縛りのない、生産性とパフォーマンスに優れた
高速コンピューティング

oneAPI および

インテル® ソフトウェア
開発ツール
インテル コーポレーション
ソフトウェア＆先端技術部門 (SATG)
ソフトウェア製品 & エコシステム

2023年11月

ここに記載されているすべての情報は、予告なく変更されることがあります。
インテルの最新の製品仕様およびロードマップをご希望の方は、インテルの担当者までお問い合わせください。

多様なハードウェア・アクセラレーションの課題を解決
CPU

GPU

FPGA

その他のアクセラレーター

開発者の 48% が 2 種類以上のプロセッサーやコアを使用する
ヘテロジニアス・システムをターゲットにしている1c

開発者の課題: 複数のアーキテクチャー、ベンダー、プログラミング・モデル

オープンな標準ベースのマルチアーキテクチャー・プログラミング
ビデオ: oneAPI とは? 概要と利点 (英語)
1. 2022年6月に Evans Data が実施した「Global Development Survey Report 22.1」
2

oneAPI

マルチアーキテクチャーの高速コンピューティングの実現に向けた、ベンダーに依存しないソフトウェア・
エコシステムを推進するオープンな業界イニシアチブ

仕様とオープンソース

現在は Linux Foundation が管理

最良の選択を行う▪

ベンダー固有や独自のアーキテクチャーに代わる、ターゲット・アーキテクチャーの変更が容易な、オープンな選択肢を提供します。

▪

オープンな標準ベースのプログラミング (C++ with SYCL*) であり、ソフトウェアへの投資は将来の世代のハードウェアでも引き続き価値を保ちます。

パフォーマンス - ハードウェアの価値を最大限に
引き出す
▪
▪

CPU、GPU、FPGA、その他のアクセラレーターの最先端の機能をすべて活用し、パフォーマンスを最大限に引き出します。

ミドルウェア/フレームワーク

oneAPI 業界仕様
ダイレクト・プログラミング

API ベースのプログラミング
演算
oneMKL

スレッド化
oneTBB

並列 STL
oneDPL

アナリティクス/ML

DNN
oneDNN

ML 通信
oneCCLSYCL* (C++)
oneDAL

ドメイン固有の関数を高速化する強力なライブラリー。

生産性 - パフォーマンスの高いコードを素早く開発▪

1 つのプログラミング・モデル。CUDA* コードの SYCL* への移行など、既存のコードとの統合を容易にします。

▪

馴染みのある C++ ベース。新しい言語を学ぶ必要はありません。

▪

Fortran、C/C++、OpenMP*、MPI、Python* (最適化された Python*
ライブラリーの豊富なセットを含む) などの既存の HPC 標準規格と相互運用可能です。

低水準ハードウェア・インターフェイス (oneAPI レベルゼロ)

CPU

GPU

FPGA

その他の
アクセラレーター

詳細は、oneapi.io (英語) または https://uxlfoundation.org/ (英語) を参照してください。
3

オープンでスケーラブルなアクセラレーションへの取り組み
開発者を独占的なエコシステムから解放Linux Foundation が管理するマルチアーキテクチャーの高速コンピューティン
グの実現に向けた、ベンダーに依存しないソフトウェア・エコシステムを推進する
オープンな業界イニシアチブ
創設メンバー: ARM、Fujitsu、Google Cloud、Imagination Tech、Intel、
Qualcomm、Samsung、VMware
oneAPI 仕様 (oneAPI.io) が出発点

オープンな標準ベースのマルチアーキテクチャー・プログラミング

パフォーマンス | 生産性 | ベンダー依存からの解放
CPU

GPU

FPGA

その他のアクセラレーター

4マルチアーキテクチャー、マルチベンダーのアクセラレーター・ソフトウェア・
エコシステムを構築するオープンなイニシアチブとコミュニティー
現在は Linux Foundation が管理

2020

2021

2022

2023

NVIDIA の GPU、AMD の CPU と
GPU、Arm の CPU

NVIDIA および AMD 向け
Codeplay の oneAPI プラグイン

インテルの CPU と GPU、NVIDIAと AMD の GPU 向けの
GROMACS SYCL* コード

Linux Foundation が oneAPI
仕様を定義する Unified
Acceleration Foundation (英語)を発表

イニシアチブとテクノロジーの進歩

定期的な仕様の更新
oneAPI SYCL* 実装

富岳が Arm に oneDNN を導入

インテルの CPU、GPU、FPGA をサポート

ハイデルベルク大学が AMD の
CPU と GPU に SYCL* を導入

NVIDIA* GPU 用の SYCL*NERSC とアルゴンヌが NVIDIAの GPU に SYCL* を導入

PyTorch* が oneDNN によりモデルを高速化

oneAPI コミュニティー・フォーラ
ムとオープンガバナンスの設立

アルゴンヌとオークリッジ国立研究所が AMD の GPU に SYCL*
を導入

Julia* の oneAPI インターフェイス

Huawei CCE & Ascend がoneAPI を採用

SYCL* のパフォーマンスが
NVIDIA/AMD のネイティブ
システム言語に匹敵

TensorFlow* が oneDNN によりモデルを高速化

創設メンバー: ARM、Fujitsu、
Google Cloud、Imagination
Tech、Intel、Qualcomm、Samsung、VMware

5

Unified Acceleration (UXL) Foundation
マルチアーキテクチャー、マルチベンダーのアクセラレーター・ソフトウェア・エコシステムを構築▪ 管理: Linux Foundation の Joint Development
Foundation▪ 目的: ヘテロジニアス計算エコシステムをオープン
スタンダードで統合する▪ 出発点: oneAPI 仕様 (oneAPI.io)▪ 目標: 幅広い業界の参加と貢献▪ SIG: AI、ハードウェア、言語、数学▪ 参加方法: SIG に参加▪ www.UXLFoundation.org (英語)UXL Foundation の構造
技術指導委員会
技術指導委員会

スペシャル・インタレス
スペシャル・インタレスト・ト・グループ (SIG)
グループ (SIG)
オープンソース
オープンソース

DPC++、oneDPL、oneMKL、oneDNN、
DPC++、oneDPL、oneMKL、
oneCCL、oneDAL
oneDNN、oneCCL、oneDAL

作業部会
作業部会
仕様
仕様
oneAPI
oneAPI仕様
仕様
oneDPL、oneMKL、oneDNN、
oneDPL、oneMKL、oneDNN、oneCCL、
oneCCL、oneDAL
oneDAL6

Unified Acceleration (UXL) Foundation
2023年9月19日発表

記事のリンクは補足資料を参照してください。

7

SYCL* で高速化する
Khronos Group の標準仕様
オープンで標準ベース▪ マルチアーキテクチャー・パフォー
マンス▪ ベンダー依存からの解放▪ NVIDIA* GPU 上のネイティブ
CUDA* に匹敵するパフォーマンス
▪ 広く使用されている C++ 言語の拡張▪ インテル® DPC++ 互換性ツール(英語) またはオープンソースの
SYCLomatic (英語) による迅速な
コードの移行▪

アーキテクチャーインテル | NVIDIA | AMD CPU & GPU | RISC-V | ARM Mali* | PowerVR* | Xilinx
8

CUDA* から C++ with SYCL* への移行
アーキテクチャーごとに異なるコードベースを作成/保守する必要はない▪

高速コンピューティング・ハードウェアを選択して、パフォーマンス
の移植性を備えたコードを再利用▪

単一の C++ with SYCL* コードベースでマルチベンダーの複数のアーキテクチャーのアクセラレーター上で実行可能▪

インテル® DPC++ 互換性ツールとオープンソースの SYCLomatic
は、典型的な CUDA* アプリケーションの約 90～95%* を自動で
SYCL* に移行▪

移行を完了し、パフォーマンスをチューニングするのに役立つコメ
ントを生成

▪

チュートリアル、ベスト・プラクティス、サンプルコード、アプリケー
ション・カタログ、コミュニティー・サポートについては、CUDA* から C++ with SYCL* へのコード移行ポータルを参照

CUDA* から
C++ with SYCL* へのコード移行ポータル移行の成功事例

1出典: 2023年3月現在のインテルによる推定。Rodinia、SHOC、PENNANT など、85 種類の HPC ベンチマークとサンプルの測定結果に基づいています。結果は異なることがあります。

9

NVIDIA* および AMD* 向け oneAPI プラグイン
インテル® oneAPI ベース・ツールキットに Codeplay の NVIDIA* GPU と AMD* GPU サポートを追加
NVIDIA* GPU および AMD* GPU 向け oneAPI
▪

▪
▪
▪
▪

インテル® oneAPI DPC++/C++ コンパイラーへのバイナリープラグインを無料でダウンロード可能
NVIDIA* GPU
AMD* GPU (ベータ)
ソースからのビルドは不要
SYCL* 2020 の適合性とパフォーマンスに合わせて四半期ごとに更新される

インテル®

優先サポート••••インテル、Codeplay、およびチャネルから入手可能
インテル® DPC++/C++ コンパイラーに対する有効なインテルの優先サポートが必要
インテルが受け付け、Codeplay がサポートを提供
古いバージョンのプラグインへアクセス可能

画像の出典: Codeplay Software Ltd.

NVIDIA* GPU プラグイン (英語)AMD* GPU プラグイン (英語)

Codeplay のブログ (英語)

Codeplay のプレスリリース (英語)10oneAPI の採用実績
エンドユーザー

国立研究所
GeoEastOak Ridge National
Laboratory

WeBankVerizon*

ISV & OSV

OEM & SI

大学 & 研究機関

CSP & フレームワーク

Indian Institutesof Technology
Delhi / Kharagpur/ Roorkee

University
CollegeLondonIndianInstitute of
Science
Bangalore

これらの組織は、クロスアーキテクチャー開発を実現する単一の統合プログラミング・モデルである oneAPI イニシアチブをサポートしています。
インテルの製品の購入または使用に関する契約を示すものではありません。

Indian Institute of
Science Education& Research Pune

11

インテル® ソフトウェア開発ツール
柔軟で、オープンな、統合ソフトウェア・スタック – powered by oneAPI
インテルにより最適化された AI ソフトウェア・ツールとフレームワーク
大規模なデータ・アナリティクス:
モデリングとシミュレーション

インテル®
ニューラル・
コンプレッサーDL 推論とトレーニング:

科学計算アナリティクス

高忠実度グラフィックス
ビジュアル・コンピューティング

古典的な ML:

ツール:

レイトレーシング

インテル® DPC++
互換性ツールインテル® VTune™
プロファイラー

パフォーマンス・ライブラリー:

インテル®
oneMKLインテル®
oneDNN

ダイレクト・プログラミング:

C++ with SYCL*

コンパイラー:インテル® Fortran コンパイラー

C++

インテル® Advisor
インテル®
oneDALインテル®
oneCCL

Fortran

OpenMP*

インテル® ディストリ
ビューションの GDB
インテル®
oneTBB

インテル® ディストリ
ビューションの Python*
インテル®
oneDPL

インテル®
MPI

インテル® DPC++/C++ コンパイラー

ハードウェア・インターフェイス – oneAPI レベルゼロ
GPUCPU

AI アクセラレーター
FPGA
GPU

ダウンロード: www.xlsoft.com/jp/products/intel/oneapi
またはインテル® デベロッパー・クラウドで実行12

インテル® ソフトウェア開発ツール 2024.0
インテルの CPU と GPU 上でマルチアーキテクチャー・コンピューティングを高速化 – 2023年11月リリース

ハードウェアの選択/将来に対応したプログラミング

アプリケーション・パフォーマンスの向上

開発者の生産性を高める▪ インテル® ディストリビューションの Python*、Modin
向けインテル® ディストリビューション (英語)、XGBoost 向けインテル® オプティマイゼーション (英語)、インテル® ニューラル・コンプレッサー (英語)、インテル® レンダリング・ツールキットの新しい GPU サ
ポートにより、AI、HPC、レンダリング・アクセラレーショ
ンを拡大▪ すべてのツールでサポートされる第 5 世代インテル®
Xeon® スケーラブル・プロセッサーとインテル® Core™
Ultra プロセッサー上でパフォーマンスを最大化▪ インテル® DPC++/C++ コンパイラーとインテル®
Fortran コンパイラーの LLVM サニタイザーにより、インテルの CPU 上でメモリーリーク、初期化されていないメモリー、スレッドデータ競合、デッドロック、
未定義の動作を素早く排除▪ インテル® DPC++/C++ コンパイラーに SYCL* 2020
をほぼ完全に実装することでコードのオフロードが容易に▪ インテル® DPC++ 互換性ツール (英語) (オープンソー
スの SYCLomatic プロジェクト・ベース) で CUDA* ラ
イブラリー API を移行することにより、CUDA* コードを同等のパフォーマンスの SYCL* コードに移行する際の時間を節約

詳細は、補足資料または最新情報を参照してください。

▪ インテルにより最適化された PyTorch* (英語) とTensorFlow* (英語) フレームワークにより、インテルのCPU と GPU 上でネイティブに実行される AI およびマシンラーニング・アプリケーションをさらに高速化し、数値計算ワークロードに標準の Python* を使用する際のデータ並列拡張を改善▪ CPU および GPU 上の乱数ジェネレーターに対するインテル® MKL の新しいベクトル演算の最適化により、時間を節約してパフォーマンスを向上▪ インテル® レンダリング・ツールキットのインテル® GPU
サポートにより、スケーラブルなリアルタイム・レンダリ
ングを高速化▪ 個々のツールのダウンロードや、独自のニーズに合わせてカスタマイズ可能なプリセットのバンドルなど、柔軟で合理化されたプロセスにより、AI フレームワーク、
ツール、ライブラリーを迅速に利用可能▪ 高度なプレビュー機能の評価が容易に。GPU オフロードを容易にする C++ Parallel STL、計算ノードのリソー
ス使用量を最適化する動的デバイス選択、GPU オフ
ロードのオーバーヘッドを軽減する SYCL* グラフ、
OpenMP* のスレッド・オーバーサブスクリプションを防ぐスレッド・コンポーザビリティー、NPU (ニューラル・
プロセッサー・ユニット) へのオフロードコードのプロファイルを含む。

13

HPC 向けインテル® ソフトウェア開発ツールの新機能
第 4 世代インテル® Xeon® プロセッサー、インテル® Xeon® CPU マックス・シリーズ、
インテル® データセンター GPU マックス・シリーズの価値を最大化
インテル® MPI ライブラリー 4.0

インテル® oneCCL

開発者は非常に大きな MPI メッセージを簡単に渡し、MPI
セッションを使用して単一の MPI_Init/MPI_COMM_WORLD
よりも詳細なプロセスでグループ化できます。

ハードウェア・リソースの有効活用により、分散 AI ワークロー
ドのパフォーマンスを向上します。

▪

効率的なメッセージパッシングと集合操作インフラストラ
クチャーにより、インテル® データセンター GPU マックス・シリーズを含むノードで構成されるシステム上で MPI ア
プリケーションのパフォーマンスを向上します。

▪

開発者は、PMIx 標準に基づくソフトウェア管理スタックを使用するシステムをターゲットにする場合、インテル® MPI
ライブラリーを使用できるようになりました (エクサスケー
ル・システムの新たな管理ニーズに対応しています)。

▪

ILP64 のネイティブサポートによる 8 バイト整数のシーム
レスなサポートにより、Fortran コードでより大きなデータセットを使用できます。

インテル® Fortran コンパイラー
初期 Fortran 2023 標準規格のサポートが追加され、OpenMP* 5.0 および 5.1 の対応が強化されました。CPU 上の Fortran、OpenMP*、OpenMP* オフロードアドレス、メモ
リーリーク、初期化されていないメモリー、スレッドデータ競合、
デッドロック、未定義の動作を検出できる LLVM サニタイザーの追加により、開発者の生産性を大幅に向上します。

インテル® oneAPI DPC++/C++ コンパイラー
SYCL* 2020 をほぼ完全に実装し、開発者の生産性およびCPU と GPU のオフロード・パフォーマンスを向上し、OpenMP* 5.0 と 5.1 への準拠が強化されました。
▪

CPU 上の C++、SYCL*、OpenMP* アドレス、メモリーリーク、初期化されていないメモリー、スレッドデータ競合、デッドロック、未定義の動作を容易に検出できる
LLVM サニタイザーが追加されました。

▪

仮想関数を使用する C++ コードを SYCL* デバイスオフ
ロードで実行する簡単な方法が追加され、SYCL* およびOpenMP* コードのエラーメッセージ処理とエラー処理が改善されました。

インテル® ディストリビューションの Python*
Data Parallel Extensions for Python* により、低レベルの独自プログラミング API を使用することなく、インテルのすべての CPU および GPU で標準ベースのアクセラレーションを可能にします。

14

インテルの AI ツールの新機能
GPU と CPU 向けのインテルの最新の最適化により主要な AI ライブラリーとフレームワークを高速化
新しい AI Tools Selector

scikit-learn* 向けインテル® エクステンション

必要なフレームワーク、ツール、ライブラリーを個別に、またはプリセットのバンドルで、正確に入手するための柔軟で合理的なプロセスを提供します。

新しい K 平均法と低次アルゴリズムにより、疎データの取り扱いを改善し、アナリティクスとマシンラーニングのパフォーマンスを向上します。これにより、Python* 開発者は、パフォーマンスを向上し、ユースケースを高速化する選択肢が 2 つ増えました。

TensorFlow* 向けインテル® エクステンションとPyTorch* 向けインテル® エクステンション
インテルの GPU と CPU のネイティブサポートにより、大幅なパフォーマンス向上を実現します。高度な最適化と機能により、大規模で複雑な AI ワークロードの処理がさらに強化されます。

インテル® ディストリビューションの Python*
インテルの GPU をサポートし、標準 Python* を使用して数値計算ワークロードと最適化されたデータ並列拡張機能(Python*、NumPy*、Numba) を CPU および GPU システムにデプロイして、パフォーマンスと開発者の生産性を向上します。

XGBoost 向けインテル® オプティマイゼーション
GPU 向けの新たな最適化により、インテルのすべての CPU と
GPU で実行できるようになりました。

インテル® ニューラル・プロセッサー

インテル® oneDNN
ストレージ効率の合理化、インテル® Xeon® プロセッサー上でのパフォーマンスの最適化、グラフ・コンパイラー機能との互換性の強化、コンパイラーの Xbyak バックエンドによる高度なコード生成、TensorFlow* 2.5 を使用したインテル® Xeon®
プロセッサーでの sparse_tensor_dense_matmul() パフォー
マンスの向上により、開発の生産性を高め、アプリケーションを高速化します。

Modin 向けインテル® ディストリビューション
AI パフォーマンス、効率とイノベーション、インテルの GPU
サポートを向上するため、データテスクを高速化します。インタ
ラクティブなジョブのパフォーマンス、ベンチマークの競争力、効率的なデータ取り込みに重点を置いて、データ管理を強化しています。

インテルの GPU をサポートし、統合 Neural Network
Compression Framework により、インテルの AI 実行プロバ
イダー間での最適化を簡素化することで、シームレスなユー
ザー体験とリソースの節約を実現します。 TensorFlow* 2.14、PyTorch* 2.2、ONNX* RT 1.15 をサポートしました。

15

レンダリングとレイトレーシングの新機能
インテルの GPU 上でレイトレース・ハードウェア・アクセラレーションによりリアルタイムのレンダリングを実現
インテル® Embree
受賞歴のある CPU でのレイトレースのサポートに加えて、インテル® Arc™ グラフィックス、インテル® データセンター GPU フレックス・シリーズおよび新しく追加されたインテル® デー
タセンター GPU マックス・シリーズでプロダクションレベルのレイトレース・ハードウェア・
アクセラレーションを実現します。

インテル® オープン・イメージ・デノイズ
CPU でのサポートに加えて、インテル® Arc™ グラフィックス、インテル® データセンター
GPU フレックス・シリーズおよびインテル® データセンター GPU マックス・シリーズで最先端のノイズ除去をサポートします。

インテル® オープン・ボリューム・カーネル・ライブラリー
CPU のサポートに加えて、インテル® Arc™ グラフィックス、インテル® データセンター GPU
フレックス・シリーズおよびインテル® データセンター GPU マックス・シリーズをサポートし、CPU と GPU 上のレンダリングに共通のボリューム・ライブラリーを提供します。

4004 Moore's Lane モデルは、インテルの GPU 上でインテル® Embree ベースのパストレーサーを使用してレンダリングされました。
(インテルにより作成されたイメージ)

インテル® OSPRay
CPU に加えて、インテル® Arc™ グラフィックス、インテル® データセンター GPU フレックス・
シリーズおよびインテル® データセンター GPU マックス・シリーズ上で使用できるレンダリ
ング API とレイトレーシング・エンジンを提供します。

インテル® OSPRay Studio
CPU に加えて、インテル® Arc™ グラフィックス、インテル® データセンター GPU フレックス・
シリーズおよびインテル® データセンター GPU マックス・シリーズ上で、インテル® OSPRay
レイトレーシング・エンジンの GUI を提供します。
16

第 4 世代および第 5 世代
インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサー向け開発ツール
内蔵アクセラレーターを活用するツールでパフォーマンスを活性化
第 4 世代インテル®
Xeon® スケーラブル・
プロセッサー

AI とアナリティクスを高速化
インテル® oneAPI ベース・ツールキットとインテルのAI ツールを使用して、マシンラーニングとデータサイ
エンスのパイプラインを高速化

スケーラブルで高速な HPC
アプリケーションを実現
HPC とテクニカル・コンピューティングの生産性を向上▪ インテル® Fortran コンパイラー

インテル® AMX とインテル® AVX-512 を活用▪ インテル® oneMKL▪ インテル® oneDNN

第 4 世代インテル® Xeon® CPU マックス・シリーズの
高帯域幅メモリーによりメモリー依存のワークロードのボトルネックを解消▪ インテル® oneDAL

TensorFlow* と PyTorch* ディープラーニング AI
フレームワークのトレーニングと推論を大幅に最適化▪ インテル® VTune™ プロファイラーはインテル®
Xeon® プロセッサー・マックス・シリーズの高帯域幅
メモリー (HBM) の情報を提供

データベース管理システムを高速化

マルチアーキテクチャーのパフォーマンスと移植性
ベンダー固有や独自のアーキテクチャーに代わって、インテル® DPC++ 互換性ツールまたはオープンソー
スの SYCLomatc により CUDA* コードを SYCL* に移行して、インテル® Xeon® GPU マックス・シリーズを含むマルチベンダーのアーキテクチャーに容易に移植できるように単一のソースコード・ベースを作成

HBM 搭載の第 4 世代
インテル® Xeon® CPU
マックス・シリーズ

インテル® IAA を有効にすることで、データベース分析
ワークロードをより高速に実行し、メモリー帯域幅を節約し、より高いクエリー・スループットを実現▪ インテル® クエリー・プロセシング・ライブラリー(インテル® QPL) (英語)インテル® DSA を有効にすることで、ストリーミング・
データの移動と変換処理を最適化し、レイテンシーを短縮し、メモリー転送のパフォーマンスを向上▪ インテル® Data Mover Library (インテル® DML)
(英語)

関連情報: 第 4 世代インテル® Xeon® プロセッサーと第 4 世代インテル® Xeon® プロセッサー・マックス・シリーズ向けのソフトウェア (英語)17インテル® データセンター GPU フレックス・シリーズ向け開発ツール
メディア、視覚推論、およびクラウド・ワークロードをマルチアーキテクチャーで高速化
インテル® oneVPLGPU に使用。CPU 速度のメディア処理、配信、クラウド・
ゲーム・ストリーミングには GStreamer + FFmpeg を使用

インテル® oneAPI DPC++/C++ コンパイラー

インテル® グラフィックス・パフォーマン
ス・アナライザー (英語)CPU と GPU 上でビジュアル・コンピューティングとグラ
フィックスのワークロードを最適化

同じコードで AI 視覚推論ワークロードを CPU と GPU間で最大 150TOPS INT8 にスケールアップ

インテル® ディストリビューションのOpenVINO™ ツールキット

インテル® VTune™ プロファイラー

TensorFlow* や PyTorch* などの一般的なディープ
ラーニング・フレームワークをサポートしており、AI 視覚
推論の効率を高め、迅速なデプロイを実現

アプリケーションのパフォーマンスを解析し、最も時間のかかる GPU コード領域特定し、SYCL*、OpenCL* コード、Microsoft* DirectX*、OpenMP* オフロードコードの GPU
オフロードスキーマとデータ転送を最適化して、計算集約型のタスクを高速化

関連情報: インテル® データセンター GPU フレックス・シリーズ向けのソフトウェア (英語)

インテルの AI ツール
最適化された DL & ML フレームワークとハイパフォーマ
ンスの Python* ライブラリーでエンドツーエンドのマシ
ンラーニングとデータサイエンスのパイプラインを高速化

18

インテル® データセンター GPU マックス・シリーズ向けの開発ツール
HPC と AI で優れたパフォーマンスを発揮するマルチアーキテクチャー・アプリケーションを開発
HPC を高速化
インテル® oneAPI DPC++/C++ コンパイラー、インテル®
Fortran コンパイラー、パフォーマンス・ライブラリー (インテル®
oneMKL、インテル® oneDNN、インテル® MPI ライブラリー)
は、インテル® Xe マトリクス・エクステンション (インテル® XMX)
によるアクセラレーションとインテル® Xe リンクによる GPU 間の直接通信を利用して、複数の GPU で実行するアプリケーショ
ンを高速化

解析とデバッグツールは、最も時間のかかる GPU コード領域を特定することで、開発者が計算集約型のタスクを解析して高速化できるようにし、最適に動作するコードを設計する
ための実用的なアドバイスを提供
インテル® ディストリビューションの Python* で利用可能な
Parallel Extensions for Python* により、低レベルの独自
プログラミング API を使用することなく、標準ベースの CPU
および GPU アクセラレーションが可能

AI と DL 推論を高速化
インテル® oneAPI ベース・ツールキットに含まれるインテル®
oneDNN はインテル® XMX を活用してディープラーニング・フ
レームワークの AI トレーニング/推論を高速化
インテル® ディストリビューションの OpenVINO™ ツールキット
powered by oneAPI は AI 視覚推論を高速化し、デプロイを合理化

どちらのツールも、TensorFlow* や PyTorch* などのディープ
ラーニング・フレームワークをサポート
関連情報: インテル® データセンター GPU マックス・シリーズ向けの開発ツール (英語)

コード移行ツールでマルチアーキテクチャー・コードを効率良く作成
CUDA* コードを SYCL* に移行して、マルチベンダーのアーキテク
チャーに容易に移植できるように単一のソースコード・ベースを作成
オープンソースの SYCLomatic (英語) をベースとするインテル®
DPC++ 互換性ツール (英語) がほとんどのプロセスを自動化し、継続的なコードの保守にかかる時間を大幅に短縮

ハイパフォーマンスかつ高忠実度の
レイトレーシングとレンダリング
インテル® レンダリング・ツールキットのライブラリーは、CPU のサポートに加えて、インテル® データセンター GPU フレックス・シリー
ズやインテル® データセンター GPU マックス・シリーズを含む、
インテル® Xe アーキテクチャー・ベースの GPU をサポート
インテル® Embree (英語)
ハードウェア・レイトレーシング・ユニットと拡張メモリー容量を活用して、大規模なデータセットのレンダリング・パフォーマンスを向上
インテル®オープン・イメージ・デノイズ (英語)インテル® XMX を利用して高品質でハイパフォーマンスなノイズ除去
機能と AI 最適化を提供
インテル® オープン・ボリューム・カーネル・ライブラリー
CPU と GPU 上のレンダリングに共通のボリューム・ライブラリーを提供

インテル® OSPRay
スケーラブルで、移植可能な、分散レンダリング API
HPC、SciVis、ProRender パストレーサー
19

インテル® Core™ Ultra プロセッサー向けの開発ツール
AI PC 向けに最適化および高速化された移植性の高いアプリケーションの作成
インテル®ディストリビューションのOpenVINO™ ツールキット

インテル® グラフィックス・パフォーマンス・
アナライザー (英語)TensorFlow* や PyTorch* などの一般的なディープラーニ
ング・フレームワークをサポートしており、AI 視覚推論の効率を高め、迅速なデプロイを実現

CPU と GPU 上でビジュアル・コンピューティングとグラ
フィックスのワークロードを最適化

インテルの AI ツール
最適化された DL & ML フレームワークとハイパフォーマン
スの Python* ライブラリーでエンドツーエンドのマシン
ラーニングとデータサイエンスのパイプラインを高速化

インテル® oneAPI DPC++/C++ コンパイラー

GPU
NPU
CPU

インテル® oneVPLGPU に使用。CPU 速度のメディア処理、配信、クラウド・
ゲーム・ストリーミングには GStreamer + FFmpeg を使用

インテル® VTune™ プロファイラー
アプリケーションのパフォーマンスを解析し、最も時間のかかる GPU コード領域特定し、SYCL*、OpenCL* コード、Microsoft* DirectX*、OpenMP* オフロードコードの GPU
オフロードスキーマとデータ転送を最適化して、計算集約型のタスクを高速化

同じコードで AI 視覚推論ワークロードを CPU と GPU 間で最大 150TOPS INT8 にスケールアップ

ニューラル・プロセシング・ユニット搭載のインテル® Core™ Ultra プロセッサー

20

インテル® ソフトウェア開発ツールの使用例
マルチアーキテクチャーのパフォーマンスと生産性を顧客にもたらす
HPC
アルゴンヌが公開したインテル® データ
センター GPU マックス・シリーズを使用
した Aurora のパフォーマンス (英語)

TACC の Frontera スーパーコンピュー
ター (英語) は oneAPI を使用してエクサ
スケールの科学計算を加速

ケンブリッジ大学 (英語) による oneAPI を使用したゼタスケール実現への取り組み

Red Hat* はデータサイエンスのワークフローを最適化 (英語)

インテルの AI による HuggingFace
Transformer のスケーリングとパフォーマンスの最適化 (英語)NLP と NLU による IBM Watson のパフォーマンスの最適化 (英語)テネシー大学 (英語) は oneAPI を使用してカリフォルニア大学デイビス校 (英語) はパ
クラウドベースの RaaS (Rendering-as-a- フォーマンスを 3 倍向上し、サイエンティフィッService) 環境を実現
ク・レンダリングで 100 倍のデータ圧縮を達成

スティーブン・ホーキング宇宙論研究所(英語) が宇宙物理学を視覚化

Aurora スーパーコンピューター
向けの NAMD 分子動力学 (英語)の準備

Samsung Medison (英語) は oneAPI を利用して産科超音波診断システムを構築

HPC 向けに Google Cloud (英語) を高速化
ビデオ (英語) | ポッドキャスト (英語)

AI/ML/DL

レンダリング

CUDA* コードを
SYCL* へ移行

LAMMPS: エクサスケールの材料探索を高速化

ストックホルム大学
GROMACS 2022 (英語)

インテルの最適化による
PyTorch* の進化 (英語)

Cinesite は『アダムス・ファミリー 2』 (英語)でレンダリング効率を 10～25% 向上

ユタ大学 (英語) は大規模な画像データセットを使用
SYCL* を使用したバインド

1. 詳細は、「法務上の注意書き」を参照してください。インテル® ソフトウェア製品のパフォーマンスおよび最適化に関する注意事項については、software.intel.com/articles/optimization-notice (英語) を参照してください。
詳細は、http://www.intel.com/PerformanceIndex/ (英語) を参照してください。結果は異なることがあります。インテルは、サードパーティーのデータについて管理や監査を行っていません。ほかの情報も参考にして、正確かどうかを評価してください。

21

ダウンロードまたはクラウドで実行可能
ローカルで実行インテル® デベロッパー・クラウドで実行

www.xlsoft.com/jp/products/intel/oneapi にアクセス

ウェブサイトにアクセス▪ ハードウェアの取得不要▪ ダウンロード、インストール、設定不要

ダウンロードリポジトリー

サンプルコード、
クイック・スタート・ガイド、
ウェビナー、トレーニング

コンテナー▪ サンプルコードとドキュメントを利用可能▪ すぐに使えるデプロイ環境と開発環境▪ 最新の学習リソースにアクセス

エキスパートとコミュニティーによるサポートを利用可能▪ 無料でダウンロード、またはクラウド上でツールを実行できます。

▪ インテル® oneAPI ベース・ツール
キット、インテル® HPC ツールキッ
ト、インテル® レンダリング・ツール
キットの有償ライセンスには優先
サポートが含まれます。

*バージョン 2024.0 のツールは、インテル® デベロッパー・クラウドで利用可能です。

▪ インテル® デベロッパー・クラウドには、Standard (無料)、Premium(従量課金)、Enterprise (チームアクセス) があります。

22

インテル® デベロッパー・クラウド
最新のインテルのハードウェアとソフトウェアでマルチアーキテクチャー・アプリケーションを開発してワークロードをテスト

最新のインテルの CPU および GPU でサポートされるインテルにより最適化された AI ソフトウェアに
簡単にアクセスして使用可能

エンタープライズ

インテルの製品とテクノロジーの採用とデプロイを加速し、新しいソフトウェアとサービスを作成可能

パートナー

パフォーマンスとコストが最適化されたインテルのAI コンピューティング・サービスを顧客に提供可能

利用可能なソフトウェア・ツールと最適化

AI ツール

開発者

インテル®
ニューラル・
コンプレッサー利用可能なプラットフォーム

無料のクラウドクレジットが利用可能*バージョン 2024.0 のツールは、インテル® デベロッパー・クラウドで利用可能です。

インテル® デベロッパー・クラウドにアクセス

23インテル® デベロッパー・クラウド
さまざまなインテル® アーキテクチャーでマルチアーキテクチャー・アプリケーションを開発してワークロードをテスト
開発者

エンタープライズ

パートナー

インテルの AI を利用する

AI の大規模なデプロイ

SaaS プロバイダー向け
AI インフラストラクチャー・サービス

評価
学習
開発

認証とベンチマーク
AI トレーニングと推論
プロダクション・ワークロード

サードパーティー AI Saas 向けのインテルのコンピューティング・サービス

研究クラウド・インターフェイス
クラウドサービス

インテルのクラウドポータルと AI
AI インフラストラクチャーとプラットフォーム・サービス

クラウド・インフラストラクチャー

24インテル® デベロッパー・クラウドのサービスの種類
Standard

PremiumEnterprise

無料

従量課金

確約利用割引インテルの AI 製品を評価

1 人のユーザーが最新のインテルの製品にアクセスチームで最新のインテルの製品にアクセス

以下が含まれます。

以下が含まれます。

以下が含まれます。

✓ 最新のインテルの製品の評価✓ リリース前のハードウェアへのアクセス✓ チーム向けの有償サブスクリプション✓ AI スキルの習得✓ AI/ML ソフトウェア・ツールキット✓ 最先端の学習リソースへのアクセス✓ インテルの優先サポート✓ 独自のインフラストラクチャーに推論をデプロイ✓ インテル・コミュニティー・サポート✓ CPU、GPU、AI アクセラレーターの使用 ***✓ インテルによる 24時間 365日の優先
サポート

25

エキスパートとコミュニティーによるサポートを利用可能
インテルのツールキットの優先サポート

無料のコミュニティー・サポート
無料のコミュニティー・サポート

インテル® oneAPI ベース・ツールキット、インテル® HPC
ツールキット、インテル® レンダリング・ツールキットの有償
ライセンスには優先サポートが含まれる

パブリックのデベロッパー・ソフトウェア・フォーラムでインテル・コミュ
ニティーと繋がることができる▪

▪

インテルのエンジニアに直接問い合わせたり、サポート要求を送信することが可能ツールキットに関する技術的な質問や製品に関するその他のニーズに対して迅速な対応が得られる▪

製品の新しいアップデートと以前のバージョンを無料でダウンロー
ド可能▪

製品の機能や品質についてのリクエストを送ることが可能▪

エスカレーションされた不具合について優先的なサポートが得られる▪

過去数十年のハイパフォーマンス・コード作成の経験を基に構築されたドキュメント・ライブラリーを利用可能▪

インテルのテクニカル・コンサルティング・エンジニアによるオン
サイト/オンライン・トレーニングおよびコンサルテーションを含むオプションのサービスを追加料金で利用可能▪

コミュニティーのテクニカル・エキスパートによりサポートが提供
され、インテルのエンジニアがモニタリング▪

よくある質問と回答▪

オンライン・チュートリアルとセルフヘルプ・フォーラムにアクセス可能▪

開発者仲間からのトラブルシューティングに関するガイダンス

26

27

バージョン 2024 の新機能コンポーネントの詳細

28

インテル® ソフトウェア開発ツール 2024
インテルの CPU と GPU 上でマルチアーキテクチャー・コンピューティングを高速化
今後登場する第 5 世代インテル® Xeon® スケーラブル CPU とインテル® Core™
Ultra CPU を含む、インテルの CPU と GPU でパフォーマンスを最大化します。
Codeplay の oneAPI プラグインにより NVIDIA と AMD の GPU をサポートしま
す。また、インテル® Arria® FPGA、インテル® Cyclone® 10 GX FPGA、インテル®
Stratix® FPGA、インテル® Agilex® FPGA をサポートします。
コンパイラー

パフォーマンス・ライブラリー▪ インテル® oneAPI DPC++/C++ コンパイラーは、SYCL* 2020 をほぼ完全に実装し、開発者の生産性および CPU と GPU のオフロード・パフォーマンスを向上し、OpenMP* 5.0 と 5.1 への準拠が強化されました。

▪ インテル® MPI ライブラリーは、GPU 上での大きな MPI メッセージパッシングを簡素化し、Fortran コードで大きなデータセットを使用できるようにし、開発者が PMIx 標準に基づくソフトウェア管理スタックを使用するシステムをターゲットにできるようにします。

▪ インテル® Fortran コンパイラーは、初期 Fortran 2023 標準規格をサポートし、メモ
リーリーク、初期化されていないメモリー、スレッドデータ競合、デッドロックなど、CPU上のさまざまな動作を開発者が検出できる LLVM サニタイザーが追加されました。

▪ インテル® oneMKL は、マルチベンダーの CPU および GPU 上で、HPC シミュレーショ
ン、統計サンプリングなどの RNG にベクトル演算の最適化を統合します。

Python* プログラミング▪ Data Parallel Extensions for Python* により、低レベルの独自プログラミング API
を使用することなく、標準ベースの CPU および GPU アクセラレーションが可能です。
▪ NumPy* API のサブセットの代わりに Data Parallel Extension for NumPy* パッケージを使用して CPU と GPU の両方を活用することで、パフォーマンスを向上します。
▪ Data Parallel Extension for Numba を使用して、Numba で CPU をプログラムするのと同じ方法で、GPU 向けの開発を生産的に行うことができます。

解析ツール▪ インテル® Advisor は、第 4 世代インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーで FP16
および BF16 拡張機能とインテル® AMX のプロファイルをサポートし、さらに GPU およびマルチタイル・アーキテクチャーのアプリケーション・パフォーマンス特性 (帯域幅依存、命令ミックス、キャッシュラインの利用状況) の検出を可能にします。
▪ インテル® VTune™ プロファイラーは、開発者が各ノードのインテル® Xe リンクを介した
GPU 間のトラフィックと帯域幅に加えて、暗黙的な USM データの移動がパフォーマン
スの低下を引き起こしているかどうか、およびその理由を理解できるようにします。

レンダリングとレイトレーシング▪ インテル® レンダリング・ツールキットがインテル® Xe アーキテクチャー・ベースの GPU(インテル® Arc™ GPU、インテル® データセンター GPU フレックス・シリーズ、インテル®
データセンター GPU マックス・シリーズ) をサポートしました。
詳細: バージョン 2024 の機能

29

インテル® ソフトウェア開発ツール 2024 - 特長
コンパイラーインテル® oneAPI DPC++/C++ コンパイラー

インテル® ディストリビューションの Python*▪ SYCL* 2020 をほぼ完全に実装し、開発者の生産性および CPU と
GPU のオフロード・パフォーマンスを向上します。

▪ Data Parallel Extensions for Python* により、低レベルの独自
プログラミング API を使用することなく、インテルのすべての CPU
および GPU で標準ベースのアクセラレーションを実現します。

▪ OpenMP* 5.0 と 5.1 への準拠が強化されました。
▪ C++、SYCL*、OpenMP* アドレス、メモリーリーク、初期化されていないメモリー、スレッドデータ競合、デッドロック、CPU 上の未定義の動作を容易に検出できる LLVM サニタイザーが追加されました。

▪ 仮想関数を使用する C++ コードを SYCL* デバイスオフロードで実行する簡単な方法の追加と、SYCL* および OpenMP* コードのエラーメッセージ処理とエラー処理の改善により、開発者の生産性を高めます。

▪ Data Parallel Extension for NumPy* パッケージにより、インテルの CPU と GPU で NumPy* を実行することを可能にします。
▪ Data Parallel Extension for Numba を使用して、Numba で CPUをプログラムするのと同じ方法で GPU 向けに開発できます。

インテル® Fortran コンパイラー▪ CPU 上の Fortran、OpenMP*、OpenMP* オフロードアドレス、メモ
リーリーク、初期化されていないメモリー、スレッドデータ競合、デッドロック、未定義の動作を検出できる LLVM サニタイザーが追加されました。
▪ 初期 Fortran 2023 標準規格のサポートが追加され、OpenMP* 5.0
および 5.1 の対応が強化されました。

詳細: バージョン 2024 の機能

30

インテル® ソフトウェア開発ツール 2024 - 特長
パフォーマンス・ライブラリー
インテル® oneDNN

インテル® MPI ライブラリー▪ インテル® Xeon® プロセッサー上でストレージ効率を合理化し、パフォーマンス
を最適化します。

▪

インテル® MPI ライブラリー 4.0 の機能により、開発者は非常に大きな MPI
メッセージを簡単に渡し、MPI セッションを使用して単一の MPI_Init/
MPI_COMM_WORLD よりも詳細なプロセスでグループ化できます。

▪

効率的なメッセージパッシングと集合操作インフラストラクチャーにより、
インテル® データセンター GPU マックス・シリーズを含むノードで構成されるシステム上で MPI アプリケーションのパフォーマンスを向上します。

インテル® oneMKL▪

▪ マルチベンダーの CPU および GPU でのハイパフォーマンス・コンピューター・シ
ミュレーション、統計サンプリング、その他の分野向けに、ベクトル演算の最適化
を乱数ジェネレーターに統合します。

ILP64 のネイティブサポートによる 8 バイト整数のシームレスなサポートにより、Fortran コードでより大きなデータセットを使用できます。

▪

▪ インテル® oneMKL SYCL* ライブラリーは、バイナリー・フットプリントとダウンロード・サイズを小さくするために分割されました。

開発者は、PMIx 標準に基づくソフトウェア管理スタックを使用するシステムをターゲットにする場合、インテル® MPI ライブラリーを使用できるようになりました (エクサスケール・システムの新たな管理ニーズに対応しています)。

インテル® IPP

▪ インテルの GPU で FP16 データ型のベクトル演算をサポートします。

▪

▪ インテル® Xeon® CPU マックス・シリーズおよびインテル® データセンター GPU
マックス・シリーズ向けに最適化されたハイパフォーマンス・ベンチマーク HPL
および HPL-AI を提供します。

インテル® IPP Cryptography に AES-GCM アルゴリズム向けの VAES インテル®
AVX2 最適化と RSA アルゴリズム向けのインテル® AVX-512 最適化が導入され、ユーザーがデータを安全かつ高速に送信できるようになりました。

▪

RGB から XYZ のカラー変換向けのインテル® AVX512-VNNI ベースの最適化
により、画像ドメインのパフォーマンスが向上▪

インテル® AVX-512 最適化により信号処理ドメイン統計関数 L2 Norm のパフォーマンスが向上▪ グラフ・コンパイラー機能との互換性が強化されました。
▪ コンパイラーの Xbyak バックエンドによるコード生成が向上し、TensorFlow* 2.5 と
oneDNN により sparse_tensor_dense_matmul() が高速化しています。

インテル® oneCCL▪ ハードウェア・リソースの有効活用により、分散 AI ワークロードのパフォーマン
スを向上します。

インテル® oneDAL▪ マシンラーニング・モデルのビルドおよび配布のために Microsoft* のオープン
ソース ML.NET マシンラーニング・フレームワークと統合されました。

インテル® oneTBB▪

Emscripten を使用した WebAssembly (WASM) でのコンパイルが可能になり、
ウェブブラウザー上で実行されるアプリケーションでの使用が容易になります。

詳細: バージョン 2024 の機能

31

インテル® ソフトウェア開発ツール 2024 - 特長
レンダリングインテル® レンダリング・ツールキットのライブラリーは、CPU のサポートに加えて、インテル®
Arc™ グラフィックス、インテル® データセンター GPU フレックス・シリーズ、インテル® データ
センター GPU マックス・シリーズを含む、インテル® Xe アーキテクチャー・ベースの GPU をサポートしました。

インテル® Embree
受賞歴のある CPU でのレイトレースのサポートに加えて、インテル® Arc™ グラフィックス、インテル® データセンター GPU フレックス・シリーズおよび新しく追加されたインテル® デー
タセンター GPU マックス・シリーズでプロダクションレベルのレイトレース・ハードウェア・
アクセラレーションにより、スケーラブルなリアルタイムのレンダリングを実現します。

コードの移行、解析、およびデバッグツール
インテル® DPC++ 互換性ツール
CUDA* から同等のパフォーマンスの SYCL* コードへ生産的に移行します。CUDA* ライブラ
リー API と、AI、ディープラーニング、暗号化、科学シミュレーション、画像処理などの分野の20 の一般的なアプリケーションが追加されています。

インテル® VTune™ プロファイラー▪

開発者が各ノードのインテル® Xe リンクを介した GPU 間のトラフィックと帯域幅を理解できるようにします。

▪

統合共有メモリー (USM) ワークロードを使用する SYCL* および DPC++ アプリケー
ションをプロファイルして、パフォーマンスの低下を招く暗黙の USM データ移動の理由を特定します。

▪

NPU (ニューラル・プロセシング・ユニット) にオフロードされたコードをプロファイルして、NPU から DDR メモリーに転送されるデータ量を理解し、NPU で実行に最も時間を費やしているタスクを特定します。1

インテル® オープン・イメージ・デノイズ
CPU でのサポートに加えて、インテル® Arc™ グラフィックス、インテル® データセンター GPU
フレックス・シリーズおよびインテル® データセンター GPU マックス・シリーズで最先端のノイズ除去をサポートします。

インテル® オープン・ボリューム・カーネル・ライブラリー
CPU のサポートに加えて、インテル® Arc™ グラフィックス、インテル® データセンター GPU
フレックス・シリーズおよびインテル® データセンター GPU マックス・シリーズをサポートし、CPU と GPU 上のレンダリングに共通のボリューム・ライブラリーを提供します。

インテル® OSPRay

インテル® Advisor▪

自動ルーフライン解析でハードウェアの制限に対するパフォーマンスのヘッドルームを理解するため、Python* コードをプロファイルします。

▪

第 4 世代インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーで FP16 および BF16 拡張機能とインテル® AMX のプロファイルをサポートします。
インテルの GPU、マルチタイル・アーキテクチャー、VNNI と ISA で、帯域幅依存、命令
ミックス、キャッシュラインの使用など、アプリケーションのパフォーマンス特性の評価をサポートします。

▪

CPU に加えて、インテル® Arc™ グラフィックス、インテル® データセンター GPU フレック
ス・シリーズおよびインテル® データセンター GPU マックス・シリーズ上で使用できるレンダリング API とレイトレーシング・エンジンを提供します。

▪

▪

インテル® OSPRay Studio は、CPU に加えて、インテル® Arc™ グラフィックス、インテル®
データセンター GPU フレックス・シリーズおよびインテル® データセンター GPU マックス・シリーズ上で、インテル® OSPRay レイトレーシング・エンジンの GUI を提供します。

インテル® ディストリビューションの GDB

1. この機能は、現在テクニカルプレビュー段階です。

▪

デバッガーのパフォーマンスを向上し、コマンドライン、Visual Studio*、Visual Studio*
Code の UI を改善します。さらに、インテルの CPU と GPU 向けのアプリケーションを効
率良くデバッグするため、ロック制御を微調整する高度なスケジューラー・ロックを提供します。

詳細: バージョン 2024 の機能

32

インテル® ソフトウェア開発ツール 2024 - 特長
AI ツール
新しい AI Tools Selector は、必要なフレームワーク、ツール、ライブラリーを正確に入手するための柔軟で合理的なプロセスを提供します。

インテル® ディストリビューションの Python*
インテルの GPU をサポートし、標準 Python* を使用して数値計算ワークロードと最適化されたデータ並列拡張機能 (Python*、NumPy*、Numba) を CPU および
GPU システムにデプロイすることで、開発者がより多くの作業を、より高速に行える
ようにします。

TensorFlow* 向けインテル® エクステンションと PyTorch* 向けインテル®
エクステンション
インテルの GPU と CPU をネイティブにサポートし、パフォーマンスを大幅に向上します。高度な最適化と機能により、大規模で複雑な AI ワークロードの処理がさらに強化されます。

インテル® ニューラル・コンプレッサー
インテルの GPU をサポートし、統合 Neural Network Compression Framework
により、インテルの AI 実行プロバイダー間での最適化を簡素化することで、シームレスなユーザー体験とリソースの節約を実現します。TensorFlow* 2.14、PyTorch*
2.2、ONNX* RT 1.15 をサポートしました。

インテル® oneDNN
ストレージ効率の合理化、インテル® Xeon® プロセッサー上でのパフォーマンスの最適化、グラフ・コンパイラー機能との互換性の強化、コンパイラーの Xbyak バック
エンドによる高度なコード生成、TensorFlow* 2.5 を使用したインテル® Xeon® プ
ロセッサーでの sparse_tensor_dense_matmul() パフォーマンスの向上により、開発の生産性を高め、アプリケーションを高速化します。

XGBoost 向けインテル® オプティマイゼーション
GPU 向けの新たな最適化により、インテルのすべての CPU と GPU で実行できるようになりました。

scikit-learn* 向けインテル® エクステンション
新しい K 平均法と低次アルゴリズムにより、疎データの取り扱いを改善し、アナリ
ティクスとマシンラーニングのパフォーマンスを向上します。これにより、Python*
開発者は、パフォーマンスを向上し、ユースケースを高速化する選択肢が 2 つ増えました。

Modin 向けインテル® ディストリビューション
AI パフォーマンス、効率とイノベーション、インテルの GPU サポートを向上するた
め、データテスクを高速化します。インタラクティブなジョブのパフォーマンス、ベン
チマークの競争力、効率的なデータ取り込みに重点を置いて、データ管理を強化しています。

詳細: バージョン 2024 の機能

33

バージョン 2024 のプレビュー機能▪ インテル® oneAPI DPC++/C++ コンパイラーのプレビュー機能であるインテル® oneDPL を使用した PSTL オフロードにより、CPU と GPU の両方で C++ 標準の並列アルゴリズム (PSTL) を容易に実行できます。
▪ インテル® oneDPL の動的デバイス選択テクノロジーのプレビュー版は、ラウンドロビン、ロードベース、および自動調
整ポリシーのいずれかを選択して、利用可能な計算デバイスでの作業をスケジュールすることで、計算ノードのリソースを最適化してアプリケーションを高速に実行できるようにします。
▪ インテル® oneAPI DPC++/C++ コンパイラーに SYCL* Graph がプレビュー機能として追加されました。開発者は、
オーバーヘッドを軽減するため、単一の CPU 操作を通じて複数の GPU 操作を起動するメカニズムを提供することで、単一の操作ではなくグラフとして作業を定義できます。

▪ インテル® oneTBB のスレッド・コンポーザビリティー・マネージャーにより、インテル® oneTBB スレッドと OpenMP*
スレッドを入れ子にするときの柔軟性とワークロード・パフォーマンスが向上します。
▪ インテル® MPI ライブラリーは、CPU および GPU からの通信で MPI RMA (一方向通信) を利用して、より効率的なメッセージパッシングを提供します。

▪ SYCL* イメージ API 拡張機能により、画像処理およびメディア処理エンジニアは、インテル LLVM オープンソース・
プロジェクトの DPC++ コンパイラーを使用して、NVIDIA* GPU でバインドレス・イメージを高速化できます。

詳細: バージョン 2024 の機能

34

インテル® ソフトウェア開発ツールの詳細インテル® oneAPI ベース・ツールキット

35インテル® oneAPI
ベース・ツールキット
データセントリックなワークロードを高速化
インテルの CPU、GPU、FPGA でハイパフォーマンスなアプ
リケーションを開発するための基本ツールとライブラリーの基本セット

対象ユーザー▪

さまざまな業界の広範な開発者▪

アドオン・ツールキットのユーザー (これはすべてのツー
ルキットの基本となるため)

主な特徴/利点▪

データ並列 C++ コンパイラー、ライブラリー、解析ツール▪

CUDA* コードから C++ with SYCL* への移行を支援す
る SYCLomatic/インテル® DPC++ 互換性ツール▪

高速化された scikit-learn*、NumPy*、SciPy* ライブラ
リーを含む Python* ディストリビューション

▪

スレッド化、数学、データ・アナリティクス、ディープラーニ
ング、ビデオ/画像/信号処理向けに最適化されたパフォーマンス・ライブラリー

インテル® oneAPI ベース・ツールキット
ダイレクト・プログラミング

API ベースのプログラミング

解析/デバッグツール

インテル® oneAPI
DPC++/C++ コンパイラー

インテル® oneAPI
DPC++ ライブラリー(インテル® oneDPL)

インテル® VTune™ プロファイラー

インテル® DPC++ 互換性ツール

インテル® oneAPI
マス・カーネル・ライブラリー(インテル® oneMKL)

インテル® Advisor

インテル® ディストリビューション
の Python*インテル® oneAPI データ・
アナリティクス・ライブラリー(インテル® oneDAL)

インテル® ディストリビューション
の GDB

oneAPI ベース・ツールキット用
インテル® FPGA アドオン

インテル® oneAPI スレッディング・
ビルディング・ブロック(インテル® oneTBB)
インテル® oneAPI コレクティブ・
コミュニケーション・ライブラリー(インテル® oneCCL)
インテル® oneAPI ディープ・
ニューラル・ネットワーク・
ライブラリー (インテル® oneDNN)
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)

詳細とダウンロード
36

インテル® oneAPI DPC++/C++ コンパイラー
生産性とパフォーマンスに優れた SYCL* コンパイラー
CPU とアクセラレーターに妥協のない並列プログラミングの生産性とパフォーマンスを提供

oneAPI DPC++/C++ コンパイラーとランタイム▪ ターゲット・ハードウェア間でコードの再利用が可能、特定のアクセラレー
ター向けのカスタム・チューニングを行うことが可能

C++ with SYCL* ソースコード▪ 単一アーキテクチャー専用の言語に代わる、オープンな業界全体の代替手段
Clang/LLVM

Khronos SYCL* 標準▪ C++ の生産性の利点を提供、一般的で使い慣れた C および C++ 構造を使用

DPC++ ランタイム▪ データ並列処理とヘテロジニアス・プログラミングをサポートするため
Khronos Group が作成

インテルの数十年にわたるアーキテクチャーとハイパフォーマ
ンス・コンパイラーの経験を基に構築
CPU

GPU

FPGA

詳細とダウンロード
現時点では各アーキテクチャー向けにチューニングする必要があります。
37

38

インテル® DPC++ 互換性ツール
コードの移行時間を最小化

CUDA* で記述されているコードを C++ with SYCL* に移行する開発者を支援、可能な場合は人間が解読可能なコードを生成90-95%
を移行

通常はコードの 90-95% を自動的に移行1
開発者がアプリケーションの移行を完了できるように支援するインラインコメントを提供

インテル® DPC++ 互換性ツールの使用フロー

開発者の
CUDA*
ソースコードSYCLomatic ツールはオープンソース・バージョン

コーディングを完了して目的のパフォーマンスに
チューニングインラインコメント付きの人間が解読可能な
SYCL* コード
互換性ツールSYCL*
ソースコードベンダー依存からの解放と SYCL* への容易な移行
詳細とダウンロード
1出典: 2023年3月現在のインテルによる推定。Rodinia、SHOC、PENNANT など、85 種類の HPC ベンチマークとサンプルの測定結果に基づいています。結果は異なることがあります。

38

解析/デバッグツール
ハードウェアを最大限に活用

設計

デバッグ

チューニングインテル® Advisor

インテル® ディストリビューションの GDB

インテル® VTune™ プロファイラー▪ コードを GPU へ効率良くオフロード▪ CPU、GPU、FPGA を含むさまざまなアクセラレーターをサポート▪ GPU、CPU、FPGA、NPU✝ 向けに
チューニング▪ オフロードのパフォーマンスを最適化▪ ベクトル並列処理をさらに有効にして効率を向上▪ SYCL*、C、C++、OpenMP*、Fortranクロスアーキテクチャー・アプリケー
ションの詳細なシステム全体のデバッ
グが可能▪ スレッド化されていないアプリケーションに効率的なスレッド化を追加▪ Microsoft* Visual Studio*、VS Code、
Eclipse* との IDE 統合▪ CPU/GPU コードの計算とメモリーを最適化▪ SYCL*、C、C++、Fortran、Python*、
Go*、Java*、混在言語をサポート✝ テクニカルプレビュー機能

39

強力なパフォーマンス・ライブラリー
豊富な機能
あらゆるユースケースに対応する最適化されたパフォーマンス・ライブラリー
スレッド、オフロード、数学、データ・アナリティクス、データ処理レンダリング、
レイトレーシング、DNN、通信、暗号、など

ハードウェアの価値を最大限に引き出す
主要なドメイン固有の関数を高速化するように設計

インテル® oneAPI
マス・カーネル・ライブラリー(インテル® oneMKL)(インテル® oneDNN)

インテル® oneAPI スレッディン
グ・ビルディング・ブロック

インテル® oneAPI データ・
アナリティクス・ライブラリー(インテル® oneTBB)(インテル® oneDAL)

インテル® oneAPI
DPC++ ライブラリー(インテル® oneDPL)

選択の自由
最高のパフォーマンスが得られるように各プラットフォーム向けに事前に最適化

インテル® oneAPI ディープ・
ニューラル・ネットワーク・
ライブラリーインテル® 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)

インテル® oneAPI
コレクティブ・コミュニケーショ
ン・ライブラリー(インテル® oneCCL)
インテル® レンダリング・
ツールキットレンダリングとレイトレーシング・
ライブラリーインテル® MPI ライブラリー

ライブラリーの詳細

必要なすべての開発ライブラリーを提供
40

インテル® oneAPI DPC++ ライブラリー (インテル® oneDPL)
インテルの CPU、GPU、FPGA 上で SYCL* C++ カーネルを高速化

最適化された C++ 標準アルゴリズム
さまざまなハードウェア上での効率的なアプリケーション開発とデプロイメントのために 75 の並列化された
C++17 アルゴリズムとユーティリティーを含む

C++ 開発者がすでに利用している並列ライブラリーがベース
簡単に開発者が採用できるように一般的なライブラリー Parallel STL および Boost.Compute を含む

インテル® DPC++ 互換性ツールと統合
すべての oneAPI DPC++ コンポーネントを補完して開発者の CUDA* コードから DPC++ コードへの移行を単純化

C++ でマルチアーキテクチャー・コンピューティングを実現
詳細とダウンロード

41

インテル® oneAPI ディープ・ニューラル・ネットワーク・ライブラリー(インテル® oneDNN)
ハイパフォーマンスなディープラーニングを実現

開発者がハイパフォーマンスなディープラーニ
ング・フレームワークを作成できるように支援
命令セットとパフォーマンス最適化の複雑さを抽象化
インテルの CPU と GPU で同じ API を利用して、ジョブに最適なテクノロジーを使用
Linux*、Windows* をサポート
オープンソース化によりコミュニティーに貢献

詳細とダウンロード
42

インテル® oneAPI コレクティブ・コミュニケーション・ライブラリー(インテル® oneCCL)
ディープラーニング・
フレームワーク

通信パターンを最適化

インテル® oneCCL API

複数のノードでの分散モデル・トレーニングのためにインテルの CPU と GPU 向けにハイパフォーマンス
な最適化された通信パターンを提供
インテル® Omni-Path アーキテクチャー (インテル®
OPA)、InfiniBand*、イーサネットなど、多くのインターコネクトを透過的にサポート

インテル® oneCCL

OFI
API

インテル®
ソフトウェア

MPI 集合 API

サードパーティーのソフトウェア

OFI
API

ハードウェアデータ

インテル® MPI
ライブラリーlibfabric

DPC++ ランタイム(Open Fabrics Interface)

EFA
ドライバー/
ドライバー
カーネル

ハードウェア

詳細とダウンロード

SPIR-V*/
Level0

API/制御低レベルの通信ミドルウェア上に構築された MPI とlibfabrics
ディープラーニングのトレーニングに使用される処理(all-gather、all-reduce、reduce-scatter) の効率的な実装が可能インテル® oneCCL

EFA

Verbs

RoCE

iWarp

ソケット

InfiniBand*

イーサ
ネット

psm2

インテル®
OPA

ドライバー

GPU

ネット
ワーク

43

インテル® oneAPI マス・カーネル・ライブラリー (インテル® oneMKL)
インテル® アーキテクチャー・ベースのシステムで最も高速で、最も使用されている数学ライブラリー1
高度に最適化、スレッド化、ベクトル化された数学関数により、科学、工学、金融アプリケーションを高速化
密/疎線形代数 (BLAS、LAPACK、直接法スパースソルバー)、
FFT、ベクトル演算、サマリー統計、補間、行列乗算などの主な機能を提供

第 4 世代インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーとインテル® データセンター GPU マックス・シリーズ向けの最新の最適化を含む
現在および将来の世代のインテルの CPU と GPU で一貫して優れたパフォーマンスを発揮

コードを分岐せずに各プロセッサー向けに最適化されたコードを自動ディスパッチ
SYCL*、C、Fortran API の言語サポート
無料およびロイヤルティー・フリーで利用可能

Evans Data のサイト (英語)

密線形代数
疎線形代数

高速フーリエ変換
ベクトル演算ベクトル RNG
サマリー統計詳細とダウンロード

1 データの出典: Evans Data が実施した「Global Development Survey Report 22.1」性能は、使用状況、構成、その他の要因によって異なります。詳細については、http://www.intel.com/PerformanceIndex/ (英語) を参照してください。

44

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)
画像、信号、データ処理アプリケーション向けのビルディング・ブロック
画像/信号処理、データ圧縮/暗号化計算タスクを高速化
する、すぐに使えるドメイン固有の関数
画像処理
▪
▪
▪
▪

医療用画像
コンピューター・ビジョン
デジタル監視
ADAS

▪
▪
▪

自動ソート
生体認証
視覚探索

信号処理
▪
▪

ゲーム
▪
エコー・キャンセレーション ▪

通信
エネルギー

データ圧縮と暗号化▪
▪
▪

データセンター
ID の検証
電子署名▪
▪
▪

エンタープライズ・データ管理
スマートカード/スマートウォレット
情報セキュリティー/サイバーセ
キュリティー

詳細とダウンロード45

6インテル® oneAPI スレッディング・ビルディング・ブロック(インテル® oneTBB)
高速なアプリケーションのための高度なスケーリング
並列処理向けの柔軟な C++ ライブラリー
開発者に深いハードウェアの知識がなくてもアプリケーションで並列処理を表現できる簡単な方法

並列プログラミングで最も広く利用されている
C++ ライブラリーの 1 つ

将来もアプリケーションのパフォーマンスをスケーリング
現在および将来のプラットフォームで計算負荷の高いワークロードのパフォーマンスを効率良く並列化およびスケーリング

ほかのスレッド化パッケージとの互換性
レガシーコードを保ちながら新しい実装にはインテル® oneTBB を使用、ほかのスレッド化パッケージとシームレスに共存

アプリケーションの構成可能性を簡素化/拡張モジュール式のタスク並列処理と既存のプログラミング・モデルとの相互運用性により、現在および将来のヘテロジニアス・プラットフォームで利用可能

詳細とダウンロード46

インテル® MPI ライブラリー
柔軟で、効率良い、スケーラブルなクラスターメッセージ処理を実現
アプリケーション
最適化された MPI アプリケーション・パフォーマンス
▪ アプリケーション固有のチューニング
▪ 自動チューニング
▪ 最新のインテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーをサポート

CFD

持続性のあるスケーラビリティー

OCD

BIO

その他...

インテル® MPI ライブラリー▪ 業界トップレベルのレイテンシー▪ OpenFabrics* インターフェイス (OFI) により、ファブリック向けに最適化されたパフォーマンスをサポート▪ 最適化された集合操作

気候

1 つのファブリック向けにアプリケーションを開発

低レイテンシーおよび複数のベンダーとの相互運用性

高速な MPI 通信

クラッシュ

実行時にインターコネクト・ファブリックを選択

ファブリックイーサネット、
IPoIB、IPoOPA

インテル®
Omni-Path

InfiniBand*

iWarp、
RoCE

共有メモリー

その他のネットワーク

最適化された MPI パフォーマンス

▪ ネイティブ InfiniBand* インターフェイス・サポートにより、低レイテ
ンシー、高帯域幅、メモリー使用量の軽減を実現

クラスター

主要な新機能▪ インテル® GPU ピニングをサポート▪ 分散型非同期オブジェクト・ストレージ (DAOS) をサポート▪ インテル® Xeon® Platinum 92XX プロセッサーの最適化▪ Mellanox ConnectX*: 3/4/5/6 (FDR/EDR/HDR) サポートを拡張

インテル® MPI ライブラリー – 1 つのMPI ライブラリーで複数のファブリック向けの開発、保守、テストが可能

47

インテル® oneAPI データ・アナリティクス・ライブラリー(インテル® oneDAL)
CPU と GPU にハイパフォーマンスなデータサイエンスをデプロイ
ML とデータ・アナリティクスのパフォーマンスを向上

インテル® oneDAL による GPU サポート

▪ アプリケーションがより速く、より優れた予測を行えるように支援

以下のアルゴリズムがサポートされています。

▪ 最高のパフォーマンスを引き出せるようにデータの取り込みとアルゴリズムの計算を最適化▪ 統計: 相関、提示モーメント✝

▪ 広範なアプリケーションのニーズを満たす、オフライン、ストリーミ
ング、分散型使用モデルをサポート▪ 教師なし学習: K 平均法クラスタリング、DBSCAN▪ エッジデバイスとクラウドサービス間で解析ワークロードを分割してアプリケーション全体のスループットを最適化▪ 次元縮小: PCA▪ 分類: 線形回帰✝、ロジスティック回帰✝、KNN、SVM▪ 分類と回帰: ランダムフォレスト

NEW: scikit-learn* 1.2 を完全サポート
✝

前処理

変換

解析

モデリング

検証

意思決定

展開、フィルタリング、
正規化

集約、次元縮小

サマリー統計ライブラリー、
クラスタリングなど

ML (トレーニング)
パラメーター推定、
シミュレーション

仮説検証、
モデルエラー

予測、決定木など

詳細とダウンロード✝ GPU 実装と既存の oneAPI 仕様の oneDAL (英語) では CPU 実装のサブセットが増えています。

48

インテル® VTune™ プロファイラー
CPU、GPU、FPGA 向けにチューニング
SYCL* コードの解析
最も多くの時間を費やしている SYCL* コード行を確認

インテルの GPU、CPU、FPGA 向けのチューニング
サポートしているハードウェア・アクセラレーター向けに最適化

オフロードの最適化
OpenMP* オフロードのパフォーマンスをチューニング

広範なパフォーマンス・プロファイル
CPU、GPU、FPGA、スレッド、メモリー、キャッシュ、ストレージなど
フレームグラフ表示により hotspot の視認性を向上

一般的な言語をサポート
SYCL*、C、C++、Fortran、Python*、Go*、Java*、またはこれらの混在

詳細とダウンロードSYCL* コードの解析と GPU オフロード・プロファイル

現時点では各アーキテクチャー向けにチューニングする必要があります。
49

インテル® Advisor
高速な計算ソリューションを構成
オフロードのモデル化
アクセラレーターにオフロードした際のパフォーマンスを推定

ルーフライン解析
CPU/GPU コードの計算とメモリーを最適化

ベクトル化アドバイザー
ベクトル化とその最適化

スレッド化アドバイザー
スレッド化されていないアプリケーションに効率的なスレッド化を追加

フローグラフ・アナライザー
効率的なフローグラフを作成して解析

詳細とダウンロード

オフロードする前に確認

現時点では各アーキテクチャー向けにチューニングする必要があります。
50

インテル® ディストリビューションの GDB
ヘテロジニアス・アプリケーションのデバッグ
高水準言語のデバッグをサポート
さまざまなアクセラレーターをサポート:
インテルの CPU、GPU、FPGA のエミュ
レーション
アプリケーションの実行中にアクセラレー
ターのアーキテクチャーを自動検出

GDB ベースの独自仕様でないオープン
ソースのソリューション

詳細とダウンロード
51

インテル® ディストリビューションの Python*
数値計算と科学計算向けの CPU および GPU アクセラレーション
基本パッケージ群によりネイティブコードに近いパフォーマンスを達成

インテル® ディストリビューションの Python*▪ コアとなる数値計算パッケージおよびマシンラーニング・パッケージを高速化パッケージと環境マネージャー

パッケージと環境を管理するための必須
ツール▪ 最新の命令をサポートし、ラップトップ、デスクトップ、強力なサーバー
で利用可能なすべての CPU コアを活用

データ処理とモデリングパッ
ケージ

数値計算とデータサイエンス・ワークフロー
向けのパッケージ

マシンラーニング・パッケージ

マシンがデータから自動的に学習するためのパッケージ▪ Python* コードを最適化された命令にコンパイルする生産性向上ツール▪ Python* プロジェクトとインテルのネイティブツールの統合を容易にするために不可欠な Python* バインディング
Data Parallel Extensions for Python*▪ 低レベルの独自プログラミング API を使用することなく、インテルのすべての CPU および GPU で標準ベースのアクセラレーションを実現▪ Data Parallel Extension for NumPy* パッケージにより、インテルのCPU と GPU 向けに NumPy* を使用して開発▪ Data Parallel Extension for Numba を使用して、Numba で CPU をプログラムするのと同じ方法で GPU 向けに開発

Python* インタープリターとコンパイラー

さまざまなインタラクティブ体験とスケールアップしたパフォーマンスを実現するツール

高度なプログラミング・パッ
ケージ

データとデバイスの管理、同時実行、並列処
理を細かく制御

開発パッケージとランタイム

インテルにより最適化された Python* パッ
ケージ全体でパフォーマンスを発揮するためのランタイムパッケージインテル® oneAPI ベース・ツールキットで利用可能

優先サポート

サポートされるハードウェア・アーキテクチャー
CPU

GPU

詳細とダウンロード
52

oneAPI ベース・ツールキット用
インテル® FPGA アドオン
空間アーキテクチャーの SYCL* コーディング

ダイレクト・プログラミング
SYCL*

コンパイル

インテル® oneAPI
DPC++/C++ コンパイラー

経験豊富な FPGA 開発者向け

使いやすさ
FPGA ハードウェア・モデル

同じヘテロジニアス SYCL* コード経験豊富な FPGA ユーザーはデータ並列 C++ を使用
して合理化されたプログラミング・モデルを活用できる

ランタイム解析のサポート
インテル® VTune™ プロファイラーを使用してランタイムにプロファイル・データを収集し、CPU と FPGA のインタラクションを解析

リンク

oneAPI ベース・ツールキット
用インテル® FPGA アドオン
プラットフォーム
HW モデル1

リアルタイム処理

インテル® Quartus®
Prime

決定性のある低レイテンシー、低消費電力、高スループットでデータを高速に処理デバイス固有の最適化
経験豊富な FPGA 開発者向けに、FPGA 向けに oneAPI コードの最適化を開始する 1 日のトレーニング・クラスを提供

実行

FPGA ビットストリーム

1. サードパーティーのプラットフォーム・ベンダーから入手可能
53

開始方法
1

ソースコードを最適化

2

プログラムを新規作成
または既存の CUDA*
コードを移行3

ハードウェア構成にアクセラレーターを追加

コンパイラーと
コードの移行

インテル® DPC++ 互換性ツール
インテル® oneAPI DPC++/C++ コン
パイラー
インテル® Fortran コンパイラー
インテル® ディストリビューションのPython*インテル® DPC++ 互換性ツール
インテル® oneAPI DPC++/C++ コン
パイラー
インテル® Fortran コンパイラー
インテル® ディストリビューションのPython*インテル® DPC++ 互換性ツール
インテル® oneAPI DPC++/C++ コン
パイラー
インテル® Fortran コンパイラー
インテル® ディストリビューションのPython*ライブラリーインテル® oneAPI ライブラリー

インテル® oneAPI ライブラリー

インテル® oneAPI ライブラリー

アナライザーインテル® VTune™ プロファイラー
インテル® Advisor

インテル® VTune™ プロファイラー
インテル® Advisor

インテル® Advisor
インテル® VTune™ プロファイラー

インテル® VTune™ アナライザーでアプ
リケーション・コードのパフォーマンス解析から始める

新しいプログラムの場合ツールキットに含まれる最先端のコンパイラーとライブ
ラリーで最高のパフォーマンスを発揮

最適化する前にインテル® Advisor で最適なデバイスの組み合わせを定義し、適切なアクセラレーターをターゲットにする

古いコンパイラーを使用している場合最新のインテル® コンパイラーで再コンパイ
ルすることでスピードアップが期待できる

移行する場合インテル® DPC++ 互換性
ツールを使用して CUDA* コードを
SYCL* に移行し、マルチアーキテク
チャーに対応さらにインテル® VTune™ プロファイラー
でアプリケーション・コードのパフォーマ
ンスを解析してチューニングする

新しいハードウェアを使用

インテル® システム・ブリングアップ・
ツールキットブリングアップ

4

インテル® システム・ブリングアップ・ツー
ルキットで新しいハードウェアのシステム・
ブリングアップと検証をスピードアップ
54

関連情報
oneAPI 関連情報
使用する

oneAPI 仕様▪ intel.com/oneapi (英語)▪ ドキュメント (英語) + デベロッパー・ガイド▪ サンプルコード (英語)▪ インテル® デベロッパー・
クラウド

▪
▪
▪
▪

学ぶ
▪ トレーニング (英語) とウェビナー (英語)▪ awesome-oneAPI リポジトリー (英語)
▪ サミットとワークショップ (英語): ライブおよびオンデマンドの仮想ワークショップ、コミュニティー主導のセッション▪ Intel Software の YouTube ページ (英語) の動画

UXL Foundation (英語)oneAPI.io (英語)oneAPI オープン業界仕様 (英語)
オープンソース実装 (英語)

エコシステム▪ コミュニティー・フォーラム (英語)▪ インテル® DevMesh イノベーター・
プロジェクト (英語)▪ oneAPI センター・オブ・エクセレンス (英語):研究、コードの有効化、カリキュラム、教育55

特殊なワークロード向けのドメイン固有のアドオン・ツールキット▪ インテル® HPC ツールキット▪ インテルの AI ツール▪ インテル® レンダリング・ツールキット

56インテルの HPC 向けツール

インテル® HPC
ツールキットスケーラブルで高速なアプリケーションを実現

ツールキットの概要
C++、Fortran、SYCL*、OpenMP* および MPI でエンター
プライズ、クラウド、HPC、AI 向けのハイパフォーマンスでスケーラブルな並列アプリケーションを開発するためインテル® oneAPI ベース・ツールキットに追加するツー
ルキット

対象ユーザー▪

OEM/ISV▪

C++、Fortran、OpenMP*、MPI 開発者

インテル®インテルのoneAPI ベース
HPC ツールキット
HPC &
向けツール
ダイレクト・プログラミング

API ベースのプログラミング

解析/デバッグツール

インテル® Fortran
コンパイラー・クラシック

インテル® MPI ライブラリー

インテル® Inspector

インテル® Fortran コンパイラー

インテル® oneAPI
DPC++ ライブラリー(インテル® oneDPL)

インテル® Trace Analyzer &Collector

インテル® oneAPI
DPC++/C++ コンパイラー

インテル® oneAPI
マス・カーネル・ライブラリー(インテル® oneMKL)

インテル® VTune™ プロファイラー

インテル® DPC++ 互換性ツール

インテル® oneAPI データ・
アナリティクス・ライブラリー(インテル® oneDAL)

インテル® Advisor

インテル® ディストリビューション
の Python*インテル® oneAPI スレッディング・
ビルディング・ブロック(インテル® oneTBB)

インテル® ディストリビューション
の GDB

oneAPI ベース・ツールキット用
インテル® FPGA アドオン

インテル® oneAPI コレクティブ・
コミュニケーション・ライブラリー(インテル® oneCCL)
インテル® oneAPI
ディープ・ニューラル・ネットワーク・
ライブラリー (インテル® oneDNN)

ツールキットの重要性▪

インテル® Xeon® プロセッサー、インテル® Core™ プ
ロセッサー、およびインテルのアクセラレーター上でパフォーマンスを向上▪

少ない労力で、高速かつ安定した、スケーラブルな
業界標準の並列コードを作成

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)
インテル® HPC ツールキット +インテル® oneAPI ベース・ツールキット

詳細とダウンロード
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57

スケーラブルで高速な HPC アプリケーション
ユースケース – インテル® oneAPI ベース/HPC/レンダリング・ツールキット
ユースケースほか

アルゴンヌ国立研究所のスーパーコンピューター Aurora (英語)
米国内初のエクサスケール・システムの 1 つである Argonne Leadership Computing
Facility のインテル-HPE*/Cray* スーパーコ
ンピューター Aurora 用のコードにインテル®
ソフトウェア開発ツールを使用

計算密度と HBM により LAMMPS のエクサスケールの材料探索を高速化
インテルの CPU と GPU 上で動作する
LAMMPS ワークロードがインテルの前世代とAMD を上回るパフォーマンスを実現

HPC と AI 推論の高速化 (英語)
CERN、SURFsara、およびインテルは共同で、科学、エンジニアリング、金融アプリケーショ
ンで使用されるシミュレーションのパフォーマンスを飛躍的に向上させるアプローチを研究

Texas Advanced Computing Center (TACC)(英語) の Frontera スーパーコンピューターのビジュアライゼーションおよびファイルシステム
はインテル® Xeon® プロセッサーの大容量メモリー・ファット・ノードとインテル® Optane™
パーシステント・メモリーを使用†

Zuse Institute Berlin (ZIB) の easyWave
津波シミュレーション・アプリケーション
CUDA* から oneAPI へ移行してインテルのCPU、GPU、FPGA と NVIDIA* P100 で優れたパフォーマンスを実現

HPC 向けに Google Cloud* を高速化
C2 は HPC ワークロードに優れたパフォーマンスを提供: インテル® Xeon® プロセッサーとAMD でコアあたりのパフォーマンスが 40%向上し、 インテル® oneAPI ベース & HPC
ツールキットにより最適化
ビデオ (英語) | ポッドキャスト (英語)

ストックホルム大学/KTH (英語) は新薬の設計に用いられるシミュレーション・アプリ
ケーション GROMACS を oneAPI で最適化し、CUDA* コードを SYCL* に移行してインテルの CPU と複数のアクセラレーターをターゲットにするマルチアーキテクチャー・
コードを作成HPC リーダーとの oneAPI ディスカッションのビデオ (英語) | HPC リーダーによる問題解決のアプローチの紹介ビデオ (英語)

インテルは、サードパーティーのデータについて管理や監査を行っていません。ほかの情報も参考にして、正確かどうかを評価してください。
詳細は、http://www.intel.com/PerformanceIndex/ (英語) を参照してください。結果は異なることがあります。

58

インテルの AI ソフトウェア・ポートフォリオ
データ処理

モデル作成

最適化とデプロイ
インテルのディスト
リビューション

インテルにより最適化されたオープンソースの AI ツールとフレームワーク

インテル® デベロッパー・クラウドとインテル® Developer Catalog
インテルの最新のツールとハードウェアを試し、最適化された AI モデルを利用可能

DirectML

1 つのコードを
どこでもデプロイ

SigOptAutoML
大規模なデータ・アナリティクス

インテル® oneDNN
ライブラリー

ニューラル・コンプレッサー

マシンラーニングとディープラーニングのフレームワーク、最適化、デプロイツール

インテル® oneCCL

インテル® oneMKL

インテル® oneDAL

CPU、GPU、その他のアクセラレーター向けのオープンなクロスアーキテクチャー・プログラミング・モデル

クラウドとエンタープライズ

クライアントとワークステーション

フルスタックの ML オペレーティング・
システム

エッジ

インテルの最適化とファイン・チューニング、
最適化された推論モデル、モデルの供給

注: スタックの各レイヤーにあるコンポーネントは、予想される AI 利用モデルに基づいて、ほかのレイヤーにある対象コンポーネント向けに最適化されており、すべてのコンポーネントが右端の列のソリュー
ションで利用される訳ではありません。

59インテルの AI ツール
インテルの最新の最適化により、主要な AI ライブ
ラリーとフレームワークを高速化し、そのすべてを新しく柔軟なウェブベースのインストール・ツールで利用できるようになりました。

対象ユーザー
データ・サイエンティスト、AI 研究者、マシンラーニングおよびディープラーニング開発者、AI アプリケーション開発者

インテルの AI ツール
データ・アナリティクス

マシンラーニング

ディープラーニング

Modin 向けインテル®
ディストリビューション

scikit-learn* 向けインテル®
エクステンションインテル® Optimization for
TensorFlow*

ハイパフォーマンスなバックエンド

インテルにより最適化された
XGBoostPyTorch* 向けインテル®
オプティマイゼーション

ヘテロジニアス・データ・カーネル (HDK)、
Dask、Ray、HEAVY.AI*

インテル® ニューラル・
コンプレッサーインテル® アーキテクチャー向け
Model Zoo

主な特徴/利点▪

幅広いインテルの CPU および GPU ハードウェアから、AI ターゲット・プラットフォームを選択できます。

▪

ディープラーニング・フレームワーク、マシンラーニング・
ライブラリー、インテルの AI ツールのパフォーマンスを大幅に向上します。

▪

新しいウェブベースの AI Tools Selector を使用してAI ツールを素早く取得できます。AI Tools Selector は、必要なフレームワーク、ツール、ライブラリーを個別に、
またはプリセットのバンドルで、正確に入手するための柔軟で合理的なプロセスを提供します。

インテルにより最適化された Python*
NumPy*

SciPy*

Numba

CPU

pandas

データ並列
Python*GPU

ハードウェアのサポートは個々のツールにより異なります。アーキテクチャーのサポートは、今後も拡張される予定です。

こちらまたは以下から AI ツールを入手
インテルのインストーラーDocker*apt、yum

conda

インテル®
デベロッパー・クラウド

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60インテル® ディストリビューションのOpenVINO™ ツールキット
powered by oneAPI
ハイパフォーマンスな DL 推論を提供
エッジからクラウドのビジョン/AI アプリケーションで使用されるハイパフォーマンスなディープラーニング推論とコン
ピューター・ビジョンの開発を高速化するツールキットで、ハードウェア・アクセラレーターでのディープラーニングやインテルの CPU、GPU、FPGA、VPU へのデプロイメントが可能です。

対象ユーザー

ディープラーニング

従来のコンピューター・ビジョン

インテル® ディープラーニング・デプロイメント・ツールキット

最適化されたライブラリーとコードサンプル

モデル・
オプティマイザー
変換および最適化

OpenCV*

推論エンジン

IR

最適化された推論

OpenVX*

サンプル

インテルの CPU と GPU/インテル® プロセッサー・グラフィックス

IR = 中間表現ファイル▪

コンピューター・ビジョン、ディープラーニング・ソフト
ウェア開発者▪

データ・サイエンティスト▪

OEM、ISV、システム・インテグレーター

使用法

ツールとライブラリー

Open Model Zoo
40 以上の事前
トレーニング済み
モデル

サンプル

モデル・
ダウンローダー

メディア/ビデオ/グラフィックス・パフォーマンスを向上
インテル® メディア SDK
オープンソース・バージョン

OpenCL* ドライバーとランタイム

GPU/インテル® プロセッサー・グラフィックス

ディープラーニング・ワークベンチ

セキュリティー監視、ロボット工学、小売、医療、AI、オフィス・
オートメーション、交通、非ビジョン・ユースケース (音声、NLP、オーディオ、テキスト) など

詳細とダウンロード

インテル® ディストリビューションの OpenVINO™ ツールキット

インテル® FPGA の最適化 (Linux* のみ)
キャリブレー
ベンチマー
モデル・
ション・
ク・アプリ
アナライザー
ツール
ケーション

精度
チェッカー

AUX機能

FPGA ランタイム環境(インテル® FPGA SDK for
OpenCL*)

ビットストリーム

エッジ AI とビジョン・
アライアンス
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61

oneAPI を利用して作成された AI リファレンス・キット

QR コードをスキャン

一般的な AI ユースケースにおける導入の課題に対応

金融/保険
請求書類の
自動化

ヘルスサイエンス/ライフサイエンス

クレジット
カード取引の
不正検知

債務不履行
リスク予測

災害査定
プロセス

プロセス自動化
視覚処理検出インテリジェ
ント・ドキュ
メント・インデックス

医用画像処理

病気の予測

送電線
障害検出

デジタル
ツイン

エンジニアリング設計

合成データ

カスタマーケア
請求から
入金までの
自動化

歴史的資産
の文書処理

購入予測

顧客セグメ
ンテーション

顧客解約予測

需要予測

製品推奨

受注から
納品までの
予測

製造業/公益事業
ドローン・
ナビゲーショ
ン・セグメン
テーション

セラピスト
向け AI 文字起こし

予測資産分析

カスタマー
ケア・チャットボット

AI 合成データ(構造化)

AI 合成データ(非構造化 –
テキスト)

AI 合成データ(非構造化 –
画像)

AI 合成データ(非構造化 –
音声)

ビジュアル
品質検査

テクノロジー/セキュリティー
交通カメラ
の物体検出

空気力学/
流体流動
プロファイル

垂直検索エンジン

ネットワーク
侵入検知

データ保護

IoT (データ・
ストリーミン
グ異常検出)▪ 詳細: https://www.intel.com/aireferencekit (英語)▪ GitHub* からダウンロード可能:
https://github.com/oneapi-src (英語)62インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサー

サーバー・プラットフォーム別
インテルの AI ソフトウェア (2023年4月)
最適化のアップ
ストリーム✝

インテル® データセンター GPU
DL 向けインテル® Gaudi® AI アクセラレーター

インテルの拡張✝✝

インテルのディスト
リビューション

インテルのツール/キット

カテゴリー

ソフトウェアオープンソース

オーケストレーション

Cnvrg.io

×

  

BigDL

〇



OpenVINO™ ツールキット〇

ニューラル・コンプレッサー〇 

SigOpt〇 TensorFlow*

〇



 

  

PyTorch*

〇



 



ONNX*

〇



PDPD

〇



XGBoost〇scikit-learn*〇

CatBoost〇

LightGBM〇

Modin* (pandas 向け)〇インテル® ディストリビューション
の Python*〇

Spark*〇

最適化

DL フレームワーク

ML フレームワーク

データ前処理✝ インテルは、できるだけ早く、できるだけ多くのハードウェア・ターゲット向けの最適化をアップストリームするよう努めています。
✝✝ API 準拠の拡張機能を介して、インテルによる最適化とターゲット・ハードウェア・サポートを利用できます。

 

 

 


 





63

最適なツールの選択
ツールは相互に補完的 - AI の導入状況に応じて選択▪ データを調査して分析しています。モデルを開発しています。
▪ パフォーマンスと、使用しているフレームワー
クとライブラリーとの互換性を求めています。
▪ コードをほとんど変更することなくドロップイ
ンで高速化したいです。

▪ 新しいツールや言語は学びたくありません。

▪ モデルをデプロイしています。

▪ 複数のターゲット HW で最先端のパフォーマン
スと効率を求めています。
▪ デプロイに不可欠なメモリー・フットプリントを小さくすることに関心があります。
▪ 新しいツールや API を学んだり、採用することに抵抗がありません。

データ・サイエンティスト/ML 開発者

アプリケーション開発者

インテルの AI ツール

インテル® ディストリビューションのOpenVINO™ ツールキット

プリミティブを使用したり、oneAPI ライブラリー (oneDNN、oneCCL、oneDAL) を使用して直接カーネルやアルゴリズムを最適化する場合は、インテル® oneAPI ベース・ツールキットを使用
64

AI ワークロードでエンドツーエンドのパフォーマンスを達成 – ユースケース
トレーニングと推論を高速化 - インテルの AI ツールで最適化
必要に応じてインテル® ディストリビューションの OpenVINO™ ツールキット、インテルの convrg.io、インテル® Gaudi®、インテル® oneAPI ベース・ツールキット、インテル® レンダリング・ツールキットも使用
ユースケースほか > その他のケーススタディー (英語)

Accrad の AI ベースのソリューション
が迅速な肺疾患診断を支援 (英語)
トレーニング + 推論の高速化

AbbVie 機械翻訳ソリューション (英語)
プロセッサーに最適化された機能により自然言語処理の推論モデルを高速化

インテル® AI アナリティクス・ツールキットとインテル® ディストリビューションの OpenVINO™ ツールキットで最適化

delphai AI ソリューションが B2B
企業検索エンジンを高速化 (英語)インテル® Xeon® プロセッサー上でインテル® ニューラル・コンプレッ
サー、PyTorch* 向けインテル® エク
ステンション、インテル® AI Engineを使用して NLP モデルを高速化

AI がエッジに拡大 (英語)
インテル、Red Hat、Guise AI、OnLogic
がエッジにインテリジェンスをもたらす

RedHat はエンタープライズ規模でのサプライチェーン最適化

Red Hat* OpenShift* Data
Science とインテル® アーキテク
チャーを使用してオープンソースの AI テクノロジーを活用

HippoScreen は oneAPI ツール
により AI パフォーマンスを
2.4 倍向上 (英語)より幅広い精神疾患や病気にシステムの応用範囲を拡大

自然言語処理: インテルのツールにより IBM が Watson NLP ライブラ
リーを高速化 (英語)

PyTorch* での x86 CPU 向け
INT8 量子化 (英語)INT8 量子化は x86 CPU プラットフォームで DL 推論を高速化する
強力な手法

CPU 上で自然言語処理を大衆化 (英語)
Hugging Face とインテルのテクノロジーにより Falcon LLM 7B
パラメーター・モデルのパフォーマンスを向上

AZURE* ML - インテルの AI
フレームワークにより Azure*
Machine Learning モデルを最大化およびスケーリング (英語)
インテルと Microsoft は協力して
scikit-learn* 向けインテル® エク
ステンションにより Azure* MaaSに AI の最適化をもたらす

インテルは、サードパーティーのデータについて管理や監査を行っていません。ほかの情報も参考にして、正確かどうかを評価してください。
65インテルのレンダリング・ライブラリーとレイトレーシング・ライブラリー

インテル® レンダリング・
ツールキットインテル® Embree
受賞歴を誇るハイパフォーマンスで機能豊富な
レイトレーシングと写実的なレンダリング
1

グラフィックス AI、レイトレーシング、ビジュアライゼーション、ほか
インテル® オープン・イメージ・デノイズ

インテル® レンダリング・ツールキット (レンダリング・キット) は、オープンソースのレンダリン
グ、レイトレーシング、ノイズ除去、パス・ガイディング・ライブラリーの強力なセットです。AI 合成データ生成、デジタルツイン、高忠実度のハイパフォーマンスなビジュアライゼーション、没入型コンテンツ作成など、さまざまな用途に使用できます。これらのライブラリーとインテルのハードウェア (CPU および GPU) を使用して、スケーラブルなソリューション・スタックを構成する、最適化されたレンダリング・パフォーマンスを提供します。

インテル® オープン・ボリューム・カー
ネル・ライブラリー

対象ユーザー

3D 空間データ処理のレンダリングとシミュレー
ション▪

シミュレーションと予測に合成データ生成を使用する AI、ロボット工学、自律走行車の開発者▪

あらゆる状況を表現し、数学モデルを検証し、ML モデルをトレーニングするため、合成データを使用する ML および DL アプリケーション▪

マルチテラバイトのデータセットを処理できる HPC 分散レンダリング・ソリューションで、
in-situation シミュレーションや最高品質の画像を必要とする研究科学者▪

ワークステーションからレンダリング・ファームまでスケーリング可能な統合ワークフローの恩恵を受ける、没入型体験を創造する必要のあるクリエーター、開発者、アーティスト▪

製品のライフサイクル管理で正確なデジタルツインを使用する製品デザイナーやエンジ
ニア

CPU、インテルおよびサードパーティーの GPU で優れたビジュアル品質を実現する AI で高速化されたデノイザー2

3

インテル® オープン PGL
重点サンプリングのパス・トレーシング、同じまたはより低い計算コストでより高い忠実度
4インテル® OSPRay

スケーラブルで、移植可能な、分散レンダリング API
HPC、SciVis、ProRender パストレーサー

インテル® OSPRay Studio
この新しいシーン・グラフ・アプリケーションを使用した GUI によるリアルタイム・レンダリング

インテル® OSPRay for Hydra

作品を より鮮やかに

プラグインによりレンダリング・ツールキットのライブラリーから Universal Scene Description
Hydra レンダリング・サブシステムに接続

5

詳細: xlsoft.com/jp/products/intel/oneapi/rendering/
イメージの出典

1 『アダムス・ファミリー 2』 - デジタル・ドメイン、マーベル・スタジオ、カオスグループ V-Ray*
2 Scene © Blender Foundation | cloud.blender.org/spring

3 煙のシミュレーション、データ提供: OpenVDB サンプル・リポジトリー

4 Blender Institute: Nishita

Demo (CC-BY-ND)

5 Copyright Animal Logic Pty Limited 2021. 無断での引用、転載を禁じます。

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インテル® レンダリング・ツールキット
最高の忠実度でビジョンをレンダリング: 画期的なレイトレーシングへのオープンなパス
ユースケースほか > その他のケーススタディー (英語)

Blender は、インテルの CPU と GPU をサポートし、インテル® レンダリング・ライブ
ラリーを使用することで、アーティストや
3D デザイナーに高度なレンダリング
機能へのアクセスを提供
詳細: Blender 3.6LTS で GPU HW を解き放つ (英語)

映画『アダムス・ファミリー 2』
で Cinesite はレンダリング効率を
10 ～ 25% 向上
詳細: ケーススタディー (英語)Maxon の Cinema 4D は AI で
トレーニングしたノイズ除去により CG
ワークフローを強化 (英語)ケーススタディー (英語) | CG ワーク
フローのセッション [7:03] (英語) |シーン制作/3D スキャンのチュートリアル [16:33] (英語)Bentley Motors Limited のカー・コンフィグレーター (英語)
ビジュアライゼーションとAI により170 万以上のイメージをレンダリング
して顧客にオプションを提供
PR (英語) | ビデオ [2:31] (英語) | デモ
[6:58] (英語) | セッション [10:37] (英語)スティーブン・ホーキング
宇宙論研究所が宇宙物理学を視覚化 (英語)

Chaos Group
ケーススタディービデオ [2:22] (英語)セッション [17:42](英語)1Tangent Studios (英語)インテル® Embree と AI ベースのインテル®
オープン・イメージ・デノイズを使用して、レンダリングを 1/5～1/6に削減
ビデオ [2:35] (英語)Texas Advanced Computing Center (TACC) (英語)
Mercenaries Engineering (英語)
Frontera スーパーコンピューターのビジュアライ プロダクション対応のツールを利用してゼーションおよびファイルシステムはインテル®
AI ベースのアニメーションと VFX を提供
Xeon® プロセッサーの大容量メモリー・ファット・し、レンダリング時間を最大 138% 向上
ノードとインテル® Optane™ パーシステント・
メモリーを使用

HPC セクション:
インテル® ソフトウェ
ア開発ツールがAurora スーパーコン
ピューター向けのコードの準備を支援(英語)

導入事例 [ビデオ 2:34] (英語)

1出展: ブレンダーとインテル® Embree を使用した Tangent Animation と Baozou Production の共同制作。メディアの出典: Netflix, Inc.、現在 Netflix で配信中。視聴するには Netflix への加入が必要です。

*構成の詳細は、スライドのノートを参照してください。
インテル® ソフトウェア製品のパフォーマンスおよび最適化に関する注意事項については、software.intel.com/articles/optimization-notice#opt-jp を参照してください。
詳細は、http://www.intel.com/PerformanceIndex/ (英語) を参照してください。結果は異なることがあります。インテルは、サードパーティーのデータについて管理や監査を行っていません。ほかの情報も参考にして、正確かどうかを評価してください。.

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法務上の注意書き (1/2)
性能は、使用状況、構成、その他の要因によって異なります。詳細については、http://www.intel.com/PerformanceIndex/ (英語) を参照してください。結果は異なることがあります。
性能の測定結果はシステム構成の日付時点のテストに基づいています。また、現在公開中のすべてのセキュリティー・アップデートが適用されているとは限りません。構成の詳細は、補足資料を参照してください。
絶対的なセキュリティーを提供できる製品またはコンポーネントはありません。
Texas Advanced Computing Center (TACC) の Frontera に関する参考文献
記事: HPCWire: Visualization & Filesystem Use Cases Show Value of Large Memory Fat Notes on Frontera (英語)
www.intel.com/content/dam/support/us/en/documents/memory-and-storage/data-center-persistent-mem/Intel-Optane-DC-Persistent-Memory-Quick-Start-Guide.pdf (英語)software.intel.com/content/www/us/en/develop/articles/introduction-to-programming-with-persistent-memory-from-intel.html (英語)wreda.github.io/papers/assise-osdi20.pdf (英語)KFBIOKFBIO m. tuberculosis screening detectron2 model throughput performance on 2nd Intel® Xeon® Gold 6252 processor: NEW: Test 1 (single instance with PyTorch 1.6: Tested by Intel as of 5/22/2020. 2-socket 2nd Gen Intel® Xeon®
Gold 6252 Processor, 24 cores, HT On, Turbo ON, Total Memory 192 GB (12 slots/16 GB/2666 MHz), BIOS: SSE5C620.86B.02.01.0008.031920191559 (ucode: 0x500002c), Ubuntu 18.04.4 LTS, kernel 5.3.0-51-generic, mitigated
Test 2 (24 instances with PyTorch 1.6: Tested by Intel as of 5/22/2020. 2-socket 2nd Gen Intel Xeon Gold 6252 Processor, 24 cores, HT On, Turbo ON, Total Memory 192 GB (12 slots/16 GB/2666 MHz), BIOS:
SSE5C620.86B.02.01.0008.031920191559 (ucode: 0x500002c), Ubuntu 18.04.4 LTS, kernel 5.3.0-51-generic, mitigated BASELINE: (single instance with PyTorch 1.4): Tested by Intel as of 5/22/2020. 2-socket 2nd Gen Intel Xeon
Gold 6252 Processor, 24 cores, HT On, Turbo ON, Total Memory 192 GB (12 slots/16 GB/2666 MHz), BIOS: SSE5C620.86B.02.01.0008.031920191559 (ucode: 0x500002c), Ubuntu 18.04.4 LTS, kernel 5.3.0-51-generic, mitigated.
Tangent Studios
Configurations for Render Times with Intel® Embree, testing conducted by Tangent Animation Labs. Render farm: 8x Intel® Core™ processors +hyperthread*2 + 128gig. In-office workstations: Intel® Xeon® processors HP blade c7000
chassis, with HP460 gen8 blades - 2x Intel Xeon E5-2650 V2, Eight Core 2.6GHz-128GB. Software: Blender 2.78 with custom build using Intel® Embree. For more information on Tangent’s work with Embree, watch this video:
www.youtube.com/watch?time_continue=251&v=_2Ia4h8q3xs&feature=emb_logo (英語)Recreation of the performance numbers can be recreated using Agent327, Blender and Embree.
Chaos Group - Up to 90% Memory Reduction for Displacement
Testing conducted by Chaos Group with Intel® Embree 2020. Software Corona Renderer 5 with Intel Embree. Up to 90% memory reduction calculated using Corona Renderer 5 with regular displacement grids per triangle of 154
bytes versus Corona Renderer 5 with Intel Embree, which has a displacement capability grid of 12 bytes per grid triangle. (12/154 = 7.8% usage or >90% memory reduction.) Recreation of the performance numbers can beaccomplished using Corona Renderer 5 and Embree. For more information, visit the Corona Renderer Blog: blog.corona-renderer.com/corona-renderer-5-for-3ds-max-released/ (英語)The Addams Family 2 - Gained a 10% to 20%—and sometimes 25%—efficiency in rendering, saving thousands of hours in rendering production time.
Testing Date: Results are based on data conducted by Cinesite 2020-21. 10% to up to 25% rendering efficiency/thousands of hours saved in rendering production time/15 hrs per frame per shot to 12-13 hrs.
Cinesite Configuration: 18-core Intel® Xeon® Scalable processors (W-2295) used in render farm, 2nd gen Intel Xeon processor-based workstations (W-2135 and -2195) used. Rendering tools: Gaffer, Arnold, along with optimizations
by Intel® Open Image Denoise.
実際の費用と結果は異なる場合があります。

インテルのテクノロジーを使用するには、対応したハードウェア、ソフトウェア、またはサービスの有効化が必要となる場合があります。
インテルは、サードパーティーのデータについて管理や監査を行っていません。ほかの情報も参考にして、正確かどうかを評価してください。
© Intel Corporation. Intel、インテル、Intel ロゴ、その他のインテルの名称やロゴは、Intel Corporation またはその子会社の商標です。
SYCL は Khronos Group の商標です。
* その他の社名、製品名などは、一般に各社の表示、商標または登録商標です。

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法務上の注意書き (2/2)
HippoScreen increased AI performance by 2.4x – Test configurations Intel® Xeon® Gold 6330 CPU @ 2.00 GHz, 2 sockets, 28 cores per socket, note: www.intel.com /performanceindex
Univ. of Calif. at Davis achieved 3x performance increase & >100x data compression for scientific rendering – VIDI researchers achieved compression rates of several hundred times by implementing a new compression mechanismthat uses a combination of positional encoding (Figure 2) and multilayer perceptrons (Figure 3) to learn a mapping from sampling positions to volume densities. Figure 1. A comparison of training results between the proposed
method and two state-of-the-art techniques: fV-SRN, which was adjusted to match the models’ compression ratios, and tthresh, which was adjusted to match our models’ PSNRs after 20k steps of training.Configurations: Models
were trained on Windows* machine with RTX 3090, while fV-SRN models were trained on a Linux* machine with a faster RTX 3090Ti and Intel® Xeon® Scalable processor (E5-2699) due to operating system compatibility issues. The
tthresh experiments were run on an 88-core Linux server with 256 GB of memory because tthresh is a CPU-based algorithm. The table indicates experiments that ran out of memory (as OOM). The method outperforms state-of-theart techniques, with the best and worst results within each category highlighted in red and gray, respectively. Figure 13. Relative speed-up times when compared to the baseline ray-marching renderer. An Intel® Xeon® Scalable
processor (E5-2699) with 256 gigabytes of memory were the 88-core/176-thread workhorses used to render datasets and train the machine learning models that powered these projects. More details are in Instant Neural

Representation for Interactive Volume Rendering

The Addams Family 2/Cinesite achieving up to 25% efficiency in rendering - Testing Date: Results are based on data conducted by Cinesite 2020-21. 10% to up to 25% rendering efficiency/thousands of hours saved in rendering
production time/15 hrs per frame per shot to 12-13 hrs. Cinesite Configuration: 18-core Intel® Xeon® Scalable processors (W-2295) used in render farm, 2nd gen Intel Xeon processor-based workstations (W-2135 and -2195) used.
Rendering tools: Gaffer, Arnold, along with optimizations by Intel® Open Image Denoise.
University of Utah -: the performance for growing problem sizes (from 10’000x10’000 pixels to 40’000x40’000 mosaic) using Intel CPU (Intel® Xeon® Platinum 8480+) and GPU (Intel® Data Center GPU Max 1100) available on theIntel® Developer Cloud and using the original code on an NVIDIA A6000 on a workstation.
Ali- DP Testing Date: Performance results are based on testing by Alibaba as of August 21, 2022. Intel does not control or audit third-party data. You should consult other sources to evaluate accuracy.
Configuration Details and Workload Setup:. 3rd Gen Intel® Xeon® Scalable processors 8369B CPU @ 2.70GHz, 32v CPU(s), 64G memory, 40G ESSD. Lammps configuration file: Lammps default configuration file. Release: 23 Jun
2022, Iteration Count: 2M, Number of test processes and threads: 32P1T, 16P2T, 8P4T. Comparing compilers: GCC-10.2, Intel(R) oneAPI DPC++/C++ Compiler 2022.0.0 (2022.0.0.20211123). Performance evaluation indicators: theexectuion time. Performance results are based on testing as of dates shown in configurations and may not reflect all publicly available updates. See configuration disclosure for details. No product or component can be absolutely
secure. Performance varies by use, configuration, and other factors. Learn more at www.Intel.com/PerformanceIndex. Your costs and results may vary

性能は、使用状況、構成、その他の要因によって異なります。
実際の費用と結果は異なる場合があります。
インテルのテクノロジーを使用するには、対応したハードウェア、ソフトウェア、またはサービスの有効化が必要となる場合があります。
インテルは、サードパーティーのデータについて管理や監査を行っていません。ほかの情報も参考にして、正確かどうかを評価してください。
© Intel Corporation. Intel、インテル、Intel ロゴ、その他のインテルの名称やロゴは、Intel Corporation またはその子会社の商標です。
SYCL は Khronos Group の商標です。
* その他の社名、製品名などは、一般に各社の表示、商標または登録商標です。

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UXL の関連情報▪
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Unified Acceleration Foundation プレスリリース: https://www.linuxfoundation.org/press/announcing-unified-acceleration-foundation-uxl (英語)
Codeplay の Rod Burns によるブログ: https://www.oneapi.io/blog/announcing-the-unified-acceleration-uxl-foundation/ (英語)
インテルの Sanjiv Shah によるブログ: https://www.oneapi.io/blog/our-kids-graduating-from-college/ (英語)▪
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https://uxlfoundation.org/ (英語)https://www.oneapi.io/ (英語)

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embedded: 「oneAPI motivates new foundation for open standard accelerated compute」 (英語)
Phoronix: 「Intel oneAPI Initiative Evolves Into The Unified Acceleration "UXL" Foundation」 (英語)Techzine Europe: 「Unified Acceleration Foundation (UXL) gives oneAPI a boost, and more governance」 (英語)TechCrunch: 「The Unified Acceleration Foundation Wants to Create an Open Standard for Accelerator Programming」 (英語)Inside HPC: 「Linux Foundation: Unified Acceleration Foundation Formed for Open Accelerated Compute and Cross-Platform Performance」 (英語)ITOps Times: 「Linux Foundation forms new group to drive common model for developing cross-platform applications」 (英語)The New Stack: 「OneAPI Computing Aims to Ease Multi-Architecture Computing」 (英語)The Next Platform: 「The New UXL Foundation Has a Bold Blueprint for Open Acceleration」 (英語)Forbes: 「Unified Acceleration Foundation To Broaden OneAPI’s Use For Heterogeneous Programming」 (英語)
VentureBeat: 「Intel CTO highlights open and secure advances for AI deployment」 (英語)ComputerWeekly: 「Cross-architecture unification: Linux Foundation forms Unified Acceleration (UXL) Foundation」 (英語)

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EENews Europe: 「UXL looks to standardise heterogeneous compute」 (英語)Golem.de: 「Linux-Foundation will einheitlichen Beschleuniger-Zugriff」 (英語)Heise: 「Mittwoch: Helfersuche für Google Maps, Social Engineering für Cyberangriffe」 (英語)
Runtime News: 「The Race for a Nvidia Alternative」 (英語)SiliconAngle: 「Intel, Samsung and other chipmakers back new accelerator programming initiative」 (英語)Intel Confidential. Share under NDA only.

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多様なハードウェア・アクセラレーションの課題を解決
CPU

GPU

FPGA

その他のアクセラレーター

開発者の 48% が 2 種類以上のプロセッサーやコアを使用する
ヘテロジニアス・システムをターゲットにしている1c

開発者の課題: 複数のアーキテクチャー、ベンダー、プログラミング・モデル

今業界に必要なベンダーに依存しないプログラミング
ビデオ: oneAPI とは? 概要と利点 (英語)
1. 2022年6月に Evans Data が実施した「Global Development Survey Report 22.1」
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インテル® oneAPI ツールキット – 実証済みのパフォーマンス
ユースケース
HPC マルチアーキテクチャー・システム▪
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アルゴンヌ国立研究所 (英語) は現在のインテルの CPU と GPU 上でエクサスケール規模のアプリケーションを効率良く実行
Zuse Institute Berlin (ZIB) (英語) は津波をシミュレーション・アプリケーション「easyWave」を CUDA* から SYCL*に移行し、マルチベンダーの複数のアーキテクチャーでパフォーマンスを発揮
GROMACS (英語) は oneAPI とインテルのツールにより高速化し、CUDA* コードを SYCL* に移行して、インテル®
GPU 上で実行
LAMMPS (英語) ワークロードは、インテル® Xeon® CPU マックス・シリーズ上で 6 基のインテル® データセンター
GPU マックス・シリーズにカーネルをオフロードし、最大 12.8 倍のパフォーマンス向上を達成して AMD を凌駕

HPC & AI – CERN はインテル® DL ブーストと oneAPI を利用して (英語)、精度を落とさずに推論を約 2 倍高速化してシミュレーションをスピードアップ†

クラウド/CSP – QCT (英語) はインテル® VTune™ プロファイラーを使用して、SYCL* 対応 PolyBench-ACC ベンチマー
クのパフォーマンスを、OpenMP* ベースライン実装と比較して 38% 向上

コンテンツ作成 – Blender はインテルの CPU と GPU で oneAPI をサポートし、インテルの複数のレンダリング・ライブ
ラリー (英語) を使用してレンダリングの忠実度とパフォーマンスを向上

高度なレイトレーシングを使用した超現実的なビジュアライゼーションと AI – Bentley Motors Limited の AI

ベースのカー・コンフィグレーター (英語) は 170 万枚以上の画像を処理し、1 モデルあたり最大 10 億通りの設定が可能。
Cinesite は『アダムス・ファミリー 2』 (英語) でインテルのデノイザーによりレンダリング効率を 25% 向上

IoT – Samsung Medison (英語) は複数のインテル® アーキテクチャー上でエッジの超音波診断を高速化して精度の向上と迅速な診断を実現

主要な CSP とフレームワークが oneAPI を支持 (英語) – Microsoft* Azure*、Google Cloud*、TensorFlow*FPGA – oneAPI を使用することで Bittware (英語) は Verilog* や VHDL* では数週間かかるアプリケーションを数日で実行†

ビデオ [3:45] (英語)
†各事例の詳細は、「oneAPI Customer Use Cases」デックに記載されています。インテルは、サードパーティーのデータについて管理や監査を行っていません。

ほかの情報も参考にして、正確かどうかを評価してください。詳細は、「法務上の注意書き」を参照してください。

73データ並列 C++
oneAPI の SYCL* 実装
DPC++ = ISO C++ と Khronos SYCL* およびコミュニティーによる拡張

選択の自由: 将来に対応したプログラミング・モデル▪

複数のハードウェア・ターゲットでコードを再利用可能▪

特定のアクセラレーター向けのカスタム・チューニングが可能▪

専用の言語に代わる、オープンな業界全体の代替手段

DPC++ = ISO C++ と Khronos SYCL* およびコミュニ
ティーによる拡張▪

データ並列プログラミングの生産性を向上▪

標準 C++ と同等のネイティブな高水準言語パフォーマンスを提供▪

Khronos Group の SYCL* を継承し、データ並列処理とヘテロジニアス・プログラ
ミングをサポート

ダイレクト・プログラミング:

SYCL*/データ並列 C++
コミュニティーによる拡張
Khronos SYCL*ISO C++

コミュニティー・プロジェクトを通じて言語の拡張を推進▪

データ並列プログラミングを簡素化する拡張機能を提供▪

オープンな共同開発により継続的に進化

オープンソースおよびインテルの DPC++/C++ コンパイラーはインテルの CPU、GPU、FPGA をサポートしています。
Codeplay* は、NVIDIA* GPU をターゲットとする DPC++ コンパイラー (英語) を発表しています。

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SYCLomatic: CUDA* から SYCL* へ簡単に移行
開発者がソフトウェアを実行する場所を選択

オープンソースの SYCLomatic ツールは、すでに
CUDA* で記述されているコードを C++ with SYCL*に移行する開発者を支援し、可能な場合は人間が解読可能なコードを生成

開発者がアプリケーションの移行を完了できるように支援するインラインコメントを提供
インテル® DPC++ 互換性ツールはインテル® oneAPI
ベース・ツールキットに含まれるインテルの実装

通常はコードの 90-95% を自動的に移行1

github.com/oneap
i-src/SYCLomatic(英語)

1出典: 2023年3月現在のインテルによる推定。Rodinia、SHOC、PENNANT など、85 種類の HPC ベンチマークとサンプルの測定結果に基づいています。結果は異なることがあります。

75