英特爾工具的新功能提升了跨平臺生產(chǎn)力

今天，英特爾宣布英特爾? oneAPI工具包的2023年版本已在英特爾?開發(fā)者云平臺（Intel? Developer Cloud）上線，并正在通過現(xiàn)有的渠道推送。新的oneAPI 2023工具包支持即將推出的第四代英特爾?至強?可擴展處理器、英特爾?至強? CPU Max 系列和英特爾?數(shù)據(jù)中心GPU，包括Flex系列和新的Max系列。這些工具可提升性能和生產(chǎn)力，并增加了對新的Codeplay1插件的支持，使開發(fā)者能更容易地為那些非英特爾的GPU架構(gòu)編寫SYCL代碼。這些基于標準的工具提供了硬件方面的選擇，也讓在跨架構(gòu)系統(tǒng)上運行的高性能應(yīng)用的開發(fā)變得更加輕松。

(資料圖)

英特爾oneAPI 2023工具包包括一套完整的最新編譯器、庫、分析和移植工具，以及優(yōu)化后的AI和機器學習框架，讓開發(fā)者能為oneAPI支持的CPU、GPU和FPGA構(gòu)建高性能、跨架構(gòu)的應(yīng)用。開發(fā)者可使用這些工具快速實現(xiàn)性能目標，并通過單個代碼庫節(jié)省時間，從而將更多時間用于創(chuàng)新。

新版本的oneAPI工具包可幫助開發(fā)者利用英特爾硬件的先進功能：

第4代英特爾至強可擴展處理器和至強CPU Max系列，內(nèi)置英特爾?高級矩陣擴展（英特爾? AMX）、Quick Assist 技術(shù)（QAT）、英特爾?AVX-512、bfloat16 及更多。

英特爾?數(shù)據(jù)中心GPU，包括內(nèi)置基于硬件的AV1編碼器的Flex系列，以及Max系列。Max系列提供靈活數(shù)據(jù)類型的支持，內(nèi)置英特爾? X^e矩陣擴展（英特爾?XMX）、矢量化引擎（vector engine）、英特爾?X^e-Link互聯(lián)擴展和其它功能。

oneAPI 2023工具包具有先進的軟件性能：

英特爾? Fortran編譯器（Intel? Fortran Compiler）提供了完整的 Fortran 語言直至 Fortran 2018標準的支持，并擴展了對 OpenMP GPU 分流的支持，加快了符合標準的應(yīng)用程序的開發(fā)。

英特爾? oneAPI數(shù)學內(nèi)核庫（oneMKL）包含OpenMP 分流能力的擴展，提高了可移植性。

英特爾? oneAPI 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫（oneDNN） 支持第四代英特爾至強處理器和Max系列CPU處理器的高級深度學習功能，包括英特爾?AMX、英特爾?AVX-512、VNNI 和 bfloat16。

通過豐富的SYCL支持，以及代碼遷移和分析工具的強化，讓面向多架構(gòu)系統(tǒng)的代碼開發(fā)變得更輕松，進而提高開發(fā)者的生產(chǎn)力。

英特爾?oneAPI DPC++/C++編譯器增加了Codeplay為英偉達和AMD GPU開發(fā)的新插件的支持，以簡化SYCL代碼的編寫，并提高代碼面向這些處理器架構(gòu)的可移植性。這提供了一個統(tǒng)一的構(gòu)建環(huán)境，并整合了工具，以提高跨平臺生產(chǎn)力。作為該解決方案的一部分，英特爾和Codeplay將為英偉達GPU的oneAPI插件開始提供商業(yè)化的優(yōu)先支持（priority support）。

基于開源 SYCLomatic的英特爾? DPC++ 兼容性工具增加了100多個新的CUDA APIs支持，讓從CUDA到SYCL的代碼遷移變得更容易。

用戶可以使用英特爾?VTune? Profiler識別大規(guī)模MPI應(yīng)用中的不均衡問題。

英特爾? Advisor為英特爾數(shù)據(jù)中心GPU Max系列添加了自動化roofline分析，以識別內(nèi)存、緩存或計算瓶頸，確認其原因并進行優(yōu)先處理，同時提供可操作的建議，以優(yōu)化從CPU到GPU 的工作負載分流中的重復數(shù)據(jù)傳輸成本。

48%⁴的開發(fā)者面向使用多種處理器的異構(gòu)系統(tǒng)進行開發(fā)，因此需要更高效的跨架構(gòu)編程來應(yīng)對現(xiàn)實工作負載日益擴大的范圍和規(guī)模。結(jié)合使用oneAPI 的開放、統(tǒng)一的編程模型與英特爾基于標準的多架構(gòu)工具，開發(fā)者能夠在CPU和加速器的硬件、性能、生產(chǎn)力和代碼可移植性方面自由地進行選擇。相反，為專有編程模型（如 CUDA）編寫的代碼，缺乏面向其它硬件的可移植性，讓開發(fā)實踐變得孤立，將企業(yè)困于一個封閉的生態(tài)系統(tǒng)中。

此外，開放生態(tài)系統(tǒng)也在繼續(xù)擴大對oneAPI的使用，新的oneAPI卓越中心正在陸續(xù)成立。劍橋大學Open Zettascale 實驗室正致力于將重要的百萬兆級的備選代碼（candidate codes）移植到oneAPI上，包括CASTEP、FEniCS和AREPO。該中心還提供課程和研討會，由專家講授oneAPI使用方法和工具，用于編譯和移植代碼以及優(yōu)化性能。目前，在全球總共已經(jīng)建立了30個oneAPI卓越中心。

*可前往英特爾新聞發(fā)布室了解更多產(chǎn)品性能具體細節(jié)：https://www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/oneapi-2023-tools-...

了解更多信息，請訪問：Codeplay宣布為英偉達和AMD硬件推出oneAPI插件 | 英特爾oneAPI 2023工具包的功能細節(jié)|介紹英特爾oneAPI 2023工具包（博客）| 英特爾oneAPI 工具包2023版預覽（網(wǎng)絡(luò)研討會錄像）| oneAPI和Codeplay

備注：

¹Codeplay是一家英特爾旗下的公司。

² MLPerf? DeepCAM:?

使用優(yōu)化后的Pytorch 1.11在MLPerf? HPC-AI v 0.7 DeepCAM訓練基準上獲得未經(jīng)認證的性能提升。結(jié)果沒有經(jīng)過MLCommons協(xié)會的認證。未經(jīng)認證的結(jié)果沒有經(jīng)過MLPerf?審查，可能使用與經(jīng)MLPerf?規(guī)范認證的結(jié)果不一致的測量方法和/或工作負載實現(xiàn)方式。MLPerf?名稱和標識是MLCommons協(xié)會在美國和其他國家的商標。保留所有權(quán)利。嚴禁未經(jīng)授權(quán)的使用。更多信息見www.mlcommons.org。

AMD EPYC 7763 ：英特爾截至2022年4月7日的測試。1-節(jié)點，2x?AMD EPYC 7763，啟用超線程，禁用 Turbo，總內(nèi)存 512 GB（16 個插槽/32 GB/3200 MHz, DDR4），BIOS版本AMI 1.1b，ucode版本0xa001144，操作系統(tǒng)Red Hat Enterprise Linux 8.5 (Ootpa)，內(nèi)核4.18.0-348.7.1.el8_5.x86_64，編譯器gcc（GCC）8.5.0 20210514 (Red Hat 8.5.0-4)，https://github.com/mlcommons/hpc/tree/main/deepcam, torch1.11.0a0+git13cdb98, torch-1.11.0a0+git13cdb98-cp38-cp38-linux_x86_64.whl, torch_ccl-1.2.0+44e473a-cp38-cp38-linux_x86_64.whl, intel_extension_for_pytorch-1.10.0+cpu-cp38-cp38-linux_x86_64.whl，Intel MPI 2021.5，Python3.8

英特爾? 至強? 8380可擴展處理器：英特爾截至2022年4月7日的測試。1-節(jié)點，2x 英特爾? 至強? 8380處理器，啟用超線程，禁用 Turbo，總內(nèi)存 512 GB（16個插槽/32 GB/3200 MHz, DDR4），BIOS版本 SE5C6200.86B.0022.D64.2105220049，ucode版本0xd0002b1，操作系統(tǒng)Red Hat Enterprise Linux 8.5 (Ootpa)，內(nèi)核4.18.0-348.7.1.el8_5.x86_64，編譯器gcc (GCC) 8.5.0 20210514 (Red Hat 8.5.0-4)，https://github.com/mlcommons/hpc/tree/main/deepcam, torch1.11.0a0+git13cdb98, torch-1.11.0a0+git13cdb98-cp38-cp38-linux_x86_64.whl, torch_ccl-1.2.0+44e473a-cp38-cp38-linux_x86_64.whl, intel_extension_for_pytorch-1.10.0+cpu-cp38-cp38-linux_x86_64.whl (AVX-512), Intel MPI 2021.5，Python3.8

英特爾? 至強? CPU Max 系列（緩存模式）AVX-512：英特爾截至2022年5月25日的測試。1-節(jié)點，2x英特爾? 至強? CPU Max 系列，啟用超線程，禁用 Turbo，總內(nèi)存 128GB 高帶寬內(nèi)存（HBM）和1TB（16個插槽/ 64 GB/ 4800 MHz, DDR5），集群模式：SNC4，BIOS版本EGSDCRB1.86B.0080.D05.2205081330，ucode版本0x8f000320，操作系統(tǒng)CentOS Stream 8，內(nèi)核5.18.0-0523.intel_next.1.x86_64+server，編譯器gcc (GCC) 8.5.0 20210514 (Red Hat 8.5.0-10), https://github.com/mlcommons/hpc/tree/main/deepcam, torch1.11.0a0+git13cdb98, AVX-512, FP32, torch-1.11.0a0+git13cdb98-cp38-cp38-linux_x86_64.whl, torch_ccl-1.2.0+44e473a-cp38-cp38-linux_x86_64.whl, intel_extension_for_pytorch-1.10.0+cpu-cp38-cp38-linux_x86_64.whl (AVX-512)，Intel MPI 2021.5，Python3.8

NVIDIA A100 80GB：英特爾截至2022年4月13日的測試。1-節(jié)點，2x英特爾? 至強? 8360Y可擴展處理器，啟用超線程，啟用Turbo，總內(nèi)存 256 GB（16個插槽/16 GB/3200 MHz），PCIe 版 NVIDIA A100，BIOS版本AMI 1.1b，ucode版本0xd000311，操作系統(tǒng)Red Hat Enterprise Linux 8.4 (Ootpa)，內(nèi)核4.18.0-305.el8.x86_64，編譯器gcc (GCC) 8.4.1 20200928 (Red Hat 8.4.1-1)，https://github.com/mlcommons/hpc/tree/main/deepcam, pytorch1.11.0 py3.7_cuda11.3_cudnn8.2.0_0, cudnn 8.2.1, cuda11.3_0, intel-openmp 2022.0.1 h06a4308_3633，python3.7

英特爾? 至強? CPU Max 系列（緩存模式）BF16/AMX：英特爾截至2022年5月25日的測試。 1-節(jié)點，2x英特爾? 至強? CPU Max 系列，啟用超線程，禁用 Turbo，總內(nèi)存128GB高帶寬內(nèi)存（HBM） 和1TB（16個插槽/64 GB/4800 MHz，DDR5），集群模式：SNC4，BIOS版本EGSDCRB1.86B.0080.D05.2205081330，ucode版本0x8f000320，操作系統(tǒng)CentOS Stream 8，內(nèi)核5.18.0-0523.intel_next.1.x86_64+server，編譯器gcc (GCC) 8.5.0 20210514 (Red Hat 8.5.0-10)，https://github.com/mlcommons/hpc/tree/main/deepcam, torch1.11.0a0+git13cdb98, AVX-512 FP32, torch-1.11.0a0+git13cdb98-cp38-cp38-linux_x86_64.whl, torch_ccl-1.2.0+44e473a-cp38-cp38-linux_x86_64.whl, intel_extension_for_pytorch-1.10.0+cpu-cp38-cp38-linux_x86_64.whl (AVX-512，AMX，啟用BFloat16)，Intel MPI 2021.5，Python3.8

第四代英特爾? 至強? 可擴展處理器多節(jié)點集群：英特爾截至2022年4月9日的測試。16-節(jié)點集群，1-節(jié)點，2x第四代英特爾? 至強? 可擴展處理器，啟用超線程，啟用Turbo，總內(nèi)存 256 GB（16個插槽/16 GB/4800 MHz，DDR5），BIOS版本Intel SE5C6301.86B.6712.D23.2111241351，ucode版本0x8d000360，操作系統(tǒng)Red Hat Enterprise Linux 8.4 (Ootpa)，內(nèi)核4.18.0-305.el8.x86_64，編譯器gcc (GCC) 8.4.1 20200928 (Red Hat 8.4.1-1)，https://github.com/mlcommons/hpc/tree/main/deepcam, torch1.11.0a0+git13cdb98 AVX-512, FP32, torch-1.11.0a0+git13cdb98-cp38-cp38-linux_x86_64.whl, torch_ccl-1.2.0+44e473a-cp38-cp38-linux_x86_64.whl, intel_extension_for_pytorch-1.10.0+cpu-cp38-cp38-linux_x86_64.whl (AVX-512)，Intel MPI 2021.5，Python3.8

³ LAMMPS

與AMD EPYC 7773X相比，英特爾? 至強? CPU Max系列運行LAMMPS工作負載（原子流體的Geomean、銅、DPD、液晶、聚乙烯、蛋白質(zhì)、Stillinger-Weber勢、Tersoff勢、水）的性能要高1.9倍。

與英特爾? 至強? 8380處理器相比，英特爾? 至強? CPU Max系列處理器運行LAMMPS工作負載（原子流體的Geomean、銅、DPD、液晶、聚乙烯、蛋白質(zhì)、Stillinger-Weber勢、Tersoff勢、水）的性能要高1.6倍。Intel? Xeon? 8380：基于英特爾截至2022年10月28日的測試。1-節(jié)點，2x英特爾? 至強? 8380處理器，啟用超線程，啟用Turbo，NUMA配置的SNC2，總內(nèi)存256GB（16x16GB 3200MT/s, Dual-Rank），BIOS版本SE5C620.86B.01.01.0006.2207150335，ucode版本0xd000375，操作系統(tǒng)Rocky Linux 8.6，Linux版本4.18.0-372.26.1.el8_6.crt1.x86_64，LAMMPS v2021-09-29 cmkl:2022.1.0, icc:2021.6.0, impi:2021.6.0, tbb:2021.6.0; 線程/核:; 啟用Turbo; BuildKnobs:-O3 -ip -xCORE-AVX512 -g -debug inline-debug-info -qopt-zmm-usage=high

AMD EPYC 7773X: 基于英特爾截至2022年10月6日的測試。1-節(jié)點，2x AMD EPYC, 啟用超線程，啟用Turbo，NUMA配置的NPS數(shù)：4，總內(nèi)存256GB（16x16GB 3200MT/s, Dual-Rank），BIOS版本M10, ucode版本0xa001224，操作系統(tǒng)Rocky Linux 8.6 (Green Obsidian)，Linux版本4.18.0-372.26.1.el8_6.crt1.x86_64, LAMMPS v2021-09-29 cmkl:2022.1.0, icc:2021.6.0, impi:2021.6.0, tbb:2021.6.0; 線程/核:; 啟用Turbo; BuildKnobs:-O3 -ip -g -debug inline-debug-info -axCORE-AVX2 -march=core-avx2;

英特爾? 至強? CPU Max系列：英特爾截至2022年8月31日的測試。1-節(jié)點，2x英特爾? 至強? CPU Max 系列，啟用超線程，啟用Turbo，NUMA配置的SNC4，總內(nèi)存128 GB（3200MHz的HBM2e高帶寬內(nèi)存），BIOS版本SE5C7411.86B.8424.D03.2208100444，ucode版本0x2c000020，操作系統(tǒng)CentOS Stream 8，Linux版本5.19.0-rc6.0712.intel_next.1.x86_64+server, LAMMPS v2021-09-29 cmkl:2022.1.0, icc:2021.6.0, impi:2021.6.0, tbb:2021.6.0; 線程/核:; 禁用Turbo; BuildKnobs:-O3 -ip -xCORE-AVX512 -g -debug inline-debug-info -qopt-zmm-usage=high

⁴ Evans Data Global Development Survey Report 22.1, 2022年6月

性能因用途、配置和其他因素而異。欲了解更多信息，請訪問www.Intel.com/PerformanceIndex。結(jié)果可能會有所不同。

性能結(jié)果基于截至配置中所示日期的測試，并且可能無法反映所有公開可用的更新。

英特爾不負責控制或?qū)徲嫷谌綌?shù)據(jù)。在評估數(shù)據(jù)準確性時，請參考其他信息源。

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