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信頼されるアプリケーション・パフォーマンスインテル® Fortran コンパイラーは長年にわたって、業界標準をサポートする最適化されたコードを生成してきました。このコンパイラーは、インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーやインテル® Core™ プロセッサーに搭載されている最新のテクノロジーを活用しながら、インテルの進化する多様なアーキテクチャーに合わせて GPUをサポートしています。 |
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- インテル® VTune™ プロファイラーを使用してインテル® GPU 向けにアプリケーションを最適化
- ローレンス・バークレー国立研究所は oneMKL によりヘテロジニアス・コンピューティングを推進
- インテル® Fortran コンパイラー・クラシック 2021.1 およびベータ版インテル® Fortran コンパイラー導入ガイド
- インテル® Fortran コンパイラー・クラシック 2021.1 およびベータ版インテル® Fortran コンパイラー: Windows* での導入ステップ
- インテル® Fortran コンパイラー・クラシック 2021.1 およびベータ版インテル® Fortran コンパイラー: Linux* での導入ステップ
- MPI と DPC++ を使用したハイブリッド並列プログラミング
- SYCL* と DPC++ を始めよう
- リアルタイム 3D 心臓電気生理学シミュレーションのベクトル化を最適化
- ターゲット GPU での C++ アプリケーションのスピードアップを予測
- oneAPI が私をインテルに引き戻した理由
- PMDK アプリケーション・オーバーヘッド
- インテル® TBB アプリケーションのスケジュール・オーバーヘッド
- 低いプロセッサー・コア利用率: OpenMP* シリアル時間
- OpenMP* インバランスとスケジュール・オーバーヘッド
- OS スレッド・マイグレーション
- 非効率な TCP/IP 同期
- 非効率な同期
- 命令キャッシュミス
- 低いポート使用率
- 頻繁な DRAM アクセス
- フォルス・シェアリング
- Linux*、Android*、および QNX* のシステムブート時のプロファイル
- Apptainer* コンテナーでのプロファイル
- Docker* コンテナでのプロファイル
- MPI アプリケーションのプロファイル
- インテルのサンプリング・ドライバーを使用しないハードウェア・プロファイル
- ハードウェアベースの hotspot 解析向けに Hyper-V* 仮想マシンを設定する
- Amazon Web Services* (AWS*) EC2* インスタンス上のアプリケーションのプロファイル
- .NET Core アプリケーションのプロファイル
- CPU と FPGA (インテル® Arria® 10 GX) の相互作用を解析する
- Node.js* の JavaScript* コードのプロファイル
- DPDK アプリケーションの PCIe*トラフィック
- DPDK アプリケーションのコア使用率
- OpenMP* コード解析
- トップダウン・マイクロアーキテクチャー解析法
- コードを GPU にオフロードする
- Demetics 社がインテル® SGX で AI ベースの医療イノベーションを保護
- oneAPI でヘテロジニアス・アーキテクチャー上の DNA ストレージを実現
- インテル® Fortran コンパイラーの OpenMP* サポートに関する日本語ドキュメントを公開
- インテル® oneAPI DPC++/C++ コンパイラー 2021.1 ドキュメントの日本語版を公開
- インテル® oneAPI マス・カーネル・ライブラリー (インテル® oneMKL) 2021.1 リリースノート
- インテル® oneAPI マス・カーネル・ライブラリー (インテル® oneMKL) 導入ガイド
- インテル® Advisor 2021 ユーザーガイド日本語版の公開
- DPC++ への Codeplay の貢献により NVIDIA* GPU の SYCL* サポートを提供
- DPC++ または OpenMP* オフロードを使用するヘテロジニアス・プログラムをデバッグするときの課題、ヒント、既知の問題
- インテル Parallel Universe 43 号日本語版の公開
- インテル® Fortran および C++ コンパイラーで実装される OpenMP* 機能の調査
- oneAPI 仕様日本語版の公開
- インテル® oneAPI ツールキットの既知のコンパイラー問題の回避方法
- インテル® DPC++ 互換性ツール 2021.1 入門
- インテル® oneAPI HPC ツールキット (Linux* 版) 導入ガイド
- インテル® oneAPI HPC ツールキット (Windows* 版) 導入ガイド
- インテル® oneAPI DPC++/C++ コンパイラー (Windows* 版) コマンドライン・ヘルプ
- インテル® DPC++ 互換性ツールを使用した CUDA* から DPC++ への移行
- GPU オフロードコードのメモリーとスレッドの正当性解析
- インテル® oneAPI ベース・ツールキット (Linux* 版) 導入ガイド
- インテル® oneAPI ベース・ツールキット (Windows* 版) 導入ガイド
- データ並列 C++ USM サンプルコード
- DPC++ 基礎サンプルコード
- インテルのサンプルを使用して DPC++ を開始する
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- インテル® Advisor 導入ガイド
- インテル® VTune™ プロファイラー導入ガイド
- インテル® oneAPI 2021 リリース
- XPU ソフトウェア開発向けの新しいインテル® oneAPI ツールキット
- インテルと Creative Assembly のコラボレーション
- インテル Parallel Universe 42 号日本語版の公開
- マシンラーニング向け線形モデルの高速化
- ベクトル化と SIMD 最適化
- GPU 構成を調査してパフォーマンスを向上する方法
- インテル® Advisor ユーザー向けルーフライン・リソース
- ITT API オープンソース・バージョン
- インテル® VTune™ プロファイラーの新機能
- DPC++ 言語を使用した MPI プログラムのコンパイルと実行
- インテル® MPI ライブラリー 2019 の libfabric
- AWS* のインスタンスで利用可能なインテル® VTune™ プロファイラーの機能
- PageRank の計算に $800,000 も費やす必要はありません
- OpenMP* 5.1 の機能概要
- サンプルコード: インテル® ディープラーニング・ブーストの新しいディープラーニング命令 bfloat16
- Architecture Day 2020: AI ソフトウェア開発に関するインテルの取り組み
- インテル® Advisor のメモリーレベルのルーフライン・モデル
- OpenMP* 5.0 API シンタックス・クイック・リファレンス・カード
- 革新的なインテル® oneAPI HPC ツールキットを使用して並列安定ソートのパフォーマンスを最適化する方法
- インテル® C++ コンパイラーと OpenMP* 4.5 ライブラリーを使用した効率良い並列 3 分岐基数クイックソート
- インテル® C++ コンパイラーでサポートされる C++17 の機能
- インテル® DAAL の Python* API (daal4py) 導入ガイド
- インテル Parallel Universe 41 号日本語版の公開
- ベクトル化を利用したデータ・アナリティクス向け LLVM コード生成の最適化
- データ・サイエンス・アプリケーションを次のレベルへ
- 実験による DirectX* マルチスレッド・レンダリング・パフォーマンスの理解
- インテル® Advisor 2020 導入ガイド
- ヘテロジニアス・アーキテクチャーのプログラミングに OpenMP* オフロードを使用する
- パフォーマンス・スナップショット
- GitLab* CI でパフォーマンスをプロファイルする
- インテル® DAAL を使用した主成分分析パフォーマンスの向上
- インテル® DAAL を使用したサポート・ベクトル・マシン (SVM) の向上
- 『Imperator: Rome』の最適化されたグラデーション境界レンダリング
- インテル® DAAL を使用した外れ値検出の強化
- インテル® DAAL を使用した線形回帰モデルの最適化
- インテル® DAAL を使用した Python* ナイーブベイズ・アルゴリズムのパフォーマンス向上
- インテル® コンパイラーのバージョンとインテル® Parallel Studio XE (Composer、Professional、Cluster の各エディション) のバージョンの対応表
- AI、マシンラーニング、およびディープラーニングの違い
- 続グラフ・アナリティクス・ベンチマークの冒険
- マルチスレッド・アプリケーション開発のためのガイド
- oneAPI: CPU とアクセラレーター向けの統合クロスアーキテクチャー・パフォーマンス・プログラミング・モデル
- HPC ワークロードと AI の融合がエクサスケール時代への道を開く
- インテル® oneAPI DPC++: OpenCL* および SYCL* テクノロジーとのカーネルと API の相互運用性
- インテル® VTune™ Amplifier の出力からビジュアル・コールグラフを作成する
- OpenCL* 向けの設計を DPC++ へ移行
- メモリーとスレッドのバグを検出: インテル® Inspector – スレッド、メモリー、および不揮発性メモリー対応エラー検出ツール
- マルチスレッド開発ガイド： 1.4 ロードバランスと並列パフォーマンス
- サンプルコード: 等方性媒質における 2 次元有限差分波伝搬 (ISO2DFD) – インテル® oneAPI DPC++ コンパイラーの例
- データ並列 C++ を開始する
- インテル® oneAPI 製品をインストールしてデータ並列 C++ のサンプルコードを実行
- 複数アーキテクチャーにおける DPC++ のデータ管理
- NUMA 向けのアプリケーションの最適化
- 並列ソフトウェアを最適化するための 3 つのステップ
- オンプレミスとクラウドでの HPC パフォーマンス ― 準備はできていますか?
- パラレルジャングルへようこそ!
- パラレルジャングルへようこそ! Part 2
- パラレルジャングルへようこそ! Part 3
- パラレルジャングルへようこそ! Part 4
- パラレルジャングルへようこそ! Part 5
- パラレルジャングルへようこそ! Part 6
- 並列パフォーマンスの理解 パート 1
- 並列パフォーマンスの理解 パート 2
- 並列パフォーマンスの理解 パート 3
- インテル Parallel Universe 40 号日本語版の公開
- 書評: 『The OpenMP Common Core』
- AI 革新の 5 つの落とし穴とその回避方法
- インテル® VTune™ プロファイラー 日本語版 (iSUS 翻訳版) のお申し込み
- マルチコア向け並列プログラミングの 8 つのルール
- インテル® oneAPI ツールキット向けに Visual Studio* で setvars.bat を自動化
- インテル® oneAPI を使用したヘテロジニアス ・プログラミング
- インテル® VTune™ プロファイラー 2020 の新機能: スロットリング解析の活用
- インテル® Advisor の新機能
- マルチスレッド開発ガイド： 2.4 非ブロッキング・ロックの使用
- Python* と daal4py を使用したマシンラーニング
- マルチスレッド開発ガイド： 4.6 インテル® Parallel Composer を利用して並列コードを開発する
- マルチスレッド開発ガイド： 4.5 インテル® VTune™ Amplifier を使用したスレッド・インバランスの解消
- マルチスレッド開発ガイド： 4.4(a) インテル® Inspector を使用したマルチスレッド・コードのデータ競合の検出
- マルチスレッド開発ガイド： 4.4 インテル® Inspector を使用した OpenMP* ベースのマルチスレッド・コードにおける競合状態の検出
- マルチスレッド開発ガイド： 4.3 スレッド化とインテル® インテグレーテッド・パフォーマンス・プリミティブ (インテル® IPP)
- マルチスレッド開発ガイド： 4.2 インテル® マス・カーネル・ライブラリー (インテル® MKL) での並列処理
- マルチスレッド開発ガイド： 4.1 インテル® コンパイラーによる自動並列化
- マルチスレッド開発ガイド： 1.7 順序付きデータ構造におけるデータの並列化
- マルチスレッド開発ガイド： 3.5 NUMA 向けのアプリケーションの最適化
- マルチスレッド開発ガイド： 3.4 スレッド間のフォルス・シェアリングの回避と特定
- マルチスレッド開発ガイド： 3.3 マルチスレッド・アプリケーションのメモリー帯域飽和を検出する
- マルチスレッド開発ガイド： 3.2 スレッド・ローカル・ストレージを利用して同期を軽減する
- マルチスレッド開発ガイド： 3.1 スレッド間のヒープ競合の回避
- マルチスレッド開発ガイド： 2.3 オーバーヘッドを最小限に抑える適切な同期プリミティブの選択
- マルチスレッド開発ガイド： 2.2 スレッド API の同期ルーチンの使用
- マルチスレッド開発ガイド： 2.1 ロック競合の管理: 大小のクリティカル・セクション
- マルチスレッド開発ガイド： 1.8 アセンブリーや組込み関数を利用することなく AVX を使用するには
- マルチスレッド開発ガイド： 1.6 スレッドの代替としてのタスクの使用
- マルチスレッド開発ガイド： 1.5 人工的な依存関係の回避/排除による並列性の顕在化
- マルチスレッド開発ガイド： 1.3 粒度と並列パフォーマンス
- マルチスレッド開発ガイド： 1.2 ループの最適化によるデータの並列パフォーマンスの強化
- マルチスレッド開発ガイド： 1.1 並列パフォーマンスの予測と測定
- インテル® C++ コンパイラーの次世代コード・ジェネレーターのドキュメント
- インテル® Advisor クックブック: リモートシステム上でパフォーマンスを解析してローカル macOS* システム上で結果を表示
- インテル® Advisor クックブック: MPI アプリケーションのベクトル化とメモリーアクセスを解析
- インテル® Advisor クックブック: GPU にオフロードするコード領域を特定して GPU の使用状況を可視化
- インテル® コンパイラーを使用したインテル® Xeon® プロセッサー向けのアプリケーションの最適化
- アプリケーション・パフォーマンス・スナップショット入門 (Linux* 版)
- Linux* パッケージ・マネージャーを利用してインテル® oneAPI ツールキットをインストールする
- インテル® Fortran コンパイラーの新しいベクトル化診断
- インテル® C++ コンパイラーの新しいベクトル化診断
- Fortran の明示的なベクトル・プログラミング
- ベクトル化および最適化レポート
- インテル® ディストリビューションの OpenVINO™ ツールキットによるディープラーニング・ベースの大規模な逆運動学の高速化
- インテル® Parallel Studio XE バージョンのサポート状況
- 乱数関数のベクトル化
- 外部ループのベクトル化
- ベクトル化の可能性を高めるデータ・アライメント
- ベクトル化ツールキット
- 一般的なベクトル化のヒント
- ベクトル化の基本
- Fortran の配列データおよび引数とベクトル化
- AI 対応ロボットを素早く簡単に開発: インテル製品、AWS*、UP Squared RoboMaker Developer Kit により実現
- ディープラーニング・ワークベンチを利用してインテル® ディストリビューションの OpenVINO™ ツールキットによる開発を合理化
- インテル® C++/Fortran コンパイラー for Windows* – Microsoft* 開発ソフトウェアの要件
- 診断 15509: ベクトルバージョン ‘xxxx’ (関数 ‘xxxx’、位置 <値>) の引数が無関係です。
- 診断 15511: ベクトルバージョン ‘xxxx’ (関数 ‘xxxx’、位置 <値>) の引数が不足しています。
- 診断 15513: ベクトルバージョン ‘xxxx’ (関数 ‘xxxx’、位置 <値>) の mask 引数の型が正しくありません。
- 診断 15542: ループはベクトル化できませんでした: 内部ループはベクトル化されています。
- 診断 15535: xxxx はベクトル化されませんでした: ループに switch 文が含まれています。if-else 文の使用を検討してください。
- 診断 15487: 型変換: xxxx
- 診断 15537: ループはベクトル化されませんでした: 暗黙の FP 例外モデルが、切り捨てまたは整数除算/剰余に必要な SVML ライブラリーの使用を妨げています。コンパイラー・オプションやソースのディレクティブを変更して、fast FP モデルを有効にし、FP 例外をマスクすることを検討してください。
- 診断 15541: 外部ループは自動ベクトル化されませんでした: SIMD ディレクティブの使用を検討してください。
- 診断 15527: 関数/ループはベクトル化されませんでした: xxxx への関数呼び出しはベクトル化できません。
- 診断 15524: xxxx はベクトル化されませんでした: すべてのメモリー参照をアライメントされたベクトルロードにできなければ検索ループはベクトル化できません。
- 診断 15523: ループはベクトル化されませんでした: ループを実行する前にループの反復回数数を計算できません。
- 診断 15521: ループはベクトル化されませんでした: ループ制御変数が識別されませんでした。ループを実行する前に反復数を計算できる式に置き換えてください。
- 診断 15517: インライン・アセンブリーで EBX/RBX レジスターが使用されているため、このサブルーチンのループはベクトル化できません。
- 診断 15476: スカラーのコスト: xxxx
- 診断 15414: ループはベクトル化されませんでした: 最適化後に xxxx 本体が空になったため、ベクトル化するものがありません。
- 診断 15378: ループはベクトル化されませんでした: /Qfreestanding オプションが整数除算/剰余のベクトル化を妨げています。
- 診断 15344: ループはベクトル化されませんでした: ベクトル依存関係がベクトル化を妨げています。
- 診断 15335: xxxx はベクトル化されませんでした: ベクトル化は可能ですが非効率です。オーバーライドするには vector always ディレクティブまたは /Qvec-threshold0 を使用してください。
- 診断 15331: xxxx はベクトル化されませんでした: コンパイラー・オプションまたはディレクティブによる暗黙の precise FP モデルがベクトル化を妨げています。fast FP モデルの使用を検討してください。
- リマーク #15319: ループ はベクトル化されませんでした: novector ディレクティブが使用されています。
- 診断 15304: ループ はベクトル化されませんでした: マルチバージョンのベクトル化できないループ・インスタンスです。
- インテル Parallel Universe 39 号日本語版の公開
- Wi-Fi* の 新規格「Wi-Fi* 6E」に備える
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- インテル® Inspector チュートリアル: C++ サンプル・アプリケーションのスレッドエラーを解析する (Windows* 版)
- インテル® グラフィックス・パフォーマンス・アナライザーが『Frostpunk*』の雪のシミュレーションを支援
- インテル® Inspector チュートリアル: C++ サンプル・アプリケーションのメモリーエラーを解析する (Windows* 版)
- インテル® Inspector チュートリアル: C++ サンプル・アプリケーションのメモリーエラーを解析する (Linux* 版)
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- ゲームが GPU 依存ではありませんか?
- グラフ・アナリティクス・ベンチマークの冒険
- ボイスボット・スケーリング・チャレンジ: CPU により優れたスループットを達成
- インテル® TBB 2020 の有用な機能: task_arena クラス
- インテル® TBB 2020 の有用な機能: task_arena NUMA サポート
- インテル® TBB 2020 の有用な機能: タスクの分離
- インテル® TBB 2020 の有用な機能: タスク・スケジューラー
- インテル® TBB 2020 の有用な機能: cache_aligned_allocator テンプレート・クラス
- 推奨システム向けに INT8 推論パフォーマンスを高速化
- インテル® ディープラーニング・ブースト (インテル® DL ブースト) で推奨システム向けに INT8 推論パフォーマンスを高速化
- 新しいディープラーニング・ワークベンチ・プロファイラー機能
- ディープラーニングの 4 つの強力な特性
- FAIL IMAGE を実行した後に Fortran Co-Array アプリケーションがハングする
- ハイパフォーマンス・コンピューティングがスマートシティーの可能性を開く
- インテル® oneAPI マス・カーネル・ライブラリー (インテル® oneAPI MKL) データ並列 C++ 使用モデル (モンテカルロ・シミュレーションの例)
- 重要性が高まりつつある課題: ディープラーニング推論のスケーリング
- 新年のご挨拶
- ICC のポインターチェッカーにはダイナミック・リンク・ランタイム・ライブラリーが必要
- Microsoft* Visual Studio* 2017 で Fortran デバッガーがクラッシュする: 配列が表示されない
- サンプルコード: 不揮発性メモリーキャッシュの実装 – 簡単な検索の例
- クラウドにおけるハイパフォーマンス・コンピューティングの課題に取り組む
- 32 ビットの Co-Array Fortran は 64 ビットの Microsoft* Windows* 上で動作しない
- インテル® コンパイラーで使用するため Microsoft* Visual Studio* 2017 をインストールする
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- インテル® Parallel Studio XE 新バージョン 2020 リリース
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- Amazon Web Services* とインテルが協力して Amazon* EC2 CPU インスタンス上で最適化されたディープラーニング・フレームワークを実現
- インテル® Optane™ DC パーシステント・メモリー導入への道: その 3 – パーシステント・メモリーで C++ アプリケーションをブースト (簡単な grep の例)
- ファクトシート: oneAPI
- インテル® TBB のコンカレント・コンテナー・クラスを利用して C++ アプリケーションを効率的にスケールする
- インテル® Optane™ DC パーシステント・メモリー導入への道: その 2 – App Direct モードで不揮発性ディスクとして使用
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- 0 A.D. のフレームレートのボトルネックを特定
- Unity* による魚群行動: AI を利用して動くオブジェクト動作のシミュレーション
- インテル Parallel Universe 38 号日本語版の公開
- 32 ビット・インテル® アーキテクチャー上でデータ構造を調整してメモリー使用量を最適化する方法
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- マルチプロセッサーでフォルス・シェアリングを検出し軽減する
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- Baidu* の PaddlePaddle における最適化されたディープ・アテンション・マッチング・モデル
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- チューニング・ガイドとパフォーマンス解析
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- インテル Parallel Universe 36 号日本語版の公開
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- vector プラグマ/ディレクティブの動的アライメント節
- インテル® プラットフォーム上でディープ・イメージ・マッティング・アルゴリズムの推論を高速化する
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- インテル® CPU が ResNet-50 ディープラーニング推論で NVIDIA* GPU を凌駕
- インテル® Advisor 2019 for Windows* をお使いの皆様
- インテル® VTune™ Amplifier プラットフォーム・プロファイラーのインストールと使用法
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- マシンラーニングとマンモグラフィー
- 第 2 世代インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーの技術概要
- インテル® コンパイラーの最適化オプションから見る次世代 CPU
- インテル® 64 および IA-32 アーキテクチャー最適化リファレンス・マニュアル – 248966-041 April 2019 で追加された第 11 章 インテル® Optane™ DC パーシステント・メモリーの参考訳
- インテル® MPI ライブラリーのマルチEP によりハイブリッド・アプリケーションのパフォーマンスを向上
- ハイブリッド・クラウド: オンプレミスとクラウドでの HPC パフォーマンスのベスト・プラクティス
- インテル® VTune™ プロファイラー日本語版 (iSUS 翻訳版) ダウンロード・ページ
- インテル® 64 および IA-32 アーキテクチャー最適化リファレンス・マニュアル – 248966-041 April 2019 で追加された第 7 章 INT8 ディープラーニング推論の参考訳
- インテルが提供するディープラーニング・フレームワーク
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- インテル® AVX-512 で x265 を高速化
- IoT/システム開発向け インテル® System Studio 新バージョン 2019 リリース
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: No. 22
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: No. 21
- Doctor Fortran による「さあ、始まりだ!」
- OpenMP* 5.0 TR7 の仕様抜粋訳
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: No. 20
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: No. 19
- インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーのインテル® AVX-512 のベクトル長の拡張機能
- インテル® Parallel Studio XE 新バージョン 2019 リリース
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: No. 18
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: No. 17
- マルチコアシステムの並列パフォーマンス向けに Fortran アプリケーションをスレッド化
- インテル® ソフトウェア開発製品 技術ウェビナーシリーズ
- インテル Parallel Universe 33 号日本語版の公開
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: No. 16
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: No. 15
- インテル® Inspector の不揮発性インスペクターにより不揮発性メモリーのプログラミング・エラーを検出する方法
- Google Cloud Platform* の Windows* インスタンスにインテル® Parallel Studio XE をインストール
- AWS* Windows* インスタンス上にインテル® Parallel Studio XE をインストール
- Google Cloud Platform* の Linux* インスタンスにインテル® Parallel Studio XE をインストール
- APT レポジトリーを使用してインテル® Parallel Studio XE 2018 のランタイムをインストールする
- YUM レポジトリーを使用してインテル® Parallel Studio XE 2018 のランタイムをインストールする
- インテル® Advisor のパフォーマンス・データ収集制御 API の使い方
- Linux* パッケージ・マネージャーを使用してインテル® Parallel Studio XE のランタイムをインストールする
- 一般的な Linux* パッケージ・マネージャーを使用してインテル® パフォーマンス・ライブラリーとインテル® Distribution for Python* をインストールする
- アマゾン ウェブ サービス* (AWS*) でインテル® Parallel Studio XE をインストールする
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: No. 14
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: No. 13
- 最も一般的な手法: ファイアウォールによってノード間の MPI 通信がブロックされた場合の対応方法
- インテル® アーキテクチャー上で Unity Technology ML-Agents* を調査する
- iSUS キャンペーン 2018 夏の陣のご案内
- Unreal* Engine 4/インテル® VTune™ Amplifier 利用ガイド
- コードの現代化を実践: スレッド化、メモリー、ベクトル化の最適化
- ゲームにおける CPU ベクトル化にインテル® SPMD Program Compiler を使用する
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: No. 12
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: No. 11
- 暗号通貨訓練のディープラーニング
- ミッションをクリアして抽選で景品をゲット！インテル® VTune™ Amplifier 解析チャレンジ・キャンペーン
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: No. 10
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: No. 9
- Windows* ML: インテル® ハードウェア上での AI の高速化
- Unreal* Engine 4.19 の最適化にインテルのソフトウェア・エンジニアが協力
- SPIR-V から ISPC へ: GPU 計算を CPU に変換する
- メモリー・アクセス・プロファイル: 一般的なパフォーマンス・ボトルネックの特定と修正
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: No. 8
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: No. 7
- インテル® HD グラフィックス向けにエッジベースの AI を最適化する
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: No. 6
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: No. 5
- キャラクター・アニメーション: スケルトンと逆運動学
- さらに効率良く高速でスケーラブル: エクサスケールに向けて前進
- 高速で優れたメディア/ビデオ処理を実現 – インテル® Media Server Studio 2018 販売開始
- インテル® Advisor 2018 アップデート情報
- インテル® VTune™ Amplifier、インテル® Advisor、およびインテル® Inspector を異なる OS で使用する
- クラウドおよびエッジ・アプリケーション向けデータ圧縮コードの高速化
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: No. 4
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: No. 3
- ゲーム・アプリケーションにおけるニューラル・ネットワーク入門
- インテル Parallel Universe 32 号日本語版の公開
- インテル® MKL を使用した小行列乗算の高速化
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: No. 2
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: No. 1
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問: はじめに
- プログラミング、リファクタリング、そしてすべてにおける究極の疑問
- インテル® コンパイラーを使用して投機実行サイドチャネルの問題を緩和
- インテル® VTune™ Amplifier – 最近の OS セキュリティー・アップデートの影響
- Python* はネイティブコードと同じくらい速いのか?
- 比較関数の罠
- ディープラーニングの訓練向けインテル® プロセッサー
- インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサー上の並列 CFD と HiFUN ソルバー
- 統合仮想プラットフォームの構築
- IT 担当者と開発者のためのインテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーによる大幅なパフォーマンス向上
- インテル® グラフィックス・テクノロジーへ計算をオフロードするための入門ガイド
- 新しいインテル® Core™ i9 X シリーズ・プロセッサー・ベースのシステムの強力な計算処理能力で究極のメガタスクを実現
- インテル® コンピューター・ビジョン SDK – 概要
- 最新のインテルの HEVC エンコーダー/デコーダーでメディア・アプリケーションの品質とパフォーマンスを向上
- インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーでシミュレーション・パフォーマンスを大幅に向上
- インテル® VTune™ Amplifier + OpenMP* によりスレッドのパフォーマンスとスケーラビリティーを向上する (全 2回)
- インテル Parallel Universe 31 号日本語版の公開
- インテル® Parallel Studio XE によりアプリケーション・パフォーマンスを大幅に向上 (全 2 回)
- Microsoft* Windows* 10 における新しい命令セットの利用
- ソフトウェアは実際に新しい命令セットを使用しているのか?
- インテル® Advisor: ベクトル化アドバイザー用語集
- Art’Em – 絵画風加工を VR で実現する: パート 5 (最終回)
- Art’Em – 絵画風加工を VR で実現する: パート 4
- OpenCL* による FPGA プログラミング
- インテル® プロセッサー・グラフィックス
- インテル® VTune™ Amplifier 2018 オンラインヘルプ (iSUS 翻訳版)
- OpenMP* TR6 (テクニカル・レポート 6) に含まれる新機能
- Art’Em – 絵画風加工を VR で実現する: パート 3
- Art’Em – 絵画風加工を VR で実現する: パート 2
- Art’Em – 絵画風加工を VR で実現する: パート 1
- てんかん脳の機能的結合性: てんかん脳の結合性調査 – パート 1
- てんかん脳の機能的結合性: EEG データの前処理 – パート 2
- てんかん脳の機能的結合性: 機能的結合性の抽出 – パート 3
- 2017 年人気記事ランキング
- 季節のご挨拶
- インテル® SSE およびインテル® AVX 世代 (SSE2、SSE3、SSSE3、ATOM_SSSE3、SSE4.1、SSE4.2、ATOM_SSE4.2、AVX、AVX2、AVX-512) 向けのインテル® コンパイラー・オプションとプロセッサー固有の最適化
- 将来に対応したコードの最適化によるソフトウェアの現代化
- スレッドについての考察
- ユニバーサル Windows* プラットフォーム・アプリケーションでインテル® TBB を使用する
- 最適化レポートをソースリストに挿入
- インテル® コンパイラー 17.0 以降の新機能: ループのコード・アライメント
- Doctor Fortran による「2018 が新しい 2015」
- インテル® MKL とインテル® DAAL によるビッグデータ解析のスピードアップ
- システム/IoT デバイス・アプリケーションを高速化！ インテル® System Studio 新バージョン 2018 発売開始
- インテル® コンパイラー 18.0 の OpenMP* 5.0 サポート
- インテル Parallel Universe 30 号日本語版の公開
- インテル® Advisor とインテル® Trace Analyzer により天体物理学シミュレーションのパフォーマンスが 3 倍向上
- 2017 年秋のインテル® ソフトウェア製品技術ウェビナー
- 日本語版コンパイラーを同梱「インテル® Parallel Studio XE 2018」最新アップデート版 提供開始
- インテル® ソフトウェア開発ツールの Microsoft* Visual Studio* 2017 統合に関する問題
- Knights Landing – 開発者向け概要オンライン・トレーニング (前半)
- インテル® AVX-512 でベクトル化のパフォーマンスを向上する
- R でインテル® MKL を使用する
- 「さよなら Cilk Plus」移行の手順 – 明日のためのその 3 (最終回)
- インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサー向け SIMD ベクトル化のチューニング
- 「さよなら Cilk Plus」移行の手順 – 明日のためのその 2
- データ保持の概要
- 最新のメモリー・サブシステムをデータベース・コード、線形代数コード、ビッグデータ、エンタープライズ・ストレージに使用する利点
- 「さよなら Cilk Plus」移行の手順 – 明日のためのその 1
- インテル Parallel Universe 29 号日本語版の公開
- 「Cilk がやってきた」から「さよなら Cilk Plus」へ
- インテル® Cilk™ Plus アプリケーションを OpenMP* もしくはインテル® TBB へ移行する
- インテル® Advisor を利用したガイド付きコードのベクトル化
- インテル® Parallel Studio XE 新バージョン 2018 リリース – ソフトウェアに無限の可能性を
- インテル® C++ コンパイラーにおける C11 のサポート
- 命令あたりのサイクル (CPI) – なぜ重要なのか?
- データ圧縮の向上: “シャノン・エントロピー” の並列アルゴリズム
- インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーにより HPC が大きく進歩
- インテル® 64 アーキテクチャーおよび IA-32 アーキテクチャー最適化リファレンス・マニュアル
- インテル® 64 アーキテクチャーおよび IA-32 アーキテクチャー最適化リファレンス・マニュアル – 248966-037 July 2017 rev. 2
- HPC アプリケーションに役立つハイパフォーマンス解析
- OpenMP* 20 周年
- C++ 11 でマルチスレッド・コードを記述する
- 編集長の夏休みの工作 その 3
- インテル® 64 アーキテクチャーおよび IA-32 アーキテクチャー最適化リファレンス・マニュアル – 248966-037 July 2017
- インテル® Cluster Checker – 高速かつ信頼性の高いプラットフォームでクラスター・アプリケーションを計算
- インテル® ライブラリーによるディープラーニングとマシンラーニングの促進
- データとコードの並べ替え: 最適化とメモリー – パート 2
- C++ コンパイラーの比較
- インテル Parallel Universe 28 号日本語版の公開
- BigDL: Apache Spark* 上の最適化されたディープラーニング
- R を使用した HPC: 基本
- 適切なテスト方法 (テスト理論パート 1)
- 適切なテストツール (テスト理論パート 2)
- インテル® DAAL を利用して実際のマシンラーニングの問題を解く
- OpenMP* 誕生から 20 年
- Parallel STL: C++ STL コードのパフォーマンスの向上
- データとコードの並べ替え: 最適化とメモリー – パート 1
- NUMA ハードウェアによるパフォーマンスの向上
- メモリー・パフォーマンスの概要
- Cython のスレッド並列処理
- ベクトル化によるパフォーマンスの向上
- インテル® メニーコア・プラットフォーム・ソフトウェア・スタック (MPSS)
- キャッシュを考慮したルーフライン解析を使用してベクトル化とメモリーの最適化を詳しく調査する
- インテル® Advisor 2017 ツールによるベクトル化のクイック解析
- インテル® Media SDK およびインテル® SDK for OpenCL* Applications のドライバーサポート
- インテル® AVX-512 ハードウェアを使用することなくインテル® AVX-512 を最適化する (全 2 回)
- インテル Parallel Universe 27 号日本語版の公開
- ハイブリッド並列処理: 並列分散メモリーと共有メモリー・コンピューティング
- インテル® MKL の DNN プリミティブ
- インテル® Distribution for Python* におけるより高速な乱数生成
- インテル® SGX 命令とデータ構造の概要
- インテルが推進するディープラーニング・フレームワーク
- ケーススタディー – 画像認識モデルのトレーニングにインテル® Deep Learning SDK を使用する
- インテル® Advisor のルーフライン解析
- インテル® AVX-512 で向上したベクトル化のパフォーマンス
- AI に対するニーズの高まりに対応する
- インテル® TBB による並列プログラミング 10 周年
- 自動ベクトル化が失敗した場合の対処
- インテル® Xeon Phi™ Processor Software
- 並列アプリケーションのスケーラビリティーの問題を特定する
- 行列-行列乗算のパックのオーバーヘッドを減らす
- マシンラーニングに注目すべき理由
- Docker* 上に Ubuntu* 16.04 とインテル® Distribution for Python* の実行環境を構築する手順
- 現在と将来の OpenMP* API 仕様
- Python* プログラムの並列パフォーマンスを引き出そう
- インテルの x86 プラットフォーム向け Unity* 最適化ガイド: パート 4
- インテル® VTune™ Amplifier XE の General Exploration (一般解析) がどのように動作するかを理解する
- インテル® コンパイラーの浮動小数点演算における結果の一貫性
- インテルの Caffe* を CentOS* 7.2 上にインストールする
- C++11 ラムダ式により並列化されたループの定型コードを軽減する
- インテルの x86 プラットフォーム向け Unity* 最適化ガイド: パート 3
- Python* で無限のモノポリーゲームをプレイする
- インテルの x86 プラットフォーム向け Unity* 最適化ガイド: パート 2
- 季節のご挨拶
- インテル® グラフィックス・パフォーマンス・アナライザーを利用してインテル® Media SDK により最適化されたアプリケーションを解析する方法
- インテルの x86 プラットフォーム向け Unity* 最適化ガイド: パート 1
- インテル® Parallel Studio XE Composer Edition 製品にバンドルされているインテル® IPP、インテル® MKL、およびインテル® TBB のバージョン
- インテル Parallel Universe 26 号日本語版の公開
- コード変更なしで OpenStack* Swift のパフォーマンスを 2 倍に向上
- ビデオ・ストリーミング処理 – 環境への配慮
- インテルのハイパフォーマンス・ライブラリーにより MeritData 社が Tempo* ビッグデータ・プラットフォームをスピードアップ
- データ解析およびマシンラーニング向けパフォーマンス・ライブラリー
- 電光石火の R マシンラーニング・アルゴリズム
- インテル® VTune™ Amplifier XE による Java* および Python* コードのプロファイル
- Direct3D* 12 フリップモデルのスワップチェーンのサンプル・アプリケーション
- インテル® VTune™ Amplifier XE のコマンドラインのレポートでループ情報をホット関数として表示する方法
- マシンラーニングにおける Python* パフォーマンスの壁を乗り越える
- Amazon Web Services* 向けインテル® Parallel Studio XE 2017 ランタイム
- ビッグデータ解析とマシンラーニングの有効利用
- 京都大学における GPU を超える CPU の優れたパフォーマンスの検証
- Python* での苦い経験
- インテル® Distribution for Python* と Anaconda* を使用する
- モダンコード – ベクトル化されたリダクション 2: コンパイラーのベクトル化を活用する
- ベクトル化されたリダクション操作を記述できますか?
- インテル® Distribution for Python* の既知の問題
- インテル® C++ コンパイラーでサポートされる C++14 の機能
- インテル® VTune™ Amplifier XE で Python*/Cython 混在コードをプロファイルする
- 等方性 3 次元有限差分 (3DFD) 波動方程式コード向けの NUMA を理解する
- インテル® MKL 2017: 複雑な問題を解くためのクックブック
- インテル Parallel Universe 25 号日本語版の公開
- アドレス・レンジ・パーシャル・メモリー・ミラーリング
- 第 6 世代インテル® Core™ プロセッサー (開発コード名 Skylake) の概要
- ユーザー空間におけるオープンソースのストレージスタックのビルド
- ゲーム開発 – 第 6 世代インテル® Core™ プロセッサー向けグラフィックス API 開発者ガイド
- インテル® Distribution for Python* の紹介
- インテル® MPI ライブラリーを利用した Python* の並列プログラミング
- GEN アセンブリーの概要
- インテル® VTune™ Amplifier XE を利用した Python* コードの高速化
- インテルと Anaconda* によるオープン・データ・サイエンス向け Python* の強化
- ソフトウェアによるオクルージョン・カリング
- 間接呼び出しと仮想関数の呼び出し: インテル® C/C++ コンパイラー 17.0 によるベクトル化
- インテル-HPEアライアンス: HPC分野で新たな革新が始まった
- インテル® Software Development Emulator
- Python* プロファイル
- インテル® Memory Protection Extensions (インテル® MPX) 利用ガイド
- インテル® Parallel Studio XE Cluster Edition のパスワードレス SSH インストール
- インテル® Xeon® プロセッサー E5 v3 における AES-GCM 暗号化のパフォーマンス
- インテル® TBB を使用したインテル® IPP のイメージリサイズのスレッド化
- SSL セッションで RDRAND を使用するように Apache* Web サーバーを設定する
- Linux* 上で CPU と GPU バッファーを共有する
- 順序付けの問題 – パート 5
- Amazon Web Services* 向けインテル® Parallel Studio XE 2016 ランタイム
- null ポインターの逆参照が引き起こす未定義の動作
- インテル Parallel Universe 24 号日本語版の公開
- インテル® Advisor XE 2016 を利用したコードのベクトル化
- インテルのクラスターツールを利用したハイブリッド・アプリケーションのチューニング
- 2016年春ウェビナーシリーズ
- 最後の行問題
- 最新の IoT と組込みテクノロジーを利用したスマートな開発
- 小惑星と DirectX* 12: パフォーマンスと省電力
- インテル® IPP を利用した画像識別の最適化
- メモリーアクセスのパフォーマンス・ボトルネックの検出
- インテル® MPI ライブラリー: Hadoop* エコシステムをサポート
- ANSYS* によるシミュレーション・パフォーマンスのスケーリング
- opencl_program と引数のバインド – パート 4
- 生産性と C++ パフォーマンスの向上
- コードの現代化を成功に導く 3 つのアドバイス
- ケーススタディー: 計算集約型ループにおける構造体配列 (AOS) および配列構造体 (SOA) データレイアウトの比較
- デバイスの選択 – パート 3
- opencl_node の基本インターフェイスと opencl_buffer – パート 2
- インテル® VTune™ Amplifier 2015 for systems を使用してドライバーをプロファイルする方法
- OpenMP* バージョン 4.5: 標準化の進化
- Allinea 社の マーク・オコナー氏のインタビュー
- 編集長の記事
- インテル® System Studio 2015 のインテル® Energy Profiler を使用する
- opencl_node の概要 – パート 1
- インテル Parallel Universe 23 号日本語版の公開
- HEVC エンコードのパフォーマンスが 1.1 倍、品質が 10% 向上したインテル® Media Server Studio 2016 発売
- コードで使用したメモリー割り当て/割り当て解除のトレースをサポートしたインテル® VTune™ Amplifier XE 2016 の新しいメモリーアクセス解析
- ヘテロジニアス分散システムにおける有限差分法
- HEVC (H.265) コーデックの重要性を理解する
- 「The Future of Fortran」の Doctor Fortran
- ゲームにおける群衆シミュレーションの向上
- インテル® アーキテクチャー向けの OpenCL* ドライバーとランライム
- インテル® Xeon Phi™ コプロセッサー: Code Modernization セミナー
- mpitune ユーティリティーの実行時間を軽減する
- インテル® VTune™ Amplifier XE のリモートデータ収集を簡単に行う方法
- インテル® DAAL とは?
- ベクトル異形関数でのプロセッサー ID 指定
- OpenMP 4.x による新しいレベルの並列化
- ケーススタディー: インテル® アドバンスト・ベクトル・エクステンションを使用したブラック-ショールズの計算
- インテル® DAAL を使用した分散処理の概要
- インテル® DAAL を使用したオンライン処理の概要
- インテル® DAAL for OS X* 入門ガイド
- インテル® DAAL for Linux* 入門ガイド
- Java* アプリケーションでインテル® DAAL を使用する方法
- C++ アプリケーションとインテル® DAAL のリンク方法
- インテル® DAAL チュートリアル: 簡単な C++ 例の使用
- インテル® Xeon® プロセッサー E5 ファミリー・ベースのマルチノード分散メモリーシステム上の Caffe* 学習
- インテル® Xeon® プロセッサー E5 ファミリー上でのシングルノード Caffe* スコアと学習
- Direct3D* 12 概要 パート 9: まとめ
- 2015 年人気記事ランキング
- インテル® Advisor コマンドラインと MPI
- インテル® SDK for OpenCL* Applications 入門
- 新年のご挨拶
- インテル® DAAL の無料オプション、サポートなし、ロイヤルティー・フリー
- インテル® IPP の無料オプション、サポートなし、ロイヤルティー・フリー
- インテル® MKL の無料オプション、サポートなし、ロイヤルティー・フリー
- OpenMP* 4.x による新しいレベルの並列化 (全2回)
- ポピュラーなオープンソース・プロジェクトのエラーを見つけるクイズに挑戦しよう
- インテル Parallel Universe 22 号日本語版の公開
- コンピューターの高度な概念: 用語集パート 2
- ピクセル同期を利用した順不同半透明描画 (更新)
- コンピューターの高度な概念: 用語集パート 1
- バイトニック・ソート
- Unity* 設定のヒント: メモリー、オーディオ、テクスチャー
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- Windows* 環境でインテル® コンパイラーを使用してオフロード文を含むソースをコンパイルする際の注意点
- インテル® C++ コンパイラーでサポートされる C++11 の機能
- 暗号化/復号化 – JNI 呼び出しによる OpenSSL* API の使用
- 暗黙の同期を使用してインテル® プロセッサー・グラフィックス上で OpenCL* と OpenGL* 4.3 のサーフェスを共有する
- インテル® TBB ライブラリーと C++11 における正確な例外伝播 (exception_ptr)
- OpenCL* Code Builder で SPIR* を使用する
- OpenCL* 2.0 のジェネリック・アドレス空間
- V15 と V16 のコンパイラーのオフロード時のコンパイラーの振る舞いの違い
- 編集長の夏休みの工作 パート 2
- インテル Parallel Universe 21 号日本語版の公開
- Code Modernization – コード・モダニゼーション (現代化) とは?
- PATH システム環境変数の長さ制限
- インテルのキャッシュ・モニタリング・テクノロジー: ソフトウェア・サポートとツール (パート 4)
- 編集長の夏休みの工作
- インテルのキャッシュ・モニタリング・テクノロジー:
使用モデルとサンプルデータ (パート 3) - StdAfx.h に関する考察
- インテル® C/C++ コンパイラー: 機能とサポートされるプラットフォーム比較
- インテル® VTune™ Amplifier XE 2015 Update 2 による、ドライバーなしでのハードウェア・イベント・サンプリング (コールスタック付き) のサポート
- インテル® AVX2 によるプログラミング置換
- OS X* から Linux* へのリモートデータ収集ができない理由
- ベクトル・プログラミング: インテル® SSE4.2 からインテル® AVX2 への変換例
- インテルのキャッシュ・モニタリング・テクノロジー: ソフトウェア・インターフェイス (パート 2)
- インテル® Xeon® プロセッサー E7 v3 ファミリー向けのソフトウェア最適化によるビジネス・インテリジェンスと見識の加速
- Microsoft* DirectX* 12 におけるリソースバインドの紹介
- ループで呼び出される大きな関数を分割して命令キャッシュを最適化する
- インテルのキャッシュ・モニタリング・テクノロジー: 利点 (パート 1)
- ネストされた仮想マシン上でインテル® Xeon® プロセッサー E5-2600 V3 製品ファミリーの VMCS シャドーイング機能を有効にする
- OpenMP* 4.0 API C/C++ シンタックス・クイック・リファレンス・カード
- 成功した開発者の 5 つの秘訣
- とらえどころのないアルゴリズム – 並列スキャン (追記)
- すべてのノード上で MPI プロセスをプロファイルするには?
- とらえどころのないアルゴリズム – 並列スキャン
- インテル® コンパイラー 15.0 最適化 クイック・リファレンス・ガイド 日本語版を公開
- インテル Parallel Universe 20 号日本語版の公開
- 新しい最適化レポートを使用してインテル® コンパイラーをさらに活用する
- インテル® TBB のデバッグ、例外機能を使用する
- インテルの最新の並列化ツールによる明示的なベクトル化
- ヘテロジニアス・コンピューティングのパイプライン化
- Connected World のためのソフトウェア・ツール
- #pragma SIMD を使用してループをベクトル化するための条件
- ループをベクトル化するための条件
- OpenMP* でベクトル化された並列ループを簡単に作成する
- オープンソース Python*、R、Julia ベースの HPC アプリケーションの高速化
- インテル® VTune™ Amplifier XE によるマルチスレッド化とタスク解析
- インテル® MKL を Numpy/Scipy に実装
- OpenMP* を使用中に変数アクセスでスレッドがクラッシュしないようにする
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- OpenMP* 実行環境関数
- インテル Parallel Universe 19 号日本語版の公開
- 私の OpenCL* SDK はどこへ行ってしまったのか?
- MPI 標準に共通のアプリケーション・バイナリー・インターフェイスが登場
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- GNU* ツールチェーンにおけるインテル® Memory Protection Extensions (インテル® MPX) のサポート
- C++11 とインテル® TBB スレッドの併用
- インテル® FLEXlm ライセンス・マネージャーの入手方法
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- GCC 5.0 での x86 向けの最適化新機能: 32 ビット・モードにおける PIC
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- iSUS クリスマス・キャンペーン 2014
- インテル® ソフトウェア・カンファレンス東京 2014 に行ってきました！
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- C# による並列プログラミング
- インテル® VTune™ Amplifier XE のソースビューは OpenCL* ソースファイルと関連付けることができないのか?
- SIMD アーキテクチャーの略語の解説
- 最適なインテルの並列プロセッサーを選択する方法: プロセッサーのモデルナンバーを理解する
- インテル命令セット・アーキテクチャー拡張
- インテル® 64 および IA-32 アーキテクチャー最適化リファレンス・マニュアルが更新されました
- JavaScript への SIMD ベクトル化の追加
- VTune™ Amplifier XE 2015 を使用して GPU 上の OpenCL* カーネル解析を解析する
- OpenSSL における RDRAND 統合の変更
- 異なる Microsoft* Visual Studio* バージョンで古いインテル® Visual Fortran コンパイラーを使用する
- セキュアキー対応インテル® データ・プロテクション・テクノロジー: Gazzang 社のケーススタディー
- パート 1 – HBase* 用 Java* ガベージ・コレクションのチューニング
- インテル® ソフトウェア開発製品 紹介
- Fortran 2008 仕様のサポート
- Fortran 2003 仕様のサポート
- 小さな問題サイズにおけるインテル® MKL パフォーマンスの向上: MKL_DIRECT_CALL の使用
- Direct3D* 12 概要 パート 8: CPU の並列性
- Direct3D* 12 概要 パート 7: ダイナミック・ヒープ
- Direct3D* 12 概要 パート 6: コマンドリスト
- 仮想環境におけるセキュアキー対応インテル® データ・プロテクション・テクノロジー
- Direct3D* 12 特集
- Linux* オペレーティング・システムの電力消費の解析と最適化
- インテル® Inspector XE 2015 の新機能
- Direct3D* 12 概要 パート 5: バンドル
- Direct3D* 12 概要 パート 4: ヒープとテーブル
- インテル® コンパイラー V15 におけるレポート機能の変更点
- Direct3D* 12 概要 パート 3: リソースバインド
- OpenMP 4.0 を使用してプログラムで SIMD を有効にする
- インテル® ソフトウェア開発製品の名称変更/新バージョンのお知らせ
- Direct3D* 12 概要 パート 2: パイプライン状態オブジェクト
- Direct3D* 12 概要 パート 1: ハードウェアに近く
- SIGGRAPH 2014: IA 上の DirectX* 12 サポート
- トランザクショナル・メモリー・サポート: speculative_spin_rw_mutex (プレビュー機能)
- インテル® VTune™Amplifier XE 2015 を旧バージョンと共存する
- 新書紹介：ビジュアル・エフェクト向けのマルチスレッド化
- インテル® Inspector XE 2015 スタンドアロン GUI の使用方法
- 追加された AVX-512 命令
- インテル® SDK for OpenCL* Applications – サンプルパッケージのリリースノート
- インテル® グラフィックス・パフォーマンス・アナライザー (インテル® GPA) よくある問い合わせ
- インテル® GPA: 対象プラットフォームで利用できるツールは ?
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- インテル® PCM によるインテル® トランザクショナル・シンクロナイゼーション・エクステンションのモニタリング
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- インテル® JTAG デバッガーとイベントトレースの併用によるシステム・ソフトウェア・デバッグ
- インテル® System Studio 2014 – UEFI BIOS デバッグ
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- サンプルコード: データ暗号化アプリケーション
- Cocos2d-x を使用してマルチプラットフォーム・ゲームを開発する
- インテル® 64 アーキテクチャーおよび IA-32 アーキテクチャー最適化リファレンス・マニュアル
- Sparse Ruler の並列計算
- インテル® VTune™ Amplifier XE によるインテル® トランザクショナル・シンクロナイゼーション・エクステンション (インテル® TSX) のプロファイリング
- スレッド化されたインテル ® MKL をマルチスレッド・アプリケーションで使用する
- ループのベクトル化によるプログラムの最適化
- インテル® アーキテクチャーの SIMD テクノロジーによりゲームコードを高速化
- インテル® IPP におけるインテル® AVX2 向け最適化
- インテル® MKL におけるインテル® AVX2 向け最適化
- インテリジェント・システムと組込みデバイス向けソフトウェア開発ツールの使用法
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- Linux* 上でインテル® C++ コンパイラーとインテル® MKL を使用して R-3.0.1 をビルドする
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- James Reinders インタビュー： 質問 12. 週末の過ごし方と趣味について
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- E3 Expo に行ってきました！ の巻
- E3 Expo に行ってきました！ の巻 (番外写真集)
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- E3 Expo に行ってきました！ の巻
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- コンパイラー最適化入門： 第1回 SIMD 命令とプロセッサーの関係
- 並列プログラミングのエキスパートのようになるには
- 並列プログラミングのエキスパートのようになるには – パート 4: 並列ソフトウェアの作成
- 並列プログラミングのエキスパートのようになるには – パート 3: 並列コンピューティング問題
- 並列プログラミングのエキスパートのようになるには – パート 2: 並列ハードウェア
- 並列プログラミングのエキスパートのようになるには – パート 1: 並行性 (コンカレンシー) と並列性 (パラレリズム)
- インテル® Parallel Advisor が Studio XE 製品で利用可能に
- James Reinders インタビュー： 質問 2. インテル® Parallel Studio XE の特長
- James Reinders インタビュー： 質問 1. IA Software User Society (iSUS) へ期待すること
- James Reinders インタビュー： 日本の皆様へのメッセージ
- インテル® Tiber™ デベロッパー・クラウド対応日本語パッケージ (iSUS 翻訳版) ダウンロード・ページ
リソース
サポート
-
コミュニティーに問い合わせ
Forums (英語) からほかのユーザーやエキスパートに問い合わせできます。 -
インテル社の製品サポートに英語で問い合わせ
Online Service Center (英語) ではインテル社のサポートチームにお問い合わせいただけます。 -
エクセルソフト社の技術サポートに日本語で問い合わせ
ユーザー登録完了後、技術サポート受付フォームよりお問い合わせください。
ドキュメント
ソフトウェア EULA (英語)
コンパイラーの最適化に関する詳細は、最適化に関する注意事項を参照してください。
