高速な計算とハードウェアの選択の自由を実現するマルチアーキテクチャー・プログラミング

oneAPI 業界イニシアチブとインテル® oneAPI 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4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。

高い処理能力が求められる現代のアプリケーション
今日のパフォーマンス要件を満たすためには多様なアクセラレーターが必要
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1
CPU

GPU

FPGA

その他のアクセラレーター

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

1. 2022年6月に Evans Data が実施した「Global Development Survey Report 22.1」

2

oneAPI 業界イニシアチブ

アプリケーション・ワークロード
多様なハードウェアが必要

独自のアーキテクチャーに代わる選択肢
最良の選択を行う▪ 1 つのプログラミング・モデルで複数のアーキテクチャーとベンダーに対応▪ クロスアーキテクチャー・コードの再利用によるベンダー依存からの解放
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で優れたパフォーマンス
を実現▪ 最新のハードウェアの最先端の機能を活用
安心してソフトウェアを開発およびデプロイ▪ オープンな業界標準により将来への安全で明らかな道を示す▪ C、C++ with SYCL*、Python*、OpenMP*、Fortran、MPI を含む既存の言語やプログラミング・モデルとの互換性▪ ドメイン固有の関数を高速化する強力なライブラリー

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

スレッド化

並列 STLレイ
トレーシング

解析/ML

DNN

ML 通信

ボリューム・
レンダリング

ビデオ処理

信号処理

画像処理

ノイズ除去

SYCL* (C++)

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

経済的および技術的な負担を伴う独自のプログラミング・
モデルに代わって、高速なコンピューティングを実現する
生産性に優れたスマートなパス
詳細は、oneapi.com (英語) を参照してください。

3

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

X▪ 広く使用されている C++ 言語の拡張▪ オープンソースの SYCLomatic (英語) やインテル® DPC++ 互換性ツール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

4

CUDA* から SYCL* への移行が容易に
オープンソースの SYCLomatic ツールによりコード移行時間を短縮

すでに CUDA* で記述されているコードを C++ withSYCL* 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
通常はコードの 90-95% を自動的に移行1

1出典: 2021年9月現在のインテルによる推定。Rodinia、SHOC、PENNANT など、70 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。

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

5

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

優先サポート• インテル® DPC++/C++ コンパイラーへの最新のバイナリープラグインを Codeplay から無料
でダウンロード可能• NVIDIA* GPU• AMD* GPU (ベータ)• インテル® oneAPI ベース・ツールキットのリリースと同時に利用可能• プラグインは四半期ごとに oneAPI と同期して更新される• 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の保有者のみ、
インテル、Codeplay、およびチャネルから追加
で購入可能• 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

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)6oneAPI の採用実績
エンドユーザー

国立研究所

SiPearl

GeoEastOak Ridge National
Laboratory

Verizon*

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。* 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。

Indian Institute of
Science Education& Research Pune

7

oneAPI をサポートするインテルの開発ツール
CPU からアクセラレーターまでカバーする優れたツールの完全なセット▪ 高度なコンパイラー、ライブラリー、解析ツール、
デバッグツール、移行ツール

ミドルウェアとフレームワーク powered by oneAPI▪ C、C++ with SYCL*、Python*、Fortran、MPI、
OpenMP* をフルサポート
ライブラリー言語▪ インテル® Advisor はコードを記述する前にデバイスターゲットの組み合わせを決定

SYCL* (C++)

メディア

Python*

GPU からレンダリングとレイトレーシング

パフォーマンス

Fortran▪ インテルのコンパイラーはコードを最適化してマルチアーキテクチャーでワークロード分散を最大限に活用

演算
AI/ML

ツール

並列処理

デバッグ

OpenMP*

低水準ハードウェア・インターフェイス (oneAPI レベルゼロ)▪ インテル® VTune™ プロファイラーは hotspotを解析してコードのパフォーマンスを最適化
CPU

GPU

FPGA

その他

▪ インテル® AI ツールは主要な DL & ML
フレームワークをサポート
8

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

ドメイン固有のアドオン・
ツールキットC/C++、SYCL*、OpenMP*、Python* アプリケーションを構築する
ためのハイパフォーマンス・ライブラリーとツールの基本セット

HPC 開発者向け
インテル® oneAPI HPC ツールキット

インテル® oneAPI レンダリング・ツールキット

インテル® oneAPI IoT ツールキット

スケーラブルで高速な Fortran、OpenMP* ビジュアル・コンピューティングを高速化、パフォーマ
および MPI アプリケーションを開発
ンスと忠実度に優れたビジュアライゼーション・アプ
リケーションを作成

ネットワークのエッジで実行する、効率的な、信頼性の高いソリューションを構築

AI 開発者とデータ・サイエンティスト向け

ツールキットpowered by
oneAPI

エッジ & IoT
開発者向け

映像クリエーター、
科学者、エンジニア
向け

インテル® AI アナリティクス・ツールキット
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

ディープラーニング推論の開発者向け
インテル® ディストリビューションの OpenVINO™
ツールキットエッジからクラウドまでハイパフォーマンスな推論とアプリ
ケーションをデプロイ

ダウンロード: xlsoft.com/jp/products/intel/oneapi
またはインテル® DevCloud for oneAPI (英語) で実行
最新バージョン 2023

9

インテル® 開発ツール 2023.1 – 特長
強力な新しいアーキテクチャーに最適化された標準ベースのサポートを提供
インテルの CPU と GPU アーキテクチャーのポートフォリオに最適化されたサポートを提供
第 4 世代インテル® Xeon® スケーラブル・プロ
セッサー
インテル® アドバンスト・マトリクス・エクステン
ション、インテル® クイックアシスト・テクノロ
ジー、インテル® AVX-512、bfloat16 などを搭載
インテル® Xeon® CPU マックス・シリーズ
高帯域幅メモリー搭載

インテル® データセンター GPU
ハードウェア AV1 エンコーダー内蔵のフレッ
クス・シリーズと、データ型の柔軟性、インテル®
Xe マトリクス・エクステンション、ベクトルエン
ジン、Xe リンク、その他の機能を搭載したマッ
クス・シリーズ

コンパイラーと SYCL* サポート
インテル® oneAPI DPC++/C++ コンパイラー
マシンラーニング・アルゴリズム (特に最新のプラットフォー
ムでのディープラーニングのトレーニング) を高速化する
Bfloat16 が実験的機能からフル機能に
開発者の生産性を向上する自動 cpu_dispatch、SYCL* のカーネル・プロパティー、SYCL* 2020 機能を追加
SYCL* と OpenMP* コードのエラー処理を改善
インテル® oneAPI DPC++ ライブラリー (インテル® oneDPL)(英語)
ソート、スキャン、レデュース・アルゴリズムのパフォーマンス
を向上
インテル® DPC++ 互換性ツール (英語)
オープンソースの SYCLomatic プロジェクトをベースに、
CUDA* ヘッダーの最新リリースをサポートし、ランタイム、
数学、ニューラル・ネットワーク関連の CUDA* API に対応す
る SYCL* 言語と oneAPI ライブラリー関数を追加
インテル® Fortran コンパイラー
OpenMP* 5.0、5.1 への準拠が強化され、パフォーマンスが向上

パフォーマンス・ライブラリー
インテル® oneAPI マス・カーネル・ライブラリー (インテル®
oneMKL)新しい実数 FFT に加え、1D および 2D の最適化、新しい乱数ジェネレーター、およびコレスキー分解、三角行列、バッチ
LU ルーチンのスパース BLAS および LAPACK の逆最適化
により、インテル® データセンター GPU マックス・シリーズのパフォーマンスを向上
インテル® MPI ライブラリー
E-core および P-core を搭載した CPU で GPU バッファーとデフォルトのプロセスピニングを使用して、集合操作のパ
フォーマンスを向上
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
Cryptography
CCM/GCM モードにより、Crypto Multi-Buffer はスカラー実装と比較してより優れたパフォーマンスを提供
冗長なバッファーが不要になり、効率性、API の使いやすさ、
導入しやすさが向上
SM4 アルゴリズムの CBC/CFB モードに関する不具合を修正
鍵交換プロトコルおよび暗号化/復号化 API において、非対称暗号アルゴリズム SM2 をサポートその他の不具合の修正とセキュリティーの強化

10

インテル® 開発ツール 2023.1 – 特長
強力な新しいアーキテクチャーに最適化された標準ベースのサポートを提供

解析とデバッグ

レンダリングとビジュアル・コンピューティング

インテル® VTune™ プロファイラー
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) から得られるパフォーマンス向上を識別
各モード (HBM のみ、フラット、キャッシュ) でインテル®
VTune™ プロファイラーを実行して、最高のパフォーマンス
をもたらすプロファイルを特定

インテル® Embree 4.0 (英語)インテル® CPU プラットフォームの完全なサポートを維持しながら、インテル® Arc™ GPU をサポート

さらに、インテル® データセンター GPU マックス・シリーズでは、スタック間のトラフィック、スループットと帯域幅のボト
ルネックなど、インテル® Xe リンクのカード間のトラフィックの問題を可視化GPU トポロジー・ダイアグラムを使用して、CPU と GPU 間のトラフィックの不均衡を特定
インテル® ディストリビューションの GDB (英語)Windows* 上でレベルゼロデバッグ API によりインテル®
Arc™ グラフィックスのデバッグをサポートし、Linux* 上でインテル® ディスクリート GPU のデバッグ・パフォーマンス
を向上

NEW インテル® オープン・パス・ガイディング・ライブラ
リー (インテル® オープン PGL) (英語)
レンダラーのサンプリング品質と効率を向上する、現在の最先端のパスガイド手法の実装を提供
インテル® OSPRay Studio (英語)オープン Tiny EXR、Tiny DNG (.tiff ファイル)、およびOpen Image IO の機能を追加
インテル® oneAPI ビデオ・プロセシング・ライブラリー(インテル® oneVPL)
非推奨となり、インテル® oneAPI ベース・ツールキットの次のリリースで削除される予定 (現在は GPU ドライバーのみ同梱されており、CPU はサポートしていない)

2023年4月に発表された新機能と拡張機能詳細: バージョン 2023 の機能バージョン 2023.0 の特長は補足資料を参照

11

第 4 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
コンパイラー・、ライブラリー、解析ツールはインテル® AMX、インテル® AVX2、インテル® AVX512 などの命令セットをサポートし、AI ワークロー
ドのトレーニングと推論を高速化するなど、パフォーマンスを引き出す• インテル® oneMKL

HPC およびテクニカル・コンピューティング向け• インテル® oneAPI ディープ・ニューラル・
ネットワーク (インテル® oneDNN) ライブ
ラリー

インテル® Dynamic Load Balancer(インテル® DLB)
CPU コア間で効率良く負荷分散する
ため、キューのスケジューリングとパケット処理を最適化

インテル® アドバンスト・マトリクス・
エクステンション (インテル® AMX)
内蔵の AI アクセラレーション・エンジ
ンにより、ディープラーニングの推論とトレーニングのパフォーマンス
を大幅に向上ディープラーニングのトレーニングと推論向け

インテル® データ・ストリーミング・アクセラ
レーター (インテル® DSA)
ストレージ、ネットワーク、アナリティクスに共通するストリーミング・データの移動と変換処理を最適化• インテル® Query Processing とインテル®
Data Mover Library*
クエリー処理、圧縮、データ移動向け• インテル® VTune™ プロファイラー

時間のかかるコード領域を特定し、アプリケー
ション・パフォーマンスに影響する重要な問題の識別を支援

インテル® クイックアシスト・テクノロジー(インテル® QAT)
秘密鍵の保護やデータの展開/圧縮など、暗号化を高速化

NEW 高帯域幅メモリーを搭載した第 4 世代
インテル® Xeon® CPU マックス・シリーズをサポート

インテル® In-Memory Analytics
Accelerator (インテル® IAA)
アナリティクス・ワークロードの 1 秒あたりのクエリー数を増やし、メモリー・フットプリントを軽減*オープンソースのインテル® QPL v1.0.0 (英語)*オープンソースのベータ版インテル® DML v1.0.0 (英語) は間もなくリリース予定

Intel Confidential – CNDA 適用

12

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
GPU にはインテル® oneAPI ビデオ・プロセシン
グ・ライブラリー、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® グラフィックス・パフォーマンス・アナ
ライザー (英語) は 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® oneAPI DPC++/C++ コンパイラーとインテル® oneVPL (どちらもインテル® oneAPI
ベース・ツールキットに含まれる) は、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 powered by
oneAPI は 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

インテル® VTune™ プロファイラーは、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

インテル® AI アナリティクス・ツールキット
powered by oneAPI は、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*
ライブラリーにより、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

13

インテル® データセンター GPU マックス・シリーズ向け開発ツール
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し、ディスクリート GPU 上のアプリケーショ
ンの正当性を確保し、効率良くデバッグできるように支援。
インテル® GPU 上で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

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 視覚推論を合理化し、迅速なデプロイを実現
どちらのツールも、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。
インテル® AI アナリティクス・ツールキットの各種ツールでGPU をサポート予定

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、インテル® データセンター GPU マックス・シリーズを含む複数の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

近日リリース予定 – 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® Embree (英語) は C++ with SYCL* に完全に移行され、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) は、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

14

oneAPI 商用サポートとコミュニティー・サポート
インテル® oneAPI ツールキットの優先サポート
インテル® oneAPI ツールキット (ベース/HPC/IoT/レンダリング) の有償版には優先サポートが含まれる▪ インテルのソフトウェア・サポート・エンジニアに直接問い合わせることが可能▪ 迅速な対応が得られる▪ 製品の以前のバージョンとアップデートにアクセス可能▪ 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
を低価格で利用可能

無料のコミュニティー・サポート▪ インテルのパブリック・コミュニティー・フォーラムによるサポート▪ インテル® oneAPI ツールキットの最新バージョンのみにアクセス可能▪ 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15

パフォーマンスを最大限に引き出す
インテルの開発ツールとハードウェア・プラットフォーム
HPC & データセンター

AI & ビジュアライゼーション

組込みシステム & IoT

パフォーマンス

生産性

ベンダー依存からの解放

最新のインテルの CPU、GPU、FPGA で計算パフォーマンスを最適化
内蔵アクセラレーターを最大限に活用
さまざまな AI フレームワークで高速化

使い慣れた言語と標準規格
レガシーコードと簡単に統合

CUDA* から SYCL* へ簡単に移行
最小限のコード変更

ベンダー固有に代わる、オープンな
選択肢
アーキテクチャー変更が容易
将来のハードウェアに対応したコード
16インテル® oneAPI ツールキットの詳細
インテル® oneAPI ベース・ツールキット

17インテル® oneAPI
ベース・ツールキット

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

データセントリックなワークロードを高速化

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

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)

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 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18

生産性とパフォーマンスに優れた
SYCL* コンパイラー
インテル® oneAPI DPC++/C++ 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▪

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▪

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

インテル® oneAPI DPC++/C++ コンパイラーとランタイム
C++ with SYCL* ソースコード

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▪

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 KhronosGroup が作成

DPC++ ランタイム

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

19

20

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++ withSYCL* 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インテル® DPC++ 互換性ツールの使用フロー
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

通常はコードの 90-95% を自動的に移行1

90-95%を移行

開発者がアプリケーションの移行を完了できる 開発者の CUDA*
ソースコードように支援するインラインコメントを提供
SYCLomatic ツールはオープンソース・
バージョン

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 (英語)
1出典: 2021年9月現在のインテルによる推定。Rodinia、SHOC、PENNANT など、70 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。

20

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 向けにチューニング

▪ CPU/GPU コードの計算とメモリーを最適化▪ 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▪ オフロードのパフォーマンスを最適化▪ SYCL*、C、C++、Fortran、Python*、
Go*、Java*、混在言語をサポート

21

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

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
マス・カーネル・ライブラリー

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® oneMKL)(インテル® oneDNN)

インテル® oneAPI ビデオ・
プロセシング・ライブラリー

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® oneVPL)(インテル® oneDAL)

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 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® oneTBB)(インテル® oneCCL)

インテル® oneAPI DPC++
ライブラリーインテル® oneAPI
レンダリング・ツールキット(インテル® oneDPL)

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® 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® MPI ライブラリー(インテル® IPP)

必要なすべての開発ライブラリーを提供
ライブラリーの詳細22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 (英語)23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 (英語)24インテル® oneAPI ビデオ・プロセシング・ライブラリー(インテル® oneVPL)
統一されたプログラミング API による高速なビデオ処理
カメラからクラウドまで、高速かつ高品質のビデオ・トランスコードを実現

インテルのディスクリート GPU と統合 GPU
上でハードウェア・アクセラレーション・コー
デックとプログラム可能なグラフィックスによりメディアとビデオ・アプリケーションのパフォーマンスを向上
API を使用して開発者はコーデックのビジュ
アルな品質とパフォーマンスを完全に制御可能

詳細とダウンロード
25

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
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 API
インテル® oneCCL

OFI
API

インテル®
ソフトウェアインテル® oneCCL
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

SPIR-V*/
Level0インテル® MPI
ライブラリー

API/制御データ

libfabric

DPC++ ランタイム(Open Fabrics Interface)

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

詳細とダウンロード (英語)

EFA
ドライバー/
ドライバー
カーネル

ハードウェア

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

26

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

密線形代数

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

疎線形代数
高速フーリエ変換

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

ベクトル演算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

ベクトル RNG

サマリー統計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
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、www.Intel.com/PerformanceIndex (英語) を参照してください。

詳細とダウンロード
27

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
▪ 通信
▪ エコー・キャンセレーション ▪ 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

28

9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
29

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▪ 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

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

最適化された MPI パフォーマンス

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

その他のネットワークインテル® 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
30

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*

マシンラーニングとデータ・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▪ 統計: 相関、提示モーメント✝

▪ 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▪ 分類: 線形回帰✝、ロジスティック回帰✝、KNN、SVM▪ 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▪ 分類と回帰: ランダムフォレスト▪ 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

NEW: scikit-learn*1 1.2 をフルサポート

以下のアルゴリズムがサポートされています。

▪ 教師なし学習: K 平均法クラスタリング、DBSCAN▪ 次元縮小: PCA

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

マシンラーニング (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る
1 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。

31

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
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

SYCL* コードの解析と GPU オフロード・プロファイル

32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

オフロードする前に確認
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33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 (英語)34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*
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
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

リアルタイム処理
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
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

FPGA ハードウェア・モデル

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
インテル® Quartus®
Prime

FPGA ビットストリーム

35

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

ブリングアップ

4

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

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
36

oneAPI リソース
software.intel.com/oneapi (英語)使用する

業界イニシアチブ▪ software.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 (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)学ぶ▪ トレーニング (英語): ウェビナー (英語) とコース
▪ インテル® DevMesh イノベーター・プロジェクト (英語)
▪ サミットとワークショップ: 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▪ 世界中の oneAPI 認定エキスパートによる HPC および AI
向けトレーニング

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 研究拠点 (英語): 研究、コードの有効化、カリキュラ
ム、教育

37

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® oneAPI HPC ツールキット▪ インテル® AI アナリティクス・ツールキット▪ インテル® oneAPI レンダリング・ツールキット▪ インテル® oneAPI IoT ツールキット▪ 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

38

HPC 向けのインテル® oneAPI ツール

インテル® oneAPI
HPC ツールキット

インテル®
ベース &
HPC ツール
ツールキットHPC oneAPI
向けインテル®
oneAPI
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® C++
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・クラシック

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

インテル® Trace Analyzer &Collector

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

インテル® Fortran 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® oneAPI
DPC++/C++ コンパイラー

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

対象ユーザーインテル® DPC++ 互換性ツール

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

インテル® ディストリビューション
の Python*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)

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 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)

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▪

OEM/ISV▪

C++、Fortran、OpenMP*、MPI 開発者

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® oneAPI 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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39

スケーラブルで高速な HPC アプリケーションを実現
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®
oneAPI 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

Zuse Institute Berlin (ZIB) の easyWave
津波シミュレーション・アプリケーションは
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 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†

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®
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 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)

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。

40

インテル® AI アナリティクス・
ツールキットインテル® AI アナリティクス・ツールキット
ディープラーニング

インテル® アーキテクチャー向けに最適化されたライブラリーを使用してエンドツーエンドの AI とデータ・アナリティクス・パイプラインを高速化

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

TensorFlow* 向けインテル®
オプティマイゼーション

インテルにより最適化された DL フレームワークとツール
によりディープラーニングのトレーニングと推論のパフォーマンスを向上▪

計算集約型の Python* パッケージを使用したデータ・
アナリティクスとマシンラーニング・ワーク
フローの高速化を実現

scikit-learn* 向けインテル®
エクステンション

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
インテル® ニューラル・
コンプレッサーデータ・アナリティクス
Modin 向けインテル®
ディストリビューション

インテル® アーキテクチャー向け
Model Zoo

主な特徴/利点▪

マシンラーニング

OmniSci バックエンド

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ツールキットを入手 (英語)
インテルのインストーラーDocker*apt、yum

conda

インテル®
DevCloud

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41
41

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 - ほとんどはインテル® AI アナリティクス・ツールキットで最適化
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® oneAPI ベース・ツールキット、インテル® oneAPI 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

Red Hat* がデータ・サイエンス・ワーク
フローを最適化 (英語)Red Hat* がデータ・サイエンス・ワーク
フローを最適化

30 日で AI の価値を引き出す (英語)
マシンラーニングと AI タスクを最適化
した Aible の AI 製品ポートフォリオは、
エンドツーエンドの AutoML ライフサイ
クルをターゲットとし、企業が大幅なパ
フォーマンスの向上と実装のスピードを達成できるように支援

KFBIO の AI ベースのソリューションが迅速な結核診断を支援 (英語)
インテルの優れた推論パフォーマンスを示すユースケース

LAIKA Studios とインテルが共同でストップモーション映画制作の可能性を
拡大 (英語)手作業を AI 処理に移行して制作時間を短縮
記事 (英語)  ビデオ (英語)

インテルと Facebook が PyTorch*のパフォーマンスを向上 (英語)
第 3 世代インテル® Xeon® スケーラ
ブル・プロセッサー上でインテル®
ディープラーニング・ブーストを使用してトレーニング・ワークロードを高速化

Bentley Motors Limited のカー・コンフィグレーター (英語)
リアルタイムの正確なビジュアライ
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 (英語) | デモ (英語) |セッション (英語)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

AsiaInfo の AI ベースのソリューション
エンドツーエンドの AI ワークフローのパフォーマンスを最適化して 5G ネット
ワーク・インテリジェンスの高速化を支援

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、金融シミュレーションにおいて画期的なパフォーマンスを実現(強力な推論
ベンチマークを含む)

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。

42

インテル® oneAPI レンダリング/レイトレーシング・ライブラリー

インテル® oneAPI 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

高忠実度のビジュアライゼーション・アプリ
ケーション向けの強力なライブラリー

インテル® オープン・イメージ・デノイズ▪ インテル® アーキテクチャー上でビジュアル・コン
ピューティングを高速化、パフォーマンスと忠実度に優れたビジュアライゼーション・アプリケーションを作成

インテル® OpenSWR▪ グローバル・イルミネーションに対応したレイト
レーシングにより、驚くほどの視覚効果がある、
超現実的なレンダリングを作成

3D 空間データ処理のレンダリングとシミュレーション▪ すべてのシステムメモリー空間にアクセスし、最大のデータセットを使用してレンダリングを作成▪ オープンソース・ライブラリーを使用した、柔軟性と費用対効果に優れたデプロイメント

優れたビジュアル品質のために AI で高速化された
デノイザー

2

ハイパフォーマンスで、スケーラブルな、OpenGL*
互換のラスタライザー
3

インテル® オープン VKL
4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

5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

6

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 ウィスコンシン大学の Leigh Orf のモデル、竜巻のビジュアライゼーションの詳細は Leigh Orf のサイトを参照

4 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
5 Blender Institute: Nishita

Demo (CC-BY-ND)

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

43

インテル® oneAPI 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

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

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)
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

Mercenaries Engineering (英語)
プロダクション対応のツールを利用して AI
ベースのアニメーションと VFX を提供し、レンダリング時間を最大 138% 向上

HPC セクション:
インテル® oneAPI
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。

44

IoT 向けインテル® oneAPI ツール

インテル® oneAPI
IoT ツールキット

ヘルスケア、スマートホーム、産業、小売、航空宇宙など、ネットワークのエッジで動作するスマート・コネク
テッド・デバイス向け IoT アプリケーションの開発を
高速化

インテル®
ベースoneAPI& IoT ツールキット
HPC oneAPI
向けインテル®
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® C++
コンパイラー・クラシック

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

インテル® Inspector

Eclipse* IDE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

Linux* カーネル・ビルド・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® oneAPI
DPC++/C++ コンパイラー

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

インテル® DPC++ 互換性ツール

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® ディストリビューション
の Python*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)

oneAPI ベース・ツールキット用
インテル® FPGA アドオン

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)

対象ユーザー▪
▪

OEM、ODM、SI、ISV
C、C++、SYCL*、OpenMP*、Python* 開発者

主な特徴/利点▪ 最適化されたコンパイラーとライブラリーを使用してIA ベースのプラットフォームの多くのコアとビルトイ
ン・テクノロジーを活用▪ IoT 接続ツールを利用してセンサーとデバイス、デバ
イスとクラウドを簡単に接続▪ Yocto Project* プラットフォーム・プロジェクトの開発と保守を高速化▪ スレッド化、メモリー、オフロードの最適化の可能性を見つける強力な解析ツールを使用して信頼できる開発が可能▪ CUDA* で記述された既存のコードからの移行を支援
する DPC++ 互換性ツール

インテル® oneAPI IoT 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
特殊なワークロード向けのドメイン固有のアドオン・ツールキットに戻る

45

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ディープラーニン
グ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。

インテル® ディストリビューションの OpenVINO™ ツールキット
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

▪
▪

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

ツールとライブラリー

Open Model Zoo

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

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

使用法

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

最適化された推論

OpenVX*

IR = 中間表現ファイル

対象ユーザー▪

IR

OpenCV*

推論エンジン

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

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
特殊なワークロード向けのドメイン固有のアドオン・ツールキットに戻る46

スマート・コネクテッド・デバイスの開発を高速化
ユースケースインテル® oneAPI ベース & IoT ツールキット、インテル® AI アナリティクス・ツールキット、インテル® ディストリビューションのOpenVINO™ ツールキットを組み合わせて最適化
ユースケースほか

Samsung Medison は oneAPI を利用して産科超音波診断システムを構築
インテル® oneAPI ベース・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
トによりエッジの超音波診断を高速化して一貫した測定精度とワークフローの向上を実現1
PR (英語)  ビデオ (英語)United Imaging が CUDA* コードから
oneAPI への移行に成功
高度な医療画像診断と治療製品を開発して、革新的な医療 IT ソリューションを提供している
United Imaging (英語) はコードの移行と最適化にインテル® oneAPI ベース・ツールキットを使用

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
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

ソリューション概要 (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。

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法務上の注意書き
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® Gold6252 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 (24instances 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 Gold6252 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 be accomplished 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 byIntel® 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。
* 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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インテル® oneAPI ツール 2023 とインテル® AI ツール 2023 – 特長
強力な新しいアーキテクチャーに最適化された標準ベースのサポートを提供
第 4 世代インテル® スケーラブル・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 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

インテルの今後の CPU と GPU
アーキテクチャーのポートフォリオに最適化されたサポートを提供
第 4 世代インテル® Xeon® スケーラブル・プロ
セッサー
インテル® アドバンスト・マトリクス・エクステン
ション、インテル® クイックアシスト・テクノロジー、インテル® AVX-512、bfloat16 などを搭載

インテル® Xeon® CPU マックス・シリーズ
高帯域幅メモリー搭載

インテル® データセンター GPU
ハードウェア AV1 エンコーダー内蔵のフレッ
クス・シリーズと、データ型の柔軟性、インテル®
Xe マトリクス・エクステンション、ベクトルエン
ジン、Xe リンク、その他の機能を搭載したマッ
クス・シリーズ

コンパイラーと SYCL* サポート

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
CPU と GPU オフロードのパフォーマンスを向上、コードの移植性と生産性を高めるため SYCL* 言語サポートを拡大

インテル® oneAPI マス・カーネル・ライブラリー
BLAS および FFT の CUDA* ライブラリー関数 API の互換性を向上、第 4 世代インテル® Xeon® スケーラブル・プロ
セッサー (開発コード名 Sapphire Rapids) でインテル®
XMX を活用して TF32、FP16、BF16、INT8 データ型の行列乗算計算を最適化、SYCL*、C/Fortran、OpenMP* オフロー
ド・プログラミング向けインターフェイスを提供

インテル® oneAPI DPC++ ライブラリー (インテル®
oneDPL) (英語)
ヒープとソート・アルゴリズムの追加により SYCL* カーネル
での C++ 標準ライブラリーのサポートを拡大し、OpenMP*を使用したスレッドレベルの並列処理に対応
インテル® DPC++ 互換性ツール (英語)
オープンソースの SYCLomatic プロジェクトをベースにしており、ランタイム、ドライバー、cuBLAS、cuDNN を含む、
CUDA* ライブラリー API の移行を向上
インテル® Fortran コンパイラー
Co-Array を実装、MPI や OpenMP* などの外部 API の必要性を排除、OpenMP* 5.x のオフロード機能を拡張、DO
CONCURRENT GPU オフロードを追加、ソースレベルのデバッグの最適化を向上

インテル® oneAPI スレッディング・ビルディング・ブロック
parallel_sort の最新の C++ 標準のサポートと使用法を改善、同時に複数の task_arena を呼び出したときの競合を減らすように同期メカニズムを改善、Microsoft* Visual
Studio* 2022 および Windows Server* 2022 をサポート
インテル® oneAPI ビデオ・プロセシング・ライブラリー
インテル® データセンター GPU フレックス・シリーズのハードウェア AV1 コーデックとインテル® Arc™ グラフィック
スをサポート、OS のサポートが拡張され新たに RHEL9、CentOS* Stream 9、SLES15Sp4、Rocky 9 Linux* をサポート、sample_multi_transcode の並列エンコーディン
グ機能を追加

2022年12月に発表された新機能と拡張機能 - 詳細: バージョン 2023 の機能

50インテル® oneAPI ツール 2023 とインテル® AI ツール 2023 – 特長
強力な新しいアーキテクチャーに最適化された標準ベースのサポートを提供
第 4 世代インテル® スケーラブル・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 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

解析とデバッグ

AI とアナリティクス

レンダリングとビジュアル・コンピューティング

インテル® VTune™ プロファイラー
アプリケーション・パフォーマンス・スナップショット機能により MPI のインバランス問題を特定、使用率、帯域幅の消費、その他の問題について、Xe リンクのクロスカード・トラフィッ
クを可視化、第 4 世代インテル® Xeon® スケーラブル・プロ
セッサー (開発コード名 Sapphire Rapids)、インテル® デー
タセンター GPU マックス・シリーズ (開発コード名 Ponte
Vecchio)、第 13 世代インテル® Core™ プロセッサーをサポート

インテル® AI アナリティクス・ツールキット (英語)
分散トレーニングを除き、Windows* で Linux* と完全に同等でネイティブな実行を実現 (GPU のサポートは 2023年
第一四半期を予定)

インテル® oneAPI レンダリング・ツールキット
CPU で高速な SIMD パフォーマンスを実現するインテル®
インプリシット SPMD プログラム・コンパイラー・ランタイ
ム・ライブラリーを含む

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 (英語)インテル® AMX、インテル® AVX-512、VNNI、bfloat16 を含む、第 4 世代インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッ
サーの高度な機能を利用して、さらに優れた CNN パフォー
マンスを提供インテル® オープン・ボリューム・カーネル・ライブラリー
VDB ボリュームのメモリーレイアウト効率を向上、インテル®
AVX-512 の 8-wide の CPU デバイスモードを追加

インテル® Advisor
メモリー、キャッシュ、計算のボトルネックを特定して優先度を設定し、原因を理解できるインテル® データセンター GPU
マックス・シリーズの自動ルーフライン解析を追加、CPU から GPU へのオフロードのデータ転送再利用コストを最適化する実用的な推奨事項を提供

Modin 向けインテル® ディストリビューション (英語)バックエンドで新しいヘテロジニアス・データ・カーネル(HDK) ソリューションと統合して、負荷の低い計算リソース
から負荷の高いまたは分散計算リソースまで AI ソリュー
ションを拡張インテル® OSPRay およびインテル® OSPRay Studio (英語)
メッシュ・ジオメトリー、プリミティブ、オブジェクトのマルチセグメント・デフォメーション・モーション・ブラー機能、メッシュおよびサブディビジョン・ジオメトリーの face-varying
属性、フォトメトリック・ライト・タイプなどの新しいライト機
能、AI トレーニング向けのセグメンテーション画像を作成するインスタンス ID バッファーなどを追加

インテル® ディストリビューションの Python*GPU への「計算-フォロー-データ」モデルの拡張、ライブラ
リーとフレームワーク間のデータ交換、NumPy* および
Numba パッケージのデータ並列拡張などのベータ機能を含む

2022年12月に発表された新機能と拡張機能 - 詳細: バージョン 2023 の機能

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oneAPI エコシステムのサポート
GeoEastInria: National Institutefor Research in Digital
Science & Technology

Oak Ridge National
Laboratory

SiPearl

Indian Institute ofTechnology Delhi

WeBankUniversity
CollegeLondon
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。* 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。

Verizon*52

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▪ アルゴンヌ国立研究所 (英語) は現在のインテル® CPU と将来のインテル® 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® oneAPI 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 上で強力なパフォーマンスを発揮▪ 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 – Tencent はインテル® oneAPI ツールを使用して MySQL* のパフォーマンスを最大 85% 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††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。

ビデオ [3:45] (英語)53インテル® oneAPI ツールキット
無料版

ローカルで実行

ダウンロードインテル® デベロッパー・
クラウドで実行
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

素早く開始

リポジトリー

コードサンプル、クイック・スタート・ガイド、ウェビナー、トレーニング

software.intel.com/oneapi (英語)

コンテナ

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
ベータ版公開中

数秒で起動して実行可能

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インテル® oneAPI 優先サポート
インテル® oneAPI ツールキットの優先サポート▪ インテル® oneAPI ツールキット (ベース/HPC/IoT/レンダリング)の有償版には優先サポートが含まれる▪ インテルのソフトウェア・サポート・エンジニアに直接問い合わせることが可能▪ 迅速な対応が得られる▪ 製品の以前のバージョンとアップデートにアクセス可能▪ 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
ンを低価格で利用可能

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インテル® oneAPI コミュニティー
無料のインテル・コミュニティー・サポート▪ インテルのパブリック・コミュニティー・フォーラムによるサポート▪ インテル® oneAPI ツールキットの最新バージョンのみにアクセス可能▪ 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

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SYCL* を使用すべき理由
sycl::queue q(cpu_selector{});sycl::queue q(gpu_selector{});auto A = sycl::malloc_shared<float>(n, q);auto B = sycl::malloc_shared<float>(n, q);auto A = sycl::malloc_shared<float>(n, q);auto B = sycl::malloc_shared<float>(n, q);q.parallel_for( sycl::range<1>{n},[=] (sycl::id<1> i) {B[i] += A[i] * A[i];}).wait();q.parallel_for( sycl::range<1>{n},[=] (sycl::id<1> i) {B[i] += A[i] * A[i];}).wait();▪ 標準 C++17 は開発者の生産性を高める▪ 統合共有メモリー▪ マルチアーキテクチャー(CPU、GPU、FPGA、その他のターゲット)▪ アクセラレーター構文(デバイスの選択、オフロード、
メモリー転送)▪ シングルソース(ホストとデバイスコード)▪ 標準とオープン仕様ベースのスタック (CLANG、LLVM、
SPIR-V*、レベルゼロ)

上記の例では静的にターゲットを指定していますが (ピンクの太字部分)、動的に指定することも可能です。

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データ並列 C++SYCL* の oneAPI 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

ダイレクト・プログラミング:

SYCL*/データ並列 C++▪ 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

コミュニティーによる拡張
Khronos SYCL*▪ 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

ISO C++▪ 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

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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