インテル Parallel Universe マガジンの最新号が公開されました。
注目記事: インテル® プロセッサー・グラフィックス・アーキテクチャー向けの DPC++
掲載記事
- 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
- OpenMP* SIMD サポートの謎に迫る
- インテル® コンパイラーの最適化レポートを最大限に活用する
- HPC アプリケーションの計算と通信のオーバーラップ
- インテル® MPI ライブラリーのチューニングを使用した HPC クラスターの効率化
- データ・サイエンス・アプリケーションを次のレベルへ
編集者からのメッセージ
本号は自宅のオフィスからお届けします
何が重要かについて考える
前号の「編集者からのメッセージ」は、テキサス州オースティンにあるインテルのオフィスで執筆しました。あれから実に多くのことが起こりました。新型コロナウイルス (COVID-19) の急速な感染拡大により、日常が大きく様変わりし、何が重要なのかについて考えさせられました。そして、病気と闘うため、ウイルス学と計算科学の頭脳が集結されました。インテルは、パンデミックとの闘いを支援するため、COVID-19 ハイパフォーマンス・コンピューティング・コンソーシアム (https://covid19-hpc-consortium.org/) に参加しています。このコンソーシアムは、連邦政府、産業界、学術界のリーダーたちが無償で計算時間やリソースを提供する官民一体のユニークな取り組みです。私は、この取り組みに協力できることを誇りに思います。
COVID-19 の話はこれぐらいにしておいて、コンピューティングについてお話ししましょう。現代のベクトル CPU は実質的にアクセラレーターです (「oneAPI: Why Should You Care?」 (https://techdecoded.intel.io/big-picture/oneapi-why-should-you-care) の Erik Lindahl 教授のコメントをご覧ください)。ベクトル処理の活用については本誌でもたびたび取り上げてきましたが、多くのインテル® CPU には汎用計算処理に使用可能なグラフィックス・プロセッサーが統合されています。この低消費電力アクセラレーターへの計算のオフロードについて、本号の注目記事「インテル® プロセッサー・グラフィックス・アーキテクチャー向けの DPC++」は、ステップバイステップのケーススタディーを提供します。
OpenMP* についての 2 つの記事、「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」と「OpenMP* SIMD サポートの謎に迫る」はそれぞれ、アクセラレーターへのオフロードとベクトル化ディレクティブの利用方法を示します。ベクトル化は通常、パフォーマンスを大幅に向上させる安価な方法であり、優れたコンパイラーは手間のかかる作業の多くを行ってくれます。「インテル® コンパイラーの最適化レポートを最大限に活用する」は、コンパイラーが計算集約型ループを効率良く最適化できるように支援するのに役立ちます。
次に、分散メモリー型並列処理と MPI パフォーマンス・チューニングに注目します。計算と通信をオーバーラップさせてレイテンシーを隠蔽することは、長い間 MPI プログラミングの常識となっていましたが、20 年以上前に「Where’s the Overlap? An Analysis of Popular MPI Implementations」 (http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.43.5165) が出版されて以来、パフォーマンスの利点を実証することは困難でした。「MPI-3 の非ブロッキング集合操作による通信レイテンシーの隠蔽」 (Parallel Universe 33 号) と「インテル® MPI ライブラリーの MPI-3 非ブロッキング I/O 集合操作」 (Parallel Universe 35 号) が出版されたことで疑念が和らぎました。「HPC アプリケーションの計算と通信のオーバーラップ」は、通信レイテンシーを隠蔽することによるパフォーマンスの利点について、さらに詳しく実証しています。「インテル® MPI ライブラリーのチューニングを使用した HPC クラスターの効率化」は、クラスターの運用効率を向上する方法を紹介します。
最後に、OmniSci (英語) 社のプロダクト・マネージメント・バイスプレジデントである Venkat Krishnamurthy 氏は、「データ・サイエンス・アプリケーションを次のレベルへ」で大規模なデータ・アナリティクスと、データサイエンスと従来のアナリティクスの融合について述べています。 以上が本号で取り上げている記事です。次号までにパンデミックが終息に向かうことを願っています。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のソリューションの詳細は、Tech.Decoded (英語) を参照してください。
