當(dāng)前視訊！英特爾推出oneAPI 2023工具包，大幅提升即將推出的英特爾硬件的價(jià)值

（CWW）今天，英特爾宣布英特爾? oneAPI工具包的2023年版本已在英特爾?開發(fā)者云平臺(tái)（Intel? Developer Cloud）上線，并正在通過現(xiàn)有的渠道推送。新的oneAPI 2023工具包支持即將推出的第四代英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器、英特爾?至強(qiáng)? CPU Max 系列和英特爾?數(shù)據(jù)中心GPU，包括Flex系列和新的Max系列。這些工具可提升性能和生產(chǎn)力，并增加了對(duì)新的Codeplay1插件的支持，使開發(fā)者能更容易地為那些非英特爾的GPU架構(gòu)編寫SYCL代碼。這些基于標(biāo)準(zhǔn)的工具提供了硬件方面的選擇，也讓在跨架構(gòu)系統(tǒng)上運(yùn)行的高性能應(yīng)用的開發(fā)變得更加輕松。

(相關(guān)資料圖)

英特爾oneAPI 2023工具包包括一套完整的最新編譯器、庫、分析和移植工具，以及優(yōu)化后的AI和機(jī)器學(xué)習(xí)框架，讓開發(fā)者能為oneAPI支持的CPU、GPU和FPGA構(gòu)建高性能、跨架構(gòu)的應(yīng)用。開發(fā)者可使用這些工具快速實(shí)現(xiàn)性能目標(biāo)，并通過單個(gè)代碼庫節(jié)省時(shí)間，從而將更多時(shí)間用于創(chuàng)新。

·第4代英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器和至強(qiáng)CPU Max系列，內(nèi)置英特爾?高級(jí)矩陣擴(kuò)展（英特爾? AMX）、Quick Assist 技術(shù)（QAT）、英特爾?AVX-512、bfloat16 及更多。

·英特爾?數(shù)據(jù)中心GPU，包括內(nèi)置基于硬件的AV1編碼器的Flex系列，以及Max系列。Max系列提供靈活數(shù)據(jù)類型的支持，內(nèi)置英特爾? Xe矩陣擴(kuò)展（英特爾?XMX）、矢量化引擎（vector engine）、英特爾?Xe-Link互聯(lián)擴(kuò)展和其它功能。

oneAPI 2023工具包具有先進(jìn)的軟件性能：

·英特爾? Fortran編譯器（Intel? Fortran Compiler）提供了完整的 Fortran 語言直至 Fortran 2018標(biāo)準(zhǔn)的支持，并擴(kuò)展了對(duì)OpenMP GPU 分流的支持，加快了符合標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用程序的開發(fā)。

·英特爾? oneAPI數(shù)學(xué)內(nèi)核庫（oneMKL）包含OpenMP 分流能力的擴(kuò)展，提高了可移植性。

·英特爾? oneAPI 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫（oneDNN） 支持第四代英特爾至強(qiáng)處理器和Max系列CPU處理器的高級(jí)深度學(xué)習(xí)功能，包括英特爾?AMX、英特爾?AVX-512、VNNI 和 bfloat16。

通過豐富的SYCL支持，以及代碼遷移和分析工具的強(qiáng)化，讓面向多架構(gòu)系統(tǒng)的代碼開發(fā)變得更輕松，進(jìn)而提高開發(fā)者的生產(chǎn)力。

·英特爾?oneAPI DPC++/C++編譯器增加了Codeplay為英偉達(dá)和AMD GPU開發(fā)的新插件的支持，以簡(jiǎn)化SYCL代碼的編寫，并提高代碼面向這些處理器架構(gòu)的可移植性。這提供了一個(gè)統(tǒng)一的構(gòu)建環(huán)境，并整合了工具，以提高跨平臺(tái)生產(chǎn)力。作為該解決方案的一部分，英特爾和Codeplay將為英偉達(dá)GPU的oneAPI插件開始提供商業(yè)化的優(yōu)先支持（priority support）。

·基于開源SYCLomatic的英特爾? DPC++ 兼容性工具增加了100多個(gè)新的CUDA APIs支持，讓從CUDA到SYCL的代碼遷移變得更容易。

·用戶可以使用英特爾?VTune? Profiler識(shí)別大規(guī)模MPI應(yīng)用中的不均衡問題。

·英特爾? Advisor為英特爾數(shù)據(jù)中心GPU Max系列添加了自動(dòng)化roofline分析，以識(shí)別內(nèi)存、緩存或計(jì)算瓶頸，確認(rèn)其原因并進(jìn)行優(yōu)先處理，同時(shí)提供可操作的建議，以優(yōu)化從CPU到GPU 的工作負(fù)載分流中的重復(fù)數(shù)據(jù)傳輸成本。

48%的開發(fā)者面向使用多種處理器的異構(gòu)系統(tǒng)進(jìn)行開發(fā)，因此需要更高效的跨架構(gòu)編程來應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)工作負(fù)載日益擴(kuò)大的范圍和規(guī)模。結(jié)合使用oneAPI 的開放、統(tǒng)一的編程模型與英特爾基于標(biāo)準(zhǔn)的多架構(gòu)工具，開發(fā)者能夠在CPU和加速器的硬件、性能、生產(chǎn)力和代碼可移植性方面自由地進(jìn)行選擇。相反，為專有編程模型（如 CUDA）編寫的代碼，缺乏面向其它硬件的可移植性，讓開發(fā)實(shí)踐變得孤立，將企業(yè)困于一個(gè)封閉的生態(tài)系統(tǒng)中。

此外，開放生態(tài)系統(tǒng)也在繼續(xù)擴(kuò)大對(duì)oneAPI的使用，新的oneAPI卓越中心正在陸續(xù)成立。劍橋大學(xué)Open Zettascale 實(shí)驗(yàn)室正致力于將重要的百萬兆級(jí)的備選代碼（candidate codes）移植到oneAPI上，包括CASTEP、FEniCS和AREPO。該中心還提供課程和研討會(huì)，由專家講授oneAPI使用方法和工具，用于編譯和移植代碼以及優(yōu)化性能。目前，在全球總共已經(jīng)建立了30個(gè)oneAPI卓越中心。

關(guān)鍵詞： oneAPI