Optimierung von High-Performance-Code mit Intel Advisor

Table of Contents

1. Einführung
2. Design und Optimierung von High-Performance-Anwendungscodes mit Intel Advisor
3. Vorteile der Nutzung des oneAPI-Programmiermodells
4. Intel Advisor: Ein flexibles Design- und Analysetool
5. Roofline-Analyse für bessere Leistungsoptimierung
6. Verbesserung der Vektorisierung für optimierte Ausführung
7. Schätzen der Effekte der GPU-Auslagerung
8. Threading-Design für skalierbare parallelle Ausführung
9. Demonstration von textbasiertem generativen AI mit Intel CPUs und GPUs
10. Intel Developer Cloud für beschleunigte Entwicklung und Deployment
11. Fazit

Einführung

Willkommen zur November-Episode von oneAPI Dev News! In dieser Ausgabe haben wir einige großartige Themen für Sie. Bevor wir jedoch beginnen, möchte ich Sie daran erinnern, dass Sie mehr über die in dieser Sendung behandelten Themen erfahren können, indem Sie den Links in der Beschreibung folgen.

Design und Optimierung von High-Performance-Anwendungscodes mit Intel Advisor

Bei der Entwicklung von Softwareanwendungen stehen Entwickler oft vor der Herausforderung, die Rechenleistung verschiedener Geräte effizient zu nutzen, insbesondere wenn es um heterogene Systemkonfigurationen geht. Vorhandener Code muss häufig optimiert werden, um eine Hochleistungsanwendung zu erhalten, die das volle Potenzial der Hardware ausschöpft. Um performanten Code zu entwerfen und zu optimieren, ist es manchmal erforderlich, die zugrunde liegende Hardware zu verstehen, damit Ihre Anwendung ihr volles Potenzial entfalten kann.

Vorteile der Nutzung des oneAPI-Programmiermodells

Das oneAPI-Programmiermodell bietet ein flexibles Tool namens Intel Advisor, das das Entwerfen und Analysieren von hochleistungsfähigem Anwendungscodes erleichtert. Mit diesem Design- und Analysetool können Sie:

• Code für skalierbare parallele Ausführung durch Aufgaben- und Thread-Management entwerfen und optimieren.
• Die effizienteste Vektorisierung, GPU-Auslagerung, Speicherbelegung und Thread-Parallelität identifizieren.
• Ihren Code über verschiedene Architekturen hinweg mit Unterstützung für C, C++, SYCL, Python, Fortran, OpenMP und OpenCL entwickeln.
• Abhängigkeitsflussgraphen analysieren, um die Abhängigkeiten und die Ausführungsabfolge Ihrer Anwendung besser zu verstehen.

Lesen Sie den vollständigen Blog, der sich auf wichtige Aspekte des Designs und der Optimierung von performanten Anwendungen konzentriert, bei denen Ihnen Intel Advisor helfen kann. Hier finden Sie weitere Informationen und Einblicke in:

• Roofline-Analyse
• Insights zur Vektorisierung
• Abschätzung der Auswirkungen der GPU-Auslagerung
• Threading-Design erkunden

Demonstration von textbasiertem generativen AI mit Intel CPUs und GPUs

Schauen Sie sich das Video an, in dem unsere Kollegen Jack und Sri eine Demo von textbasiertem generativen AI zeigen, das sowohl auf einer CPU als auch auf einer GPU mit demselben TensorFlow-Code läuft. KI-Workloads erfordern eine hohe Leistung von der Entwicklung bis zur Bereitstellung, oft in verschiedenen Berechnungsumgebungen. Mit der von oneAPI unterstützten Intel AI-Software erhalten Sie die bestmögliche Leistung aus Ihren Intel-CPUs und GPUs. Diese kurze Demo zeigt Stable Diffusion, ein rechenintensives textbasiertes generatives AI-Modell, das auf einem Intel Xeon Scalable Prozessor der 4. Generation und einer Intel Flex Series GPU läuft, ohne dass Codeänderungen erforderlich sind, um zwischen den Geräten zu wechseln. Dieses Beispiel läuft in TensorFlow mit der Intel Extension für TensorFlow. Die oneAPI-Bibliotheken ermöglichen die Ausführung dieses Beispiels auch in PyTorch mit ähnlicher Leistung.

Schauen Sie sich das Video an und folgen Sie den Links, um zu sehen, wie Sie generatives AI mit Software, die von oneAPI unterstützt wird, freischalten können.

Intel Developer Cloud für beschleunigte Entwicklung und Deployment

Beschleunigen Sie Ihre Entwicklung mit Intel-optimierter Software auf den neuesten Intel Xeon-Prozessoren und GPUs. Melden Sie sich an, um praktische Erfahrungen mit den neuesten Intel-Produkten zu sammeln, Vorabversionen von Intel-Plattformen und zugehörige, Intel-optimierte Software-Stacks zu bewerten und mit den neuesten Toolkits für maschinelles Lernen die Bereitstellung von KI zu beschleunigen! Folgen Sie den Ressourcenlinks, um sich den Einstiegsguide anzusehen, zu sehen, was neu ist, und kostenlos digitale Kurse zur Verbesserung Ihrer Fähigkeiten zu nutzen. Lassen Sie nicht die Verfügbarkeit von Hardware Ihren nächsten Code blockieren. Melden Sie sich an und starten Sie noch heute mit der Intel Developer Cloud durch!

Fazit

Das war alles für diesen Monat! Vielen Dank für Ihre Teilnahme, und ich freue mich darauf, Sie nächsten Monat wiederzusehen. Vergessen Sie nicht, dieses Video zu liken und zu teilen und abonnieren Sie den Intel Software YouTube-Kanal, um stets über alle Neuigkeiten von oneAPI Dev informiert zu sein!

Highlights:

• Intel Advisor: Ein flexibles Design- und Analysetool für performanten Anwendungscodes.
• Demonstration von textbasiertem generativen AI mit Intel CPUs und GPUs.
• Intel Developer Cloud für beschleunigte Entwicklung und Deployment.

FAQ

Q: Wie kann Intel Advisor bei der Optimierung von Anwendungscodes helfen?
A: Intel Advisor bietet verschiedene Funktionen zur Analyse von Abhängigkeiten, zur Optimierung von Vektorisierung, GPU-Auslagerung und Threading-Design, um performanten Code zu entwickeln.

Q: Mit welchen Frameworks ist Intel AI-Software kompatibel?
A: Intel AI-Software ist mit Frameworks wie PyTorch und TensorFlow kompatibel und bietet optimale Leistung auf Intel CPUs und GPUs.

Q: Wie können Entwickler von der Intel Developer Cloud profitieren?
A: Die Intel Developer Cloud bietet Entwicklern die Möglichkeit, die neuesten Intel-Produkte zu evaluieren, Intel-optimierte Software zu nutzen und ihre Entwicklung mit maschinellem Lernen zu beschleunigen.

Ressourcen:

• Intel Advisor
• Intel Developer Cloud
• Intel AI-Software