Intel One API

2021: Компилятор с поддержкой C++, SYCL и Fortran

22 декабря 2021 года компания Intel объявила о выпуске наборов инструментов для oneAPI 2022.

По информации компании, список функций включает компилятор с поддержкой C++, SYCL и Fortran, реализацию языка Python для центральных и графических процессоров с распараллеливанием данных, инструменты для расширенного моделирования и настройки эффективности работы ускорителей, а также средства оптимизации производительности для рабочих нагрузок ИИ и визуализации трассировки лучей. Модель кроссплатформенного программирования oneAPI предоставляет специалистам инструменты для оптимизации продуктивности и увеличения скорости написания кода при создании кросс-архитектурных приложений.

Intel One API

Согласно данным исследования Evans Data, 40% разработчиков ориентируются на гетерогенные системы, в которых используется несколько типов процессоров, процессорных ядер или сопроцессоров. Кросс-архитектурные вычисления, продвигаемые с помощью oneAPI в гетерогенных системах с использованием процессоров, графики, программируемых матриц (FPGA) и других ускорителей, способствуют более быстрому внедрению технологий. Для каждого из них необходимо программное обеспечение, с помощью которого все эти компоненты можно объединить в комплексное решение. Используя oneAPI, разработчики могут выбирать наиболее оптимальное оборудование для конкретного решения без дополнительных экономических затрат и технологических ограничений, свойственных закрытым моделям программирования.

Наборы инструментов Intel oneAPI 2022 обеспечивают производительность и продуктивность благодаря полному комплекту средств разработки, включая компиляторы, библиотеки, предварительно оптимизированные фреймворки, анализаторы и отладчики. За 2021 год было добавлено более 900 функций, которые оптимизируют возможности каждого инструмента в основном и специализированных наборах. На декабрь 2021 года они уже доступны для загрузки или использования в облаке Intel DevCloud на бесплатной основе.

Среди основных возможностей наборов:

• Кросс-архитектурное программирование
  • Intel создала унифицированный компилятор, реализующий C++, SYCL и Fortran для центральных и графических процессоров с использованием общего бэкенда LLVM.
  • Реализованы ускоренные вычисления с применением центральных и графических процессоров для Python.
  • Инструмент Intel DPC++ Compatibility Tool был оптимизирован для автоматического переноса от 90% до 95% кода CUDA на SYCL/DPC++.

• Производительность на другом оборудовании
  • Поддержка аппаратного обеспечения – Наборы инструментов Intel oneAPI оптимизированы для применения расширенных возможностей разрабатываемого оборудования, включая процессоры Intel Core 12-го поколения с поддержкой AVX-VNNI, процессоры Intel Xeon следующего поколения с кодовым названием Sapphire Rapids с расширением Intel Advanced Matrix Extension (Intel AMX), а также подготавливаемые к выпуску графические процессоры X для клиентских решений и дата-центров.

• Оптимизация производительности ИИ
  • Производительность популярных фреймворков глубокого обучения увеличена до 10 раз по сравнению с предыдущими версиями благодаря инструментам Intel Optimization for TensorFlow и Intel Optimization for PyTorch.
  • Обновленное расширение Intel Extension for Scikit-learn ускорит алгоритмы машинного обучения более чем в 100 раз на процессорах Intel по сравнению со стоковой версией с открытым исходным кодом.
  • Представлен Intel Neural Compressor для оптимизации производительности инференса за счет использования методов послетренинговой оптимизации в различных системах глубокого обучения.

• Инструменты для оптимизации продуктивности разработки
  • Экспертный анализ производительности процессоров и ускорителей – отображение flame-графика в Intel VTune Profiler помогает оптимизировать визуализацию производительности в критичных точках. Моделирование производительности ускорителей в Intel в Intel Advisor позволяет разработчикам оценить потенциальную эффективность вычислений при переносе нагрузки на GPU – до внесения изменений в код.
  • Оптимизированная трассировка лучей – функции, включая коническую телеметрию, уменьшение шума вспомогательных элементов и поддержку формата FP16, обеспечивают более четкие формы объектов и оптимизируют время визуализации, а также увеличивают общую скорость рендеринга. Поддержка графических процессоров Intel Xe, а также устранение шумов в реальном времени позволяют дополнительно оптимизировать качество рендеринга финальных кадров.
  • Расширенная поддержка интегрированных сред разработки, включая более глубокую интеграцию Microsoft Visual Studio Code, поддержку Microsoft Visual Studio 2022, а также Microsoft WSL2 для Linux-разработки под Windows.

2019: Развитие проекта Intel One API

21 июня 2019 года компания Intel представила обновленные данные о программном проекте Intel One API, призванном предложить унифицированную модель программирования, упрощающую разработку приложений для различных вычислительных архитектур.

«Цель проекта "One API" – предоставить разработчикам набор инструментов, предлагающих унифицированную модель программирования и упрощающих создание рабочих нагрузок для различных архитектур. По мере развития наших вычислительных возможностей, которые включают специализированные ускорители, Intel будет предлагать программные решения, позволяющие разработчикам добиться от оборудования максимальной производительности», отметил Билл Сэвэдж (Bill Savage), вице-президент Intel и генеральный менеджер подразделения Compute Performance Developer Products

В Intel отметили, что вместе с увеличением разнородности глобальных рабочих нагрузок, ориентированных на работу с данными, все более разнородными становятся и архитектуры для обработки этих данных. Intel создает решения на базе самых различных архитектур, в том числе скалярной (центральные процессоры), векторной (графические процессоры), матричной (нейронные процессоры) и пространственной (устройства FPGA) архитектурах. Для достижения высокой производительности эти архитектуры, обозначаемые в Intel аббревиатурой SVMS (scalar, vector, matrix, spatial), требуют эффективной модели программирования. Проект One API отличается простотой использования и обеспечивает высокую производительность, при этом избавляет пользователей от необходимости поддерживать раздельные базы исходного кода, различные языки программирования, а также различные инструменты и рабочие процессы.Витрина данных НОТА ВИЗОР для налогового мониторинга

Примером возможности для работы с различными архитектурами являются средства разработки Intel Distribution of OpenVINO toolkit, – это пакет программных инструментов, предлагающих единые оптимизированные возможности для глубокого обучения для всех архитектур Intel SVMS, подчеркнули в Intel.

Со слов разработчика, проект One API поддерживает прямое программирование и программирование через API, и будет включать себя унифицированный язык и библиотеки, обеспечивая полную производительность нативного кода на самых различных аппаратных платформах, в том числе на центральных процессорах, графических процессорах, устройствах FPGA и ускорителях искусственного интеллекта.

• Прямое программирование: Проект One API включает в себя язык непосредственного программирования Data Parallel C++ (DPC++), который предлагает открытую общеотраслевую альтернативу проприетарным языкам программирования для отдельных архитектур. В основе DPC++ лежит С++, при этом в языке используется модель SYCL от The Khronos Group. Кроме того в нем реализована поддержка языковых расширений, разрабатываемых в рамках открытого сообщества.
• Программирование с использованием API: Мощные библиотеки, поддерживаемые проектом One API, работают с различными типами рабочих нагрузок, где требуется аппаратное ускорение. Библиотечные функции специально разрабатываются для каждой целевой архитектуры.
• Инструменты анализа и отладки: Опираясь на передовые инструменты для анализа, Intel представит расширенные версии инструментов анализа и отладки с поддержкой DPC++ и архитектур SVMS.

Intel выпустит бета-версию для разработчиков и представит дополнительные подробности о проекте One API в четвертом квартале 2019 года.