Перейти к содержанию

OneAPI

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
oneAPI
Тип Спецификация программного обеспечения с открытым исходным кодом, предназначенная для параллельных вычислений
Операционная система кроссплатформенная
Аппаратная платформа кроссплатформенная
Последняя версия (13 ноября 2020; 5 лет назад (2020-11-13))
Репозиторий github.com/oneapi-src
Сайт oneapi.io (англ.) — официальный сайт OneAPI

oneAPI — открытый стандарт унифицированного прикладного программного интерфейса, предназначенный для использования на различных вычислительных ускорительных архитектурах, включающих графические процессоры, нейронные процессоры и программируемые пользователем вентильные матрицы. Стандарт предназначен для устранения необходимости поддержания разработчиками отдельных кодовых баз, множества программных языков, и различных инструментов и рабочих процессов для каждой архитектуры[1][2][3][4].

Спецификация oneAPI

[править | править код]

Спецификация oneAPI расширяет существующие модели программирования для разработчиков, позволяя использовать несколько аппаратных архитектур с помощью языка параллельных данных, набора библиотек API и низкоуровневого аппаратного интерфейса для поддержки межархитектурного программирования. Она построена на существующих промышленных стандартах и предоставляет открытый, кроссплатформенный стэк разработки.[5][6]

DPC++[7][8] — открытый, кросс-архитектурный язык, созданный на базе языка C++ и SYCL стандартах промышленного консорциума Khronos Group.[9] DPC++ — имплементация стандарта SYCL с расширениями, предложенными для включения в будущие версии SYCL стандарта. Одним из примеров такого включения, является внесение использования унифицированной общей памяти, групповых алгоритмов и подгрупп в стандарт SYCL 2020.[10][11][12]

Библиотеки oneAPI

[править | править код]

Набор API[5] охватывает несколько областей, в которых заметно преимущество от использования ускорения, включая библиотеки для линейной алгебры, глубокого обучения, машинного обучения, обработки видео, а также других областей.

Название библиотеки Краткое

название

Описание
oneAPI DPC++ Library oneDPL Алгоритмы и функции для ускорения программирования ядра DPC++
oneAPI Math Kernel Library oneMKL Математические подпрограммы, включающие линейную алгебру, быстрое преобразование Фурье, и векторную математику
oneAPI Data Analytics Library oneDAL Функции для работы с машинным обучением и анализом данных
oneAPI Deep Neural Network Library oneDNN Функции нейронных сетей для тренировки и использования глубокого обучения
oneAPI Collective Communications Library oneCCL Шаблоны коммуникации для распределенного глубокого обучения
oneAPI Threading Building Blocks oneTBB Библиотека шаблонов для управления потоками выполнения и памятью
oneAPI Video Processing Library oneVPL Кодирование, декодирование, транскодирование, и обработка видео в реальном времени

Исходный код большинства реализаций выше указанных библиотек доступен на сайте GitHub.[13]

В документации oneAPI также указан API "Нулевого уровня", определяющий низкоуровневые интерфейсы прямого доступа к железу и набор компонентов для трассировки лучей с собственными API интерфейсами.[5]

Уровень абстракции аппаратного обеспечения

[править | править код]

oneAPI Level Zero,[14][15][16] — низкоуровневый аппаратный интерфейс, определяющий набор возможностей и служб, которые необходимы аппаратному ускорителю для взаимодействия со средами исполнения компилятора и другими инструментами разработчика.

Реализация

[править | править код]

Компания Intel выпустила наборы инструментов oneAPI производственного качества, которые реализуют данную спецификацию и добавила миграцию кода CUDA, а также инструменты для анализа и отладки.[17][18][19] В состав этих инструментов входит Intel oneAPI DPC++/C++ Compiler,[20] Intel Fortran Compiler, Intel VTune Профайлер[21] и множество производительных библиотек.

Компания Codeplay выпустила слой с открытым исходным кодом[22][23][24], позволяющий библиотеке oneAPI SYCL/DPC++ работать на графических процессорах Nvidia с использованием CUDA.

Гейдельбергский университет разработал реализацию SYCL/DPC++ для графических процессоров AMD и Nvidia.[25]

Компания Huawei выпустила DPC++ компилятор для своего чипсета Ascend AI.[26]

Компания Fujitsu создала ARM версию библиотеки глубокой нейронной сети oneAPI (Deep Neural Network Library (oneDNN)) с открытым исходным кодом для процессора, использующегося в суперкомпьютере [27] Fugaku.

Примечания

[править | править код]
  1. ↑ Intel Expands its Silicon Portfolio, and oneAPI Software Initiative for Next-Generation HPC (амер. англ.). HPCwire (9 декабря 2019). Дата обращения: 11 февраля 2020. Архивировано 25 сентября 2020 года.
  2. ↑ Intel Debuts New GPU – Ponte Vecchio – and Outlines Aspirations for oneAPI (амер. англ.). HPCwire (18 ноября 2019). Дата обращения: 11 февраля 2020. Архивировано 4 марта 2020 года.
  3. ↑ SC19: Intel Unveils New GPU Stack, oneAPI Development Effort - ExtremeTech. www.extremetech.com. Дата обращения: 11 февраля 2020. Архивировано 20 ноября 2019 года.
  4. ↑ Kennedy, Patrick. Intel One API to Rule Them All Is Much Needed to Expand TAM (амер. англ.). ServeTheHome (24 декабря 2018). Дата обращения: 11 февраля 2020. Архивировано 24 ноября 2019 года.
  5. 1 2 3 oneAPI Specification. oneAPI. Архивировано 11 марта 2023 года.
  6. ↑ Preparing for the Arrival of Intel's Discrete High-Performance GPUs (амер. англ.). HPCwire (23 марта 2021). Дата обращения: 29 марта 2021. Архивировано 30 марта 2021 года.
  7. ↑ Data Parallel C++: Mastering DPC++ for Programming of Heterogeneous Systems Using C++ and SYCL. Apress. Архивировано 11 марта 2023 года.
  8. ↑ Team, Editorial. Heterogeneous Computing Programming: oneAPI and Data Parallel C++ (амер. англ.). insideBIGDATA (16 декабря 2019). Дата обращения: 11 февраля 2020. Архивировано 25 апреля 2020 года.
  9. ↑ The Khronos Group (англ.). The Khronos Group (11 февраля 2020). Дата обращения: 11 февраля 2020. Архивировано 28 сентября 2020 года.
  10. ↑ Khronos Steps Towards Widespread Deployment of SYCL with Release of SYCL 2020 Provisional Specification (англ.). The Khronos Group (30 июня 2020). Дата обращения: 6 июля 2020. Архивировано 7 июля 2020 года.
  11. ↑ staff. New, Open DPC++ Extensions Complement SYCL and C++ (амер. англ.). insideHPC (30 июня 2020). Дата обращения: 6 июля 2020. Архивировано 6 июля 2020 года.
  12. ↑ SYCL 2020 Launches with New Name, New Features, and High Ambition (амер. англ.). HPCwire (9 февраля 2021). Дата обращения: 16 февраля 2021. Архивировано 14 февраля 2021 года.
  13. ↑ oneAPI-SRC (англ.). GitHub. Дата обращения: 11 марта 2023. Архивировано 11 марта 2023 года.
  14. ↑ Verheyde 2019-12-08T16:11:19Z, Arne. Intel Releases Bare-Metal oneAPI Level Zero Specification (англ.). Tom's Hardware. Дата обращения: 11 февраля 2020. Архивировано 8 декабря 2019 года.
  15. ↑ Intel's Compute Runtime Adds oneAPI Level Zero Support - Phoronix. www.phoronix.com. Дата обращения: 10 марта 2020. Архивировано 29 сентября 2020 года.
  16. ↑ Initial Benchmarks With Intel oneAPI Level Zero Performance - Phoronix. www.phoronix.com. Дата обращения: 13 апреля 2020. Архивировано 12 апреля 2020 года.
  17. ↑ Intel Champions XPU Vision With oneAPI, Data Center GPUs - SDxCentral. SDxCentral (амер. англ.). 11 ноября 2020. Архивировано 17 января 2021. Дата обращения: 11 марта 2023.
  18. ↑ Intel Debuts oneAPI Gold and Provides More Details on GPU Roadmap (амер. англ.). HPCwire (11 ноября 2020). Дата обращения: 11 ноября 2020. Архивировано 11 ноября 2020 года.
  19. ↑ Moorhead, Patrick. Intel Announces Gold Release Of OneAPI Toolkits And New Intel Server GPU (англ.). Forbes. Дата обращения: 8 декабря 2020. Архивировано 3 декабря 2020 года.
  20. ↑ Data Parallel C++ for Cross-Architecture Applications (англ.). Intel. Дата обращения: 7 октября 2021.
  21. ↑ Fix Performance Bottlenecks with Intel® VTune™ Profiler (англ.). Intel. Дата обращения: 7 октября 2021.
  22. ↑ Codeplay Open Sources a Version of DPC++ for Nvidia GPUs (амер. англ.). HPCwire (5 февраля 2020). Дата обращения: 12 февраля 2020. Архивировано 6 февраля 2020 года.
  23. ↑ Intel's oneAPI / DPC++ / SYCL Will Run Atop NVIDIA GPUs With Open-Source Layer - Phoronix. www.phoronix.com. Дата обращения: 6 декабря 2019. Архивировано 18 декабря 2019 года.
  24. ↑ Codeplay - Codeplay contribution to DPC++ brings SYCL support for NVIDIA GPUs. www.codeplay.com. Дата обращения: 11 февраля 2020. Архивировано 5 февраля 2020 года.
  25. ↑ Salter, Jim. Intel, Heidelberg University team up to bring Radeon GPU support to AI (амер. англ.). Ars Technica (30 сентября 2020). Дата обращения: 7 октября 2021. Архивировано 7 октября 2021 года.
  26. ↑ Extending DPC++ with Support for Huawei Ascend AI Chipset (англ.), Архивировано 7 октября 2021, Дата обращения: 7 октября 2021
  27. ↑ fltech. A Deep Dive into a Deep Learning Library for the A64FX Fugaku CPU - The Development Story in the Developer's Own Words (яп.). fltech - 富士通研究所の技術ブログ. Дата обращения: 10 февраля 2021. Архивировано 6 марта 2021 года.