英特尔oneAPI——异构计算编程

  • 初识oneAPI
    • oneAPI简介
    • 选择oneAPI的理由
    • 使用 oneAPI 可以做什么
    • oneAPI包含的内容
  • 异构计算编程
    • 什么是异构计算编程
    • 异构编程学习参考

初识oneAPI

oneAPI简介

  oneAPI是统一的开发工具组合和软件接口,oneAPI可以让开发人员在CPU、GPU、FPGA、AI加速器等计算架构上实现“高效开发,任意扩展”。如英特尔软件战略与技术沟通会上,英特尔架构、图形与软件部副总裁兼计算性能与开发者产品部门总经理Bill Savage所言:“oneAPI既是一种行业规范,同时又是英特尔的一种产品。它可以简化并且统一跨不同架构、跨不同厂商之间的编程,它是一个鼓励社区和行业支持的一种开放、标准的解决方案”。oneAPI提供一个统一的编程框架和编程模型,以简化异构平台的编码复杂程度

选择oneAPI的理由

  • 跨多种架构加速计算的自由选择:CPU、GPU 和 FPGA
  • 专有锁定的开放式替代方案
  • 数据并行 C++ (DPC++) — ISO C++和 Khronos SYCL* 的基于标准的开放式演进 针对
  • 基于 API 的编程的优化库
  • 高级分析和调试工具
  • CUDA*源代码迁移
  • 对FPGA 节点上的 OpenCL 和 RTL 开发的额外支持

使用 oneAPI 可以做什么

  • 学习数据并行 C++ (DPC++)
  • 了解英特尔® oneAPI 工具包
  • 评估工作负载
  • 原型您的项目
  • 构建异构应用程序

oneAPI包含的内容

高效的硬件资源(CPU,GPU,FPGA)

  1. CPU:
  • Intel® Xeon® Scalable 6128 processors
  • Intel® Xeon® Scalable 8256 processors
  • Intel® Xeon® E-2176 P630 processors (with Intel® Graphics Technology)
  1. GPU:
  • Intel® Xeon® E-2176 P630 processors (with Intel® Graphics Technology)
  • Intel® Iris® Xe MAX
  1. FPGA:
  • Intel® Arria® 10 FPGAs
  • Intel® Stratix® 10 FPGAs

多样的工具包

特色工具、框架和库

  • Intel® oneAPI Collective Communications Library
  • Intel® oneAPI Data Analytics Library
  • Intel® oneAPI DPC++ Compiler
  • Intel® oneAPI DPC++ Library
  • Intel® oneAPI Deep Neural Network Library
  • Intel® oneAPI Math Kernel Library
  • Intel® oneAPI Threading Building Blocks
  • Intel® oneAPI Video Processing Library
  • Intel® Advisor
  • Intel® C++ Compiler
  • Intel® Cluster Checker
  • Intel® Distribution for Python*
  • Intel® Fortran Compiler
  • Intel® FPGA Add-On for oneAPI Base Toolkit
  • Intel® Inspector
  • Intel® Integrated Performance Primitives
  • Intel® MPI Library
  • Intel® Optimization for TensorFlow*
  • Intel® Trace Analyzer and Collector
  • Intel® VTune™ Profiler
  • GDB*
  • PyTorch*
  • Intel® OpenCL compiler
  • Intel® High Level Synthesis Compiler
  • Intel® Quartus Prime FPGA development tools

异构计算编程

什么是异构计算编程

在平时的生活中,我们已经接触到了许多问题能否解决与问题规模相关的问题。例如:

社交媒体上亿次的用户点击

高性能计算天气预报

人工智能大规模训练,部署

当问题规模增大时,我们要解决问题的办法通常有:

  1. 算法以及实现方式改进,快速算法,定制化实现
  2. 利用更多的硬件资源,如:CPU,GPU,专用加速器。

因此异构计算就是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算单元类别包括CPU、GPU等协处理器DSP、ASIC、FPGA等。

英特尔希望开发者们可以自由做出最佳选择,选择软件无法决定的最佳加速技术,从而实现最大化的利用所有硬件的价值。因此构建一个跨CPU、GPU、FPGA和其他加速器的编程模型——oneAPI。这为高性能开发和部署软件开放的行业标准提供了一条安全、清晰的道路。

异构编程学习参考

英特尔在C++的基础上开发出了用于异构编程的Data Parallel C++技术,具体可以参考链接进行学习

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