コマンドラインを使用したインテル® oneAPI DL フレームワーク・デベロッパー・ツールキットのサンプルのビルドと実行

oneAPI CLI サンプルブラウザーを使用したサンプルのダウンロード

oneAPI CLI サンプルブラウザーを使用して、オンラインの oneAPI サンプルのコレクションを参照します。これらのサンプルは、ビルド可能なサンプル・プロジェクトとしてローカルディスクにコピーできます。ほとんどの oneAPI サンプル・プロジェクトは Make または CMake* でビルドされており、サンプルに同梱の README ファイルにビルド手順が含まれています。oneAPI CLI ユーティリティーは、ダイナミック・ランタイム・ライブラリーに依存しない、単一のスタンドアロンの実行ファイルです。サンプルブラウザーは、開発ホストシステムの <install-dir>/dev-utilities/latest/bin フォルダーにあります。

1. ターミナルウィンドウを開きます。
2. 「システムの設定」で「オプション 2: setvars.sh を一度だけ設定する」を完了しなかった場合は、setvars を source してシステム変数を設定します。

   root または sudo としてインストールした場合:

   . <install_dir>/setvars.sh

   ローカルユーザーでインストールした場合:

   . ~/intel/oneapi/setvars.sh

3. デフォルトのフォルダー以外にインストールした場合は、setvars.sh はその場所にあります。

   注

   setvars.sh スクリプトは、設定ファイルを使用して管理することもできます。詳細は、「設定ファイルを使用した setvars.sh の管理」 (英語) を参照してください。

4. 同じターミナルウィンドウで、アプリケーションを実行します (PATH になければなりません)。

   oneapi-cli

   oneAPI CLI メニューが表示されます。

   

5. 矢印キーを使用して [Create a project] を選択し、Enter キーを押します。
6. サンプルの言語を選択します。最初のプロジェクトでは、[cpp] を選択して Enter キーを押します。ツールキットのサンプルリストが表示されます。
7. 使用するサンプルを選択します。最初のサンプルとして [CCL Getting Started Sample] を選択します。CCL Getting Started Sample のビルドと実行に成功したら、ほかのサンプルをダウンロードできます。各サンプルの説明は、「サンプル表」にあります。

   

8. サンプルを選択したら Enter キーを押します。

9. プロジェクトを作成する絶対パスまたは相対パスを入力します。ディレクトリー名とプロジェクト名を指定します。プロジェクト名は、前のステップで選択したサンプル名です。

10. Tab キーで [Create] を選択し、Enter キーを押します。

    

    ディレクトリー・パスが [Create] ボタンの下に出力されます。

CPU および GPU 用の CCL 導入サンプル

次のコマンドは、CPU または GPU 上で最初の oneCCL プロジェクトをビルドします。<install_dir> は、実際のインストール・パス (例: /opt/intel/oneapi) に変更してください。

インテル® oneAPI DPC++/C++ コンパイラーを使用したサンプル・プロジェクトのビルド

1. デフォルトの環境変数を export せずにクリーンなコンソール環境を使用して、setvars.sh を source します。

   source <install_dir>/setvars.sh --ccl-configuration=cpu_gpu_dpcpp

2. サンプルの場所 (DLDevKit-code-samples) に移動します。

   cd <project_dir>/oneCCL_Getting_Started

3. ビルド・ディレクトリーに移動します。

   mkdir build
   cd build

4. CMake* でプログラムをビルドします。これにより、ソースファイル sycl_allreduce_cpp_test.cpp が <install_dir>/ccl/latest/examples/sycl フォルダーから build/src/sycl フォルダーにコピーされます。

    cmake ..  -DCMAKE_C_COMPILER=clang -DCMAKE_CXX_COMPILER=dpcpp
   make sycl_allreduce_cpp_test 
   

   注

   上記のコマンドを実行した後にエラーメッセージが表示された場合は、「システムの設定」を参照して環境が適切に設定されていることを確認してください。

5. プログラムを実行します。${NUMBER_OF_PROCESSES} を適切な整数値に置き換えて、gpu または cpu を選択します。

   mpirun -n ${NUMBER_OF_PROCESSES} ./out/sycl/sycl_allreduce_cpp_test {gpu|cpu}

   例: mpirun -n 2 ./out/sycl/sycl_allreduce_cpp_test gpu

CPU 上での結果検証

Provided device type cpu
Running on Intel® Core™ i7-7567U CPU @ 3.50GHz
PASSED

GPU 上での結果検証

Provided device type gpu
Running on Intel® Gen9
Provided device type gpu
Running on Intel® Gen9
PASSED

oneAPI CLI サンプルブラウザーを実行して別のサンプルをダウンロードします。

CPU および GPU 用の oneDNN 導入サンプル

oneAPI CLI サンプルブラウザーを実行して別のサンプルをダウンロードします。

CPU および GPU 用の oneDNN CNN FP32 推論サンプル

dnnl_verbose,info,DNNL v1.0.0 (commit 560f60fe6272528955a56ae9bffec1a16c1b3204)
dnnl_verbose,info,Detected ISA is Intel AVX2
...
/DNNL VERBOSE LOGS/
...
dnnl_verbose,exec,cpu,inner_product,gemm:jit,forward_inference,src_f32::blocked:abcd:f0 wei_f32::blocked:abcd:f0 bia_f32::blocked:a:f0 dst_f32::blocked:ab:f0,,mb1ic9216oc4096,5.50391
dnnl_verbose,exec,cpu,inner_product,gemm:jit,forward_inference,src_f32::blocked:ab:f0 wei_f32::blocked:ab:f0 bia_f32::blocked:a:f0 dst_f32::blocked:ab:f0,,mb1ic4096oc4096,2.58618
dnnl_verbose,exec,cpu,inner_product,gemm:jit,forward_inference,src_f32::blocked:ab:f0 wei_f32::blocked:ab:f0 bia_f32::blocked:a:f0 dst_f32::blocked:ab:f0,,mb1ic4096oc1000,0.667969
dnnl_verbose,exec,cpu,reorder,jit:uni,undef,src_f32::blocked:ab:f0 dst_f32::blocked:ab:f0,num:1,1x1000,0.0368652
Use time 33.22

dnnl_verbose,info,DNNL v1.0.0 (commit 560f60fe6272528955a56ae9bffec1a16c1b3204)
dnnl_verbose,info,Detected ISA is Intel AVX2
...
/DNNL VERBOSE LOGS/
...
dnnl_verbose,exec,gpu,reorder,ocl:simple:any,undef,src_f32::blocked:aBcd16b:f0 dst_f32::blocked:abcd:f0,num:1,1x256x6x6
dnnl_verbose,exec,gpu,inner_product,ocl:gemm,forward_inference,src_f32::blocked:abcd:f0 wei_f32::blocked:abcd:f0 bia_f32::blocked:a:f0 dst_f32::blocked:ab:f0,,mb1ic9216oc4096
dnnl_verbose,exec,gpu,inner_product,ocl:gemm,forward_inference,src_f32::blocked:ab:f0 wei_f32::blocked:ab:f0 bia_f32::blocked:a:f0 dst_f32::blocked:ab:f0,,mb1ic4096oc4096
dnnl_verbose,exec,gpu,inner_product,ocl:gemm,forward_inference,src_f32::blocked:ab:f0 wei_f32::blocked:ab:f0 bia_f32::blocked:a:f0 dst_f32::blocked:ab:f0,,mb1ic4096oc1000
dnnl_verbose,exec,gpu,reorder,ocl:simple:any,undef,src_f32::blocked:ab:f0 dst_f32::blocked:ab:f0,num:1,1x1000
Use time 106.29

oneAPI CLI サンプルブラウザーを実行して別のサンプルをダウンロードします。

CPU および GPU 用の oneDNN SYCL* 相互運用サンプル

この DNNL SYCL* 相互運用サンプルコードは、CPU および GPU 向けに C++ と DPC++ 言語で実装されています。

DPC++ コンパイラーの使用

1. デフォルトの環境変数を export せずにクリーンなコンソール環境を使用して、setvars.sh を source します。

   source /opt/intel/oneapi/setvars.sh --dnnl-configuration=cpu_dpcpp_gpu_dpcpp

2. サンプルの場所 (DLDevKit-code-samples) に移動します。

   cd <sample_dir>/oneDNN_SYCL_InterOp

3. dpcpp ディレクトリーに移動します。

   mkdir dpcpp
   cd dpcpp
   

4. CMake* でプログラムをビルドします。

   cmake .. -DCMAKE_C_COMPILER=clang -DCMAKE_CXX_COMPILER=dpcpp 
   make sycl-interop-cpp
   

5. oneDNN Verbose ログを有効にします。

   export DNNL_VERBOSE=1

6. プログラムを実行します。

   CPU 上での実行

   ./out/sycl-interop-cpp cpu

   GPU 上での実行

   ./out/sycl-interop-cpp gpu

結果検証

CPU 上での実行結果

dnnl_verbose,info,DNNL v1.0.0 (commit 560f60fe6272528955a56ae9bffec1a16c1b3204)
dnnl_verbose,info,Detected ISA is Intel AVX2
dnnl_verbose,exec,cpu,eltwise,jit:avx2,forward_training,data_f32::blocked:abcd:f0 diff_undef::undef::f0,alg:eltwise_relu:0:0,2x3x4x5,958.552
Example passes

GPU 上での実行結果

dnnl_verbose,info,DNNL v1.0.0 (commit 560f60fe6272528955a56ae9bffec1a16c1b3204)
dnnl_verbose,info,Detected ISA is Intel AVX2
dnnl_verbose,exec,gpu,eltwise,ocl:ref:any,forward_training,data_f32::blocked:abcd:f0 diff_undef::undef::f0,alg:eltwise_relu:0:0,2x3x4x5
Example passes

oneAPI CLI サンプルブラウザーを実行して別のサンプルをダウンロードします。

CPU 専用の oneCCL 導入サンプル

次のコマンドは、CPU または GPU 上で最初の oneCCL プロジェクトをビルドします。$<install_dir> は、実際のインストール・パス (例: /opt/intel/oneapi) に変更してください。

インテル® oneAPI DPC++/C++ コンパイラーを使用したサンプル・プロジェクトのビルド

1. デフォルトの環境変数を export せずにクリーンなコンソール環境を使用して、setvars.sh を source します。

   source /opt/intel/oneapi/setvars.sh --ccl-configuration=cpu_icc

2. サンプルの場所 (DLDevKit-code-samples) に移動します。

   cd <project_dir>/oneCCL_Getting_Started

3. ビルド・ディレクトリーに移動します。

   mkdir build
   cd build

4. CMake* でプログラムをビルドします。

   cmake .. -DCMAKE_C_COMPILER=gcc -DCMAKE_CXX_COMPILER=g++ 
   make 
   

   注

   上記のコマンドを実行した後にエラーメッセージが表示された場合は、「システムの設定」を参照して環境が適切に設定されていることを確認してください。

5. プログラムを実行する。${NUMBER_OF_PROCESSES} を適切な整数値に置き換えて、gpu または cpu を選択します。

   mpirun -n ${NUMBER_OF_PROCESSES} ./out/cpu_allreduce_cpp_test {gpu|cpu}

   例: mpirun -n 2 ./out/cpu_allreduce_cpp_test gpu

CPU 上での結果検証

Provided device type: cpu
Running on Intel® Core™ i7-7567U CPU @ 3.50GHz
Example passes

oneAPI CLI サンプルブラウザーを実行して別のサンプルをダウンロードします。