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软件优化可将CPU性能提升28倍 Intel详解OneAPI战略

程序员文章站 2022-10-25 22:39:28
在日前的sc 19大会上,intel发布了全新的xe架构gpu及多款10nm产品,这是intel应对未来hpc高性能计算的关键。与此同时,intel还正式宣布了onea...

在日前的sc 19大会上,intel发布了全新的xe架构gpu及多款10nm产品,这是intel应对未来hpc高性能计算的关键。与此同时,intel还正式宣布了oneapi统一编程模型,它可能不被diy玩家熟悉,但这很有可能会改变未来十年各种xpu芯片的发展。

有很多人不知道,intel不仅是全球最大的cpu芯片公司,其软件开发能力也非常强大,软件工程师就有超过1.5万人,还是linux kernel的最大贡献者,每年修改的代码超过50万行,为100多个操作系统做优化。

在cpu及其他芯片开发上,intel会越来越重视软件优化的能力,提出六大技术支柱的高级副总raja koduri之前表态称“全新的硬件架构每一个数量级的性能提升,软件就能带来两个数量级的性能提升。”

根据raja koudri所说,intel通过软件优化,可以给java带来6倍的性能提升,给持久性内存带来8倍的性能升级,在ai领域带来28倍的性能提升,并且,这是在相同的硬件上通过软件实现的提升。

在未来的芯片发展中,软件优化的作用已经无需多言,所以oneapi战略对intel来说也非常重要,因为它统一了各个平台的编程规范,简化了开发难度,有利于营造更好的开发生态

基于此,intel知in官微发布了一篇名为《英特尔oneapi:定义未来十年应用程序开发的统一、简化的编程模型》的长文,详细介绍了oneapi的作用及内容,想要了解的玩家可以看看。

软件优化可将CPU性能提升28倍 Intel详解OneAPI战略

以下是全文详细内容:

软件优化可将CPU性能提升28倍 Intel详解OneAPI战略

oneapi是什么?

oneapi是一个统一的、简化的编程模型,旨在简化跨多架构的开发过程(如cpu、gpu、fpga、加速器)。oneapi包含两个组成部分:一项产业计划和一款英特尔®beta产品,都是全新探索的第一步。

oneapi计划的跨架构开发模型基于行业标准和开放规范,支持广泛的行业生态系统采纳该技术来推动应用开发领域的新演进。

英特尔®oneapi beta产品是英特尔基于oneapi的实现,它包括了oneapi标准组件如直接编程工具(data parallel c++)、含有一系列性能库的基于api的编程工具,以及先进的分析、调试工具等组件。开发人员从现在开始就可以在英特尔devcloud for oneapi上对基于多种英特尔架构(包括英特尔至强®可扩展处理器、带集成显卡的英特尔酷睿™处理器、英特尔fpga如英特尔arria®、stratix®等)的代码和应用进行测试。这一进展源自于英特尔数百万小时软件工程开发的努力,旨在为全球开发人员提供一座从现有代码和技能过渡到即将来临的xpu时代的桥梁。

软件优化可将CPU性能提升28倍 Intel详解OneAPI战略

oneapi为何重要?

oneapi是英特尔“软件先行”战略的重要体现,英特尔相信这一战略将定义和引领一个人工智能日益融合、异构及多架构的编程时代。

跨架构(cpu、gpu、fpga及其他加速器)开发能力对于处理数据密集型工作负载极为重要,因为这种工作负载需要多种架构,这也将成为未来的常态。在今天,每一个硬件平台往往需要开发者维护独立的代码库,这些代码库需要使用不同的语言、库和软件工具进行编程。这是一项极其复杂和耗费时间的工作,会大大降低开发速度、抑制创新。

为了解决这一难题,oneapi提供一个通用、开放的编程体验,让开发者可以*选择架构,无需在性能上作出妥协,也大大降低了使用不同的代码库、编程语言、编程工具和工作流程所带来的复杂性。相对于今天的基于单个厂商的封闭式编程环境,oneapi为开发者提供了极富竞争力、也更先进的可替代选择,帮助他们在保留现有软件投资的基础上,搭建一座无缝连接的桥梁,从而为未来的多架构世界创造更多丰富的应用程序。

为什么英特尔能够应对这项挑战?

英特尔已经深入开发者生态领域超过20年。英特尔拥有15000多名软件工程师和10000项与客户紧密合作的软件部署,是linux kernel最大的贡献者,每年修改的代码超过50万行,为100多个操作系统进行过优化,并且拥有超过两千万活跃开发者的生态,而这些只是英特尔庞大的软件实力的一部分。

英特尔跨基础架构、网络、操作系统的开发经验,开发工具和sdk以及其所参与并影响的标准制定组织的数量在业界是无与伦比的。凭借深耕行业多年的积累和英特尔软件工程团队数百万个小时的努力,英特尔正通过创建一个统一的编程模型,推动开发普及化,简化困难,为开发者创造一个更具移植性、更高效且性能更高的编程环境,来帮助开发者应对未来的挑战。

为什么需要一个开放式规范?

数十年以来,英特尔与包括iso c++/fortran groups、openmp* arb、mpi forum、the khronos group在内的多个标准制定组织以及行业/学术组织携手,希望通过开放协作的方式寻求一种可实现互操作性与互换性的产品规范,而oneapi项目就是这一行动的延续。oneapi将实现与现有行业标准的互操作性。

最新oneapi规范可在oneapi计划官网oneapi.com查阅

oneapi开放式规范包括哪些内容?

这一开放式规范包括一种跨架构的编程语言data parallel c++(dpc++)、一套用于api编程的函数库以及底层硬件接口(oneapi level zero)。有了这些组件,英特尔和其它企业就能创建他们自己的oneapi实现来支持他们自己的产品,或基于oneapi进行新产品开发。

data parallel c++是什么?

dpc++是基于大众熟悉的c和c++语言,专门为oneapi设计的主要编程语言。它融合了来自kronos group的sycl*,从而可以支持跨cpu和加速器上的数据并行和异构编程,目的是为了简化编程以及提高代码在不同硬件上的可重用性,同时能根据特定的加速器进行调优。

dpc++语言增强将会通过一个开发者社区项目来进行扩展,以简化数据并行编程。该项目向公众开放,并将通过开发者们的共同努力不断发展。

oneapi规范内容将会开源吗?

很多库和组件已经开源或即将开源。

请访问oneapi.com查看详细开源项

哪些公司将支持或参与oneapi计划?

截至11月17日,支持oneapi概念的业内领先企业和研究机构已经超过30家,包括高性能计算领域的领导者、人工智能领域的创新者、硬件厂商/oem、独立软件开发商、云服务商、高校等等。其中很多也积极参与了oneapi beta版工具包的测试并提供反馈意见。

软件优化可将CPU性能提升28倍 Intel详解OneAPI战略

这项计划刚刚启动,英特尔预期未来几年将会有更多参与方加入该计划。企业在创建自己的oneapi实现并完成自我认证后即可以使用全新oneapi计划品牌和标识。

不同的oneapi beta版工具包都包含了什么?

英特尔 oneapi 基础工具包(beta版)包含了一系列核心工具和库,为构建和部署跨架构的高性能以数据为中心的应用而开发。它具体包含了oneapi开放式规范技术(dpc++语言、特定领域的库)和英特尔® python*分发包来提供跨相关架构的即时加速,以及能增强分析、协助设计和调试等组件。

除英特尔oneapi基础工具包外,英特尔还提供其他针对高性能计算、人工智能等专门工作负载的工具包,包括:

英特尔oneapi高性能计算工具包(beta版):帮助快速交付可扩展的c++、fortran和openmp应用程序

英特尔oneapi深度学习框架开发者工具包(beta版):用于建立深度学习框架或对现有深度学习框架实现定制化

英特尔oneapi渲染工具包(beta版):用于开发高性能、高精度的可视化应用程序(包括科学可视化)

英特尔ai分析工具包(beta版):由oneapi提供技术支持,适用于人工智能开发者和数据科学家,以更好地利用机器学习和深度学习模型来构建应用。

此外还有两种oneapi补充工具包:为系统工程师设计的英特尔系统bring-up 工具包以及面向深度学习推理和计算机视觉的生产场景的英特尔发行版 openvino™ 工具开发包。

更多详情请访问:software.intel.com/oneapi

oneapi支持哪些处理器和加速器?

oneapi规范是为支持来自多个厂商的各种cpu和加速器而设计的。oneapi beta版目前支持英特尔cpu(英特尔至强®、酷睿™、凌动)、英特尔arria fpga以及作为未来独立数据中心gpu代理开发平台的第九代/英特尔核芯显卡。oneapi日后将支持更多英特尔加速器架构。

其它厂商的硬件与oneapi兼容吗?

oneapi规范的dpc++语言和库等都向公众开放使用,我们也鼓励其它硬件厂商使用。其它硬件厂商可以创建自己的oneapi实现并基于此对特定硬件进行优化。

开发者可以通过哪些途径获取更多信息?

关于oneapi计划的更多信息可通过访问oneapi.com获取。开发者可在英特尔开发人员专区(网址:software.intel.com/oneapi)下载英特尔 oneapi 测试版工具包供本地使用,也可以通过英特尔 devcloud for oneapi平台快速入门获得对于oneapi工具包的访问,并使用它对多个以数据为中心的架构下的代码和工作负载进行测试。该方式无需安装和设置并节省时间,且在无需负担开发平台成本的情况下灵活尝试不同的硬件。​​​​