Intel Data Parallel C++ für parallele Architekturen nutzen

Mit Intel DPC++ kostenlos starten

Intel DPC++ bietet eine Programmierungsumgebung, in der Entwickler Code schreiben und ausführen können, ohne tief in die technischen Details der parallelen Architekturen einzutauchen. Die Plattform verwendet eine moderne Syntax, die C++ ähnlich ist, aber spezielle Anweisungen für parallele Berechnungen bereitstellt. Die Anweisungen lassen sich leicht integrieren.

Intel stellt den oneAPI DPC++/C++ Compiler und andere Ressourcen zur Verwendung mit Intel DPC++ kostenlos zur Verfügung. Intel oneAPI ist eine plattformübergreifende Entwicklungsumgebung. Sie bietet eine einheitliche Programmier- und Optimierungserfahrung für eine Vielzahl von Geräte- und Architekturtypen, einschließlich CPUs, GPUs, FPGAs und anderer spezialisierter Hardware.

Mit oneAPI können Entwickler ihre Anwendungen für verschiedene Plattformen schreiben, debuggen und optimieren, ohne sich an die jeweiligen spezifischen Programmiermodelle anpassen zu müssen. oneAPI bietet eine Vielzahl von Bibliotheken und Werkzeugen, einschließlich DPC++. Das Ziel von oneAPI ist, Entwicklern eine einfache und effiziente Möglichkeit zu bieten, ihre Anwendungen für die parallelen Architekturen von Intel und anderen Herstellern zu optimieren und zu beschleunigen.

Kosten bei der Entwicklung entstehen für die Verwendung von Drittanbieter-Tools und -Lösungen, die mit Intel DPC++ integriert werden können. Das sollte man bei der Entwicklung mit der Umgebung beachten. Es ist auch möglich, dass Entwickler für spezielle Funktionen und Leistungen, die von Intel oder anderen Anbietern bereitgestellt werden, Gebühren zahlen müssen. Wer diese zusätzlichen Funktionen nicht braucht, kann in Intel DPC++ kostenlos loslegen.

So funktioniert Intel DPC++

Mit Intel DPC++ können Anwendungen für eine breite Palette von parallelen Architekturen und Plattformen entwickelt werden. Die Plattform bietet zahlreiche Tools und Bibliotheken.

Intel DPC++ verwendet eine C++-Syntax und bietet eine einfache Möglichkeit, parallele Anwendungen zu schreiben, ohne sich mit niedrigeren Schichten von Parallel-APIs befassen zu müssen. Hinzu kommt, dass sich die Entwicklung von einzelnen Kernen bis hin zu vielen Geräten skalieren lässt. Für die parallele Verarbeitung großer Datenmengen ist das ideal. Die Plattform kann mit anderen Tools und Lösungen wie TensorFlow und OpenCV integriert werden, was es Entwicklern erlaubt, ihre Anwendungen zu erweitern und zu verbessern.

Es gibt verschiedene Beispiele für die Verwendung von Intel DPC++ in verschiedenen Anwendungsbereichen:

• Parallele Verarbeitung großer Bildbibliotheken, um zeitaufwendige Operationen wie Kantenerkennung und Farbanpassung schneller durchzuführen.
• Parallele Ausführung von maschinellem Lernen auf GPUs und FPGAs, um die Trainingszeiten von Modellen zu verkürzen.
• Intel DPC++ kann für die parallele Ausführung von Finite-Elemente-Simulationen verwendet werden, um komplexe mechanische Prozesse zu modellieren und zu simulieren.
• Parallele Verarbeitung von Wetterdaten, um genauere Vorhersagen zu erstellen
• Parallele Verarbeitung von großen genomischen Datensätzen, um Mutationen und genetische Abweichungen zu erkennen.

Hier ist ein einfaches Beispiel für die Verwendung von Intel DPC++:

#include <iostream>

#include <array>

#include <algorithm>

#include <execution>

int main() {

  std::array<int, 10> arr = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};

  // Verwenden Sie einen Parallelalgorithmus zur Addition aller Elemente im Array

  int result = std::transform_reduce(std::execution::par, arr.begin(), arr.end(), 0, std::plus<int>(), [](int x) { return x; });

  std::cout << "Das Ergebnis ist: " << result << std::endl;

  return 0;

}

In diesem Beispiel verwenden wir den transform_reduce-Algorithmus aus der <execution>-Bibliothek, um die Elemente im Array parallel zu addieren. Wir verwenden den par-Executor, um anzugeben, dass die Operation parallel ausgeführt werden soll. Dies ist ein einfaches Beispiel, aber es zeigt, wie Intel DPC++ funktioniert, um parallele Verarbeitung in C++-Anwendungen zu integrieren.

Hier ein weiteres Beispiel:

#include <iostream>

#include <array>

#include <algorithm>

#include <execution>

int main() {

  std::array<int, 10> arr = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};

  // Verwenden Sie einen Parallelalgorithmus zur Suche des größten Elements im Array

  auto result = std::reduce(std::execution::par, arr.begin(), arr.end(), 0, [](int x, int y) { return x > y ? x : y; });

  std::cout << "Das größte Element ist: " << result << std::endl;

  return 0;

}

In diesem Beispiel verwenden wir den reduce-Algorithmus aus der <execution>-Bibliothek, um das größte Element im Array zu finden. Wir verwenden erneut den par-Executor, um anzugeben, dass die Operation parallel ausgeführt werden soll.

Intel oneAPI und Intel DPC++ sind eng verknüpft

Intel oneAPI besteht neben Intel DPC++ aus mehreren Komponenten, die zusammenarbeiten, um Entwicklern eine einheitliche und plattformübergreifende Entwicklungsumgebung zu bieten. Eine dieser Komponenten ist das Intel oneAPI Base Toolkit, das eine Vielzahl von Bibliotheken und Werkzeugen enthält, einschließlich der einheitlichen Parallel-Programmiersprache DPC++.

Eine weitere Komponente ist das Intel oneAPI Data Analytics Library (oneDAL). Diese stellt eine Bibliothek von Algorithmen und Funktionen für Datenanalyse, maschinelles Lernen und Hochleistungsrechner bereit. Eine dritte Komponente ist das Intel oneAPI Rendering Toolkit, das Werkzeuge und Bibliotheken für die Entwicklung von Grafikanwendungen zur Verfügung stellt, einschließlich GPU-Beschleunigung für Computer- und Konsole-Spiele.

Alle Komponenten arbeiten eng zusammen, um eine einheitliche Programmier- und Optimierungserfahrung für eine Vielzahl von Geräte- und Architekturtypen anzubieten. Entwickler können ihre Anwendungen für verschiedene Plattformen schreiben, debuggen und optimieren, ohne sich an die jeweiligen spezifischen Programmiermodelle anpassen zu müssen. Intel oneAPI bietet auch eine breite Palette von Ressourcen, einschließlich Dokumentation, Community-Foren und Schulungsmaterialien, die Entwickler dabei unterstützen, die besten Ergebnisse mit ihren Anwendungen zu erzielen.