インテル Parallel Universe マガジンの最新号 (英語) が公開されました。
掲載記事
- インテル® プロセッサーにおける Transformer モデル推論の最適化
- 電柱の保守予測を最適化してサービス品質を向上
- インテル® End-to-End AI Optimization Kit による人工知能の高速化
- Fortran と OpenMP* でヘテロジニアス・プログラミングの課題を解決
- oneMKL と OpenMP* ターゲットオフロードで線形システムを解く
- SYCL* によるデバイス検出
- レベルゼロとは
編集者からのメッセージ
クロスベンダーのヘテロジニアス・コンピューティング
私の同僚は最近、oneAPI (英語) のさまざまな側面を試しており、そのすべてが有望性を示しています。Tony Mongkolsmai は、「NVIDIA*、AMD*、およびインテル® アクセラレーター向けにプログラムするため、CUDA*、ROCm*、および SYCL* を学ぶ必要があるのか?」 (英語) と疑問を投げかけ、3 つのベンダーすべての GPU で同じ SYCL* コードをコンパイルして実行する方法を示し、さらにインテル® GPU と NVIDIA* GPU で同時に実行する方法も示しました。本誌の名誉編集者である James Reinders は、CUDA* から C++ with SYCL* へ移行するためのリソースと、ベンダー固有のツールやアクセラレーターの制約からコードを解放するのに役立つコード例とセルフガイドのチュートリアルを紹介しています。そして、Guy Tamir の oneAPI 基本トレーニング・シリーズ (英語) のビデオでは、SYCL* を使用したダイレクト・プログラミングから、oneAPI ディープ・ニューラル・ネットワーク・ライブラリー (oneDNN) などのコンポーネント・ライブラリーを使用した API ベースのプログラミングまで、oneAPI のすべての側面をカバーしています。Guy は、oneAPI の観点からデータ・サイエンス・アプリケーションについても説明しています。
データサイエンスといえば、本号では注目記事「エンタープライズ規模でのサプライチェーン最適化」を皮切りに、AI 関連のコンテンツを満載しています。この記事は、Red Hat の Ted Jones 氏と Karl Eklund 氏、インテルの Karol Brejna と Piotr Grabuszynski の共著です。Red Hat* OpenShift* Data Science プラットフォームとインテルにより最適化されたソフトウェアを使用して、オープンソースの AI テクノロジーを活用する方法を説明します。続く「インテル® プロセッサーにおける Transformer モデル推論の最適化」では、自然言語処理を行う Google の一般的な Transformer モデルに対するいくつかの最適化について説明します。次に、「電柱の保守予測を最適化してサービス品質を向上」では、Accenture と共同で開発した多くの実用的な AI リファレンス・キットの 1 つについて説明します。「インテル® End-to-End AI Optimization Kit による人工知能の高速化」では、インテルにより最適化されたソフトウェアで AI を大衆化する方法を示します。
データサイエンスから、Fortran と OpenMP* ターゲットオフロード API を使用したヘテロジニアス並列プログラミングに移って、「Fortran と OpenMP* でヘテロジニアス・プログラミングの課題を解決」では、並列ループをアクセラレーターにオフロードし、ホストとデバイスのメモリー間でデータを移動するいくつかのコンパイラー・ディレクティブについて説明し、Fortran 標準の DO CONCURRENT ループの概要を提供します。「oneMKL と OpenMP* ターゲットオフロードで線形システムを解く」では、oneMKL 関数をアクセラレーターにディスパッチする方法を紹介します。後者は、The Parallel Universe 51 号の記事「Fortran、oneMKL、OpenMP* を使用して LU 因数分解を高速化」の続編で、今回はホスト-デバイス間のデータ転送の概念分析から直接測定とデータ移動を最小限に抑えることによるパフォーマンス上の利点の分析を行います。
最後に、2 つの記事「SYCL* によるデバイス検出」と「レベルゼロとは」で本号を締めくくります。前者では、John Pennycook と私が、SYCL* デバイス検出 API を使用して、システムで利用可能なアクセラレーターを特定し、それらの特性を照会する方法を示します。後者は、非常に強力な oneAPI を支えるレベルゼロのハードウェア抽象化レイヤーについて説明します。
コードの現代化、ビジュアル・コンピューティング、データセンターとクラウド・コンピューティング、データサイエンス、システムと IoT 開発、oneAPI を利用したヘテロジニアス並列コンピューティング向けのインテル・ソリューションの詳細は、intel.com/oneapi (英語) を参照してください。
Henry A. Gabb
2023年4月
