インテル Parallel Universe 33 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: BigDL により Apache Spark* 上で人工知能を向上

掲載記事

  • WebAssembly が Web 上のコンピューティングの未来を握る理由
  • コードの現代化を実践: スレッド化、メモリー、ベクトル化の最適化
  • Java* による不揮発性メモリー・コンピューティング
  • より高速な勾配ブースティング決定木
  • MPI-3 の非ブロッキング集合操作による通信レイテンシーの隠蔽

編集者からのメッセージ

BigDL が注目を集めている理由

私が大規模データ解析に Apache Spark* を使い始めた頃、MLlib はこのフレームワークでマシンラーニングを行うための唯一の選択肢でした。MLlib は優れたパッケージですが、制限もあります。BigDL は Apache Spark* にディープラーニングをもたらしました。2016 年 12 月に BigDL が最初にリリースされたとき、私は開発者にその概要を尋ねました: 「BigDL: Apache Spark* 上の最適化されたディープラーニング」 (The Parallel Universe 28 号)。この号の注目記事「BigDL により Apache Spark* 上で人工知能を向上」では、それから 1 年半経った BigDL の新機能をチェックします。

お気に入りのプログラミング言語でアプリケーションを開発し、Web に配備して、ネイティブに近いパフォーマンスを達成できることを想像してみてください。前号では、Web ブラウザー内で高度なコンピューター・ビジョン計算を行う新しいテクノロジーである OpenCV.js を紹介しました: 「コンピューター・ビジョンの普及」 (The Parallel Universe 32 号)。この号の記事「WebAssembly が Web 上のコンピューティングの未来を握る理由」では、ブラウザー内で複雑な計算を実行する新しいテクノロジーを紹介します。

私は、アプリケーションのパフォーマンス・データを収集して、簡潔に表示するプログラミング・ツールを評価したことがあります。最初は、その豊富なデータとカラフルな GUI に魅了されました。しかし、目新しさがなくなると、どのデータも実用的ではなく、アプリケーションのチューニングにそれほど有用ではないことに気付きました。「コードの現代化を実践」では、インテル® Parallel Studio XE の解析ツールを利用してコードの現代化を行う方法を示します。

不揮発性メモリーは、ますます重要なハードウェア・テクノロジーになっています。「Java* による不揮発性メモリー・コンピューティング」では、Java* アプリケーションでこのテクノロジーを利用できるようにするライブラリーを紹介します。不揮発性メモリーについては、今後の The Parallel Universe でも取り上げていく予定です。

「より高速な勾配ブースティング決定木」では、インテル® データ・アナリティクス・アクセラレーション・ライブラリー (インテル® DAAL) の最新バージョンの新機能と拡張を紹介します。

インテル® MPI ライブラリーも、新しいハードウェアと MPI 規格の変更に対応するため継続的に開発が進められています。私の知る限り、MPI のレイテンシーを隠蔽するため常に通信と計算をオーバーラップすることは、一般的な手法とされてきました。しかし、実際のアプリケーションで通信と計算のオーバーラップによるパフォーマンスの利点を示すことは困難です。そのため、数年前に MPI 規格に非ブロッキング集合操作が追加されたとき、私はそれほど注目していませんでした。「MPI-3 の非ブロッキング集合操作による通信レイテンシーの隠蔽」は、これらの新しい関数について、特に大規模なデータセットを処理する多数の計算ノードを利用する必要がある場合に再考するきっかけとなりました。

今後の The Parallel Universe では、ディープラーニング向けの FPGA、Python* によるスレッド化、大規模な分散データ解析に対する新しいアプローチ、インテル® ソフトウェア・ツールの新機能などに関する記事をお届けします。お見逃しなく。

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