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賦能開發者，英特爾發布oneAPI 2022工具包

2021-12-23 15:56:52 英特爾

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英特爾發布了oneAPI 2022工具包。此次發布的最新增強版工具包擴展了跨架構開發的特性，為開發者提供更強的實用性和更豐富的架構選擇，用以加速計算。

英特爾公司首席技術官、高級副總裁、軟件和先進技術事業部總經理 Greg Lavender表示：“我十分敬佩oneAPI軟件工程團隊所完成的900多項技術改進，這些技術改進加速了關鍵應用工作負載在英特爾的客戶端和服務器CPU和GPU上的開發時間和性能。深度技術創新的豐富oneAPI套組符合關鍵的行業標準，讓應用程序開發者能獲得從云到邊緣更出色的運行性能。今天發布的oneAPI 2022版本，已準備好多語言支持和跨架構性能加速，以進一步提高英特爾平臺上程序員的生產力。”

新功能包括第一款能執行C++、SYCL和Fortran的統一編譯器，用于CPU和GPU的Data Parallel Python，先進的加速器性能建模和調試，以及用于AI和光線追蹤可視化工作負載的性能加速。oneAPI跨架構編程模型為開發者提供了工具，旨在構建跨架構應用程序時提高代碼開發的效率和速度的工具。

據Evans Data的調查顯示，40%的開發者需要在異構系統上使用一種以上的處理器、處理器內核或協處理器。oneAPI正在推動跨CPU、GPU、FPGA及其他加速器的異構構造中的跨架構計算創新，加速其步伐。跨架構計算創新需要軟件將其中要素組合成一個完整的解決方案。oneAPI讓開發者可以自由地為特定解決方案選擇最佳硬件，而無需承擔專有編程模型的經濟和技術負擔。

2022年英特爾® oneAPI工具包通過一套完整的先進工具，包括編譯器、庫、預優化框架、分析器和調試器，提供性能和生產力。自去年以來，增加了超過900個新的、增強的功能，加強了基礎和特定領域工具包中的每一個工具。新版本現可在英特爾® DevCloud中免費下載或使用。

跨架構編程

英特爾創建了世界領先的統一編譯器，使用通用的LLVM后端實現用于CPU和GPU的C++、SYCL和Fortran。
在CPU和GPU上對目前最流行的編程語言Python進行加速計算。
英特爾® DPC++兼容性工具得到完善，可以將90%至95%的CUDA代碼自動遷移到SYCL/DPC++。

在最新硬件上的性能

硬件支持：英特爾Intel oneAPI工具包進行了優化，以支持最新和即將推出的新硬件的先進功能，包括具備AVX-VNNI的第12代英特爾®酷睿™處理器，具備英特爾®高級矩陣擴展（AMX）的下一代英特爾® 至強® 可拓展處理器，代號 Sapphire Rapids，以及即將推出的X^e客戶端和數據中心GPU。

AI性能優化

憑借最新的英特爾®TensorFlow優化版和英特爾®PyTorch優化版，深度學習框架性能比早期版本提速10倍。
全新英特爾®Scikit-learn擴展包（Intel® Extension for Scikit-learn）在英特爾 CPU上的機器學習算法相比現有開源版本提速超過100倍。
推出英特爾®神經網絡壓縮器（Intel® Neural Compressor），通過跨多個深度學習框架訓練后的優化技術來提高推理性能。

提升開發生產力的先進工具

針對CPU及加速器的專業性能分析：英特爾®VTune™ Profiler的Flame Graph顯示有助于提高性能熱點可視化能力。英特爾®Advisor的加速器性能建模使得開發者可以在修改代碼前評估卸載到GPU的性能優勢。
為先進光線追蹤技術包括錐體遙測，輔助特征降噪和FP16在內的新功能提供支持，提供更強大的形狀并縮短渲染時間，以提高整體渲染性能。同時，為即將發布的英特爾X^e GPU實時去噪提供支持，并進一步提高業界領先、最終幀、產品化質量的渲染效果。
擴展了開發環境的支持范圍，包括更深層次的Microsoft Visual Studio Code集成、支持Microsoft Visual Studio 2022和適用于Linux開發的Windows子系統Microsoft WSL2。

關于英特爾® oneAPI工具包：英特爾oneAPI工具包提供了為英特爾 CPU、GPU和FPGA等開發高性能跨架構應用程序和解決方案所需的工具。oneAPI的組合工具包（基本工具包和特定領域的附加組件）簡化了編程，幫助開發者提高生產力并提供出色性能，加速創新。這些工具包包括用于高性能異構計算的先進優化編譯器、庫、框架和分析工具，實現了oneAPI規范并與優化工具協同工作。

關于oneAPI：oneAPI提供一個開放、統一的跨架構編程模型，旨在簡化跨多架構的開發過程（如CPU、GPU、FPGA、其他加速器）。oneAPI讓開發者在一個開放、基于標準的編程環境中，打破基于單個廠商的封閉式編程模型的限制，為加速計算提供出色性能，并且允許代碼持續迭代。

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