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[導(dǎo)讀]One API軟件:Intel宣布推出“One API”項(xiàng)目,以簡(jiǎn)化跨CPU、GPU、FPGA、人工智能和其它加速器的各種計(jì)算引擎的編程。該項(xiàng)目包括一個(gè)全面、統(tǒng)一的開(kāi)發(fā)工具組合,以將軟件匹配到能最大程

One API軟件:Intel宣布推出“One API”項(xiàng)目,以簡(jiǎn)化跨CPU、GPU、FPGA、人工智能和其它加速器的各種計(jì)算引擎的編程。該項(xiàng)目包括一個(gè)全面、統(tǒng)一的開(kāi)發(fā)工具組合,以將軟件匹配到能最大程度加速軟件代碼的硬件上。公開(kāi)發(fā)行版本預(yù)計(jì)將于2019年發(fā)布。

傲騰技術(shù):Intel傲騰數(shù)據(jù)中心級(jí)持久內(nèi)存作為一款新產(chǎn)品,集成了內(nèi)存般的性能以及數(shù)據(jù)的持久性和存儲(chǔ)的大容量。這項(xiàng)技術(shù)通過(guò)將更多數(shù)據(jù)放到更接近CPU的位置,使應(yīng)用在人工智能和大型數(shù)據(jù)庫(kù)中的更大量的數(shù)據(jù)集能夠獲得更快的處理速度。其大容量和數(shù)據(jù)的持久性減少了對(duì)存儲(chǔ)進(jìn)行訪問(wèn)時(shí)的時(shí)延損失,從而提高工作負(fù)載的性能。

Intel傲騰數(shù)據(jù)中心級(jí)持久內(nèi)存為CPU提供緩存行(64B)讀取。一般來(lái)說(shuō),當(dāng)應(yīng)用把讀取操作定向到傲騰持久內(nèi)存或請(qǐng)求的數(shù)據(jù)不在DRAM中緩存時(shí),傲騰持久內(nèi)存的平均空閑讀取延遲大約為350ns。如果實(shí)現(xiàn)規(guī)?;硫v數(shù)據(jù)中心級(jí)固態(tài)盤(pán)的平均空閑讀取延遲約為10000ns(10μs),這將是顯著的改進(jìn)。在某些情況下,當(dāng)請(qǐng)求的數(shù)據(jù)在DRAM中時(shí),不管是通過(guò)CPU的內(nèi)存控制器進(jìn)行緩存還是由應(yīng)用所引導(dǎo),內(nèi)存子系統(tǒng)的響應(yīng)速度預(yù)計(jì)與DRAM相同(小于100 ns)。

Intel還展示了傲騰與QLC固態(tài)硬盤(pán)的結(jié)合,將降低對(duì)最常用數(shù)據(jù)的訪問(wèn)延遲??傮w來(lái)說(shuō),這些對(duì)平臺(tái)和內(nèi)存的改進(jìn)重塑了內(nèi)存和存儲(chǔ)層次結(jié)構(gòu),從而為系統(tǒng)和應(yīng)用提供了完善的選擇組合。

深度學(xué)習(xí)參考堆棧(Deep Learning Reference Stack):這是一個(gè)集成、高性能的開(kāi)源堆棧,基于Intel至強(qiáng)可擴(kuò)展平臺(tái)進(jìn)行了優(yōu)化。該開(kāi)源社區(qū)版本旨在確保人工智能開(kāi)發(fā)者可以輕松訪問(wèn)Intel平臺(tái)的所有特性和功能。深度學(xué)習(xí)參考堆棧經(jīng)過(guò)高度調(diào)優(yōu),專(zhuān)為云原生環(huán)境而構(gòu)建。該版本可以降低集成多個(gè)軟件組件所帶來(lái)的復(fù)雜性,幫助開(kāi)發(fā)人員快速進(jìn)行原型開(kāi)發(fā),同時(shí)讓用戶(hù)有足夠的靈活度打造定制化的解決方案。

操作系統(tǒng):Clear Linux 操作系統(tǒng)可根據(jù)個(gè)人開(kāi)發(fā)需求進(jìn)行定制,針對(duì)Intel平臺(tái)以及深度學(xué)習(xí)等特定用例進(jìn)行了調(diào)優(yōu);編排:Kubernetes可基于對(duì)Intel平臺(tái)的感知,管理和編排面向多節(jié)點(diǎn)集群的容器化應(yīng)用;容器:Docker容器和Kata容器利用Intel虛擬化技術(shù)來(lái)幫助保護(hù)容器;函數(shù)庫(kù):Intel深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)核心函數(shù)庫(kù)(MKL DNN)是Intel高度優(yōu)化、面向數(shù)學(xué)函數(shù)性能的數(shù)學(xué)庫(kù);運(yùn)行時(shí):Python針對(duì)Intel架構(gòu)進(jìn)行了高度調(diào)優(yōu)和優(yōu)化,提供應(yīng)用和服務(wù)執(zhí)行運(yùn)行時(shí)支持;框架:TensorFlow是一個(gè)領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)框架;部署:KubeFlow是一個(gè)開(kāi)源、行業(yè)驅(qū)動(dòng)型部署工具,在Intel架構(gòu)上提供快速體驗(yàn),易于安裝和使用。


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