インテル® DevCloud は、インテル® oneAPI ソフトウェアを使用して、さまざまなインテルの CPU、GPU、FPGA のワークロードを開発、テスト、実行できる開発サンドボックス環境を提供しています。
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インテル® DevCloud には、開発者向けのトレーニング・コースが各種用意されており、ブラウザー経由で技術セッションを受講しながら、実際にソースをコンパイルして実行することができます。
こちらのページでは、インテル社の許可のもと、日本語翻訳版のトレーニング・コースをダウンロードいただけます。今回提供する日本語のリソースを、インテル® DevCloud にログインした後、ファイルをアップロードして、次の画面のように、日本語の説明を見ながら英語版と同様にサンプルコードのコンパイルと実行してください。
インテル® DevCloud for oneAPI 日本語パッケージをダウンロードして、ローカルマシンに展開してください。展開したディレクトリーとファイルは、インテル® DevCloud for oneAPI と同じ構造で格納されています。
DevCloud のディレクトリー構造
展開したファイルのディレクトリー構造
日本語版を適用するには、ローカルにあるファイルを DevCloud にアップロードしますが、ディレクトリー単位でのアップロードができないため、DevCloud でそれぞれのディレクトリーに移動してファイルをドラッグ & ドロップします。複数ファイルのアップロードは可能です。 qJA はスクリプトなので忘れずにアップロードします。
日本語パッケージでは英語版のファイル名に _JA を追加した形式で格納されています。例えば、oneAPI の最上位にある Welcome.ipynb に対応するファイルは Welcome_JA.ipynb となります。ここでは、Welcome_JA.ipynb ファイルを開くと日本語で表示されます。英語版のファイルをクリックすると、英語でトレーニングを受講できます。
注意: 日本語化された Jupyter ノートブックは、ソースコードや画像、関連するスクリプトはオリジナル版をそのまま使用するため、正しい位置に配置される必要があります。
お試し用のサンプルはこちらからダウンロードできます。
日本語パッケージの入手はこちらからお願いします。
新インテル® oneAPI レンダリング・ツールキット (レンダーキット) の学習モジュール ☞ NEW
インテル® AI キットと XGBoost の予測モデル
SYCL パフォーマンス、移植性、生産性
データ並列 C++ (DPC++) エッセンシャルのモジュール
oneAPI OpenMP* オフロードのモジュール
oneAPI GPU オフロードモジュールで MPI を使用する
インテル® oneMKLトレーニングのモジュール
データ並列 Python* (DPPY) エッセンシャル・モジュール
インテル® DPC++ 互換性ツールの紹介 (DevCloud では実行できません。ローカルでご利用ください。)
マンデルブロのデモ
DevCloud + Jupyter* の xpublog コードサンプル
以下のコースは、インテル® DevCloud のコンテンツ更新により、新しいモジュールには適用できません。
ダウンロード後のファイル名と、インテル® DevCloud のコース名を確認してください。
旧インテル® oneAPI レンダリング・ツールキット (レンダーキット) の学習モジュール
パフォーマンス、移植性、生産性に優れたコードを開発する
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