的に活用するデータ並列インターフェイスと抽象化を提供します。
  • インテル® OSPRay とインテル® オープン・ボリューム・カーネル・ライブラリーに粒子体積のサポートが追加されました。さらに、インテル® OSPRay では、パノラマカメラ用のステレオ 3D モードと光源のスケーラビリティーをサポートされました。
  • インテル® オープン・ボリューム・カーネル・ライブラリーとインテル® Open Image Denoise のパフォーマンスが向上し、レンダリング速度が最大 4 倍高速になり、画質が向上しました。
  • インテル® Embree で光子マップがサポートされました。
  • インテル® オープン・ボリューム・カーネル・ライブラリーでは、設定可能なフィルター/再構築メソッド、ストリームワイドのサンプリングと勾配 API、イテレーター割り当て API、およびストライドデータ配列もサポートされました。
  • インテル® Open Image Denoise では、追加の Feature Buffers により画質が向上されました。また、新しい XTraining Code 機能とその他の改善が含まれています。
  • インテル® oneAPI レンダリング・ツールキットとインテル® C++ および Fortran コンパイラー、インテル® oneAPI ベース・ツールキットのほとんどのライブラリー、および解析ツールの結果ビューアーで macOS* CPU がサポートされました。
  • Singularity コンテナーが新たにサポートされました。

インテル® oneAPI をぜひお試しください (英語)。beta08 は、インテル® DevCloud for oneAPI で利用することも、インテル® oneAPI ページからダウンロードすることも、コンテナーやリポジトリー経由で入手することもできます。


リモート・コラボレーションの未来を開く Huddl.ai

2020 年 7 月 22 日 | Open WebRTC Toolkit (英語)、OpenVINO™ ツールキット (英語)、インテル® oneAPI

Slack* と Zoom* と Google Drive* を合わせたような新しいビデオ・コラボレーション・プラットフォームの Huddl.ai は、元サンフランシスコ 49ers の Ronnie Lott 選手をはじめとする著名な投資家の支援を受け、インテルのハードウェアおよびソフトウェア技術を搭載しています。リモート・コラボレーションを変革し、リアルタイムのメモ共有アプリケーション、音声を検索可能なテキストに変換する自動音声認識機能、参加者に基づいて会議の議題を提案する推奨エンジンを利用して、すべての会議内容を自動的に管理します。

「リモートコラボレーションの未来は、オーディオとビデオだけではありません。ディープラーニングと高度なメディア機能を活用して、場所に関係なく問題解決をより生産的に行えるようにするソリューションが求められます。Huddl.ai は、インテル® Xeon® プロセッサー・ベースのサーバー上にクラウド・データ・プラットフォームを展開し、ビデオ会議用のインテルの Open WebRTC Toolkit と、顔とテキストを検出する oneAPI のインテル® ディストリビューションの OpenVINO™ ツールキットを統合することで、高いスケーラビリティーと革新的な AI ベースの会議体験を実現します。」— インテル コーポレーション データセンター XPU 製品 & ソリューション担当副社長 Jeff McVeigh

「Huddl.ai は、21 世紀の仮想会議プラットフォームです。Nutanix では、Huddl.ai を使用することで、全体的により良い会議体験が得られました。具体的には、会議で話し合った案件のフォローアップが増え、会議時間を効率良く利用できるようになりました。」— Nutanix 社 CIO Wendy M. Pfeiffer 氏

プレスリリースを読む (英語)
Huddl.ai の詳細 (英語)


ベントレーとインテルのコラボレーションがデジタル・クラフトマンシップの未来を導く

2020 年 7 月 8 日 | インテル® oneAPI レンダリング・ツールキット (英語)、インテル® OSPRay (英語)、インテル® oneAPI

高級車ベントレーのオンライン・コンフィギュレーター (英語) に新型のベンテイガが追加されたことで、未来のデジタル・クラフトマンシップの基準が確立されました。このコンフィギュレーターは、インテル® oneAPI レンダリング・ツールキット (英語) のコンポーネントである インテル® OSPRay (英語) の高度なレイ・トレーシング機能により、リアルタイムで高精度の視覚化を使用して 170 万以上のイメージをレンダリングし、ベントレーの全モデルで無限のオプションを提供します。

インテル® アーキテクチャー、インテル® OSPRay への人工知能 (AI) の統合、ベントレーからのデータとフィードバックにより、コンテンツが 600% 増加したにもかかわらず、エラーの発見が 33% 改善 され、画像をこれまで以上に高速にレンダリングできるようになりました。ベントレーのコンフィギュレーターは、顧客の自動車購入体験を高めることを目的としています。

詳細 (英語)


テクノロジーを進化させる 2 人の女性イノベーター

2020 年 7 月 7 日 | インテル® DevMesh(英語)、インテル® oneAPI

テクノロジーは、ユニークなニーズを持つ多様な個人のために設計されており、性別、人種、文化、宗教、性的指向、思想など、多様性に富んだコミュニティーによって構築されるのが最善です。多くの女性が科学や技術などの分野のイノベーションを進めていますが、Forbes が発表した 2020 年の アメリカで最も革新的なリーダートップ100 (英語) リストに含まれていた女性はたった 1 人でした。この記事では、インテル® DevCloud でインテル® oneAPI を使用してイノベーションに取り組む 2 人の女性について取り上げます。1 つのプロジェクトは、スペイン政府から資金提供を受け、Springer から出版されており、もう 1 つは、まだプロジェクトを開始したばかりです。これらはほんの一例にすぎません。どちらのプロジェクトも、有望でイノベーション精神に富んでおり、魅力的で向上心が掻き立てられるものです。

詳細 (英語)


インテルが高度な oneAPI DPC++ 機能を SYCL* 2020 暫定仕様に提供

2020 年 6 月 30 日 | インテル® oneAPI DPC++ コンパイラー (英語)、インテル® oneAPI

グラフィックスとコンピュートの相互運用性規格を作成する、業界をリードする企業によるオープンなコンソーシアムである Khronos Group は、新たなプログラミング抽象化についてインテルが多大な貢献をした「SYCL* 2020 暫定仕様」を発表しました。新しい機能は、HPC、マシンラーニング、および計算集約型アプリケーション向けのヘテロジニアス並列プログラミングを高速化します。

インテルのデータセンター XPU 製品 & ソリューション担当副社長の Jeff McVeigh は次のように述べています。 「SYCL* 2020 暫定仕様は、生産性が高く、使い慣れた C++ プログラミング構造により、ヘテロジニアス・コンピューティング・システムのプログラミングにおいて、短期間でパフォーマンスを達成できるように支援する重要なマイルストーンです。Khronos Group との積極的なコラボレーションにより、新しい仕様には、SYCL* 2020 に組みこまれた統合共有メモリー、グループ・アルゴリズム、サブグループなど、oneAPI のデータ並列 C++ で開発された重要な機能が含まれています。今後、SYCL* ベースのインテル® oneAPI DPC++ コンパイラー (英語) を含む インテル® oneAPI ツールキットは、オープンなクロスアーキテクチャー・プログラミングに生産性とパフォーマンスをもたらします。」

詳細は、次のリンクを参照してください。


TensorFlow* による oneAPI 業界イノベーションのサポート

2020 年 6 月 24 日 | インテル® oneaAPIエコシステム・サポート (英語)

AI、マシンラーニング、データ中心のアプリケーションの成長に伴い、業界は、プロセッサー・アーキテチャーの急速なイノベーションを開発者が利用できるプログラミング・モデルを必要としています。TensorFlow* は、oneAPI 業界イニシアチブと標準ベースのオープン仕様をサポートしています。oneAPI は、TensorFlow* のモジュール設計を補完し、ハードウェア・ベンダーとソフトウェア・アーキテクチャーの選択肢を広げ、次世代アクセラレーターを迅速にサポートできるようにします。TensorFlow* は、現在インテル® Xeon® プロセッサー上で oneAPI を使用していますが、今後のインテル® アーキテクチャー上で oneAPI を使用して実行できることを楽しみにしています。

oneAPI 業界イニシアチブの詳細 (英語) とエコシステム・サポート (英語)


SeRC とインテルが oneAPI Center-of-Excellence を設立

2020 年 6 月 22 日 | インテル® oneAPISeRC (英語)

Swedish e-Science Research Center (SeRC) は、インテル初の学術研究拠点 (COE) として oneAPI イニシアチブに対する支援を広げることを発表しました。ストックホルム大学と KTH 王立工科大学が主催のこのセンターでは、oneAPI の統合ヘテロジニアス・プログラミング・モデルを使用して、分子動力学シミュレーション向けに設計され、広く利用されている無料のオープンソース・アプリケーションである GROMACS を使用する研究を加速させます。

詳細 (英語)


インテル® oneAPI beta07 リリース

2020 年 6 月 20 日 | インテル® oneAPIインテル® oneAPI AI アナリティクス・ツールキット (英語)、DPC++ (英語)

本リリースでの変更点は、インテル® AI アナリティクス・ツールキットの多くの新機能 (Model Zoo、DBSCAN および SVM アルゴリズムの GPU サポート、scikit-learn アルゴリズム向けの CPU の最適化)、DPC++ コンパイラーのパフォーマンス、言語定義、およびインテル® DPC++ 互換性ツールの向上、インテル® VTune™ プロファイラーおよびインテル® MPI ライブラリーの機能強化、およびインテル® システム・デバッガーの新機能などです。

詳細:

  • インテル® AI アナリティクス・ツールキットの新しい Model Zoo。インテル® アーキテクチャー向けに最適化された一般的なオープンソースのディープラーニング・トポロジー用のトレーニング済みモデルとサンプルスクリプトが含まれます。
  • インテル® AI アナリティクス・ツールキットに DBSCAN および SVM アルゴリズムの GPU サポートと、scikit-learn アルゴリズム向けの CPU の最適化が追加されました。画像処理関数を高速化する scikit-image パッケージのドロップイン置換である scikit-ipp 1.0.0、およびインテル® CPU 向けにトレーニングを高速化するように最適化された最新のヒストグラム木成長法を備えた XGBoost 1.1 リリースを含みます。
  • CPU プラットフォームにおける DPC++ コンパイラーのパフォーマンスが向上しました。
  • 新しい C++ 言語標準機能を使用して DPC++ 言語定義を簡素化および現代化しました。
  • インテル® VTune™ プロファイラーが最新のインテル® GPU (Gen9 および Gen11 統合グラフィックス、プレリリースの Gen12 統合 GPU とディスクリート GPU) をサポートし、GPU ハードウェア・パフォーマンス・メトリックでアノテーションされた GPU メモリー階層ダイアグラムが追加されました。
  • インテル® MPI ライブラリーがインテル® Xe アーキテクチャー・デバイスの GPU ピニングを初期サポートし、Mellanox ConnectX* サポートを拡張しました。
  • インテル® DPC++ 互換性ツールにおける CUDA* の数学、テクスチャー、および並列ライブラリー呼び出しの移行が向上しました。
  • インテル® System Debugger のターゲット接続アシスタントに新しい自動検出メカニズムが追加され、ターゲットシステムへのデバッグ接続を素早く確立できるようになりました。また、システム TraceCLI 設定サポートが拡張され、開発者は、インタラクティブ・モードとスクリプトモードのインターフェイスを容易に設定できるようになり、システム・デバッグ・サンプルにより、システムデバッグ機能の使用法を簡単に学ぶことができます。

インテル® oneAPI をぜひお試しください (英語)。Beta07 は、インテル® DevCloud で利用することも、インテル® oneAPI ページからダウンロードすることも、コンテナーやリポジトリー経由で入手することもできます。

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