Вместе с графическими и серверными ускорителями серии X^e Intel представила и новую, унифицированную модель разработки oneAPI и соответствующий инструментарий для неё, который и продолжает развивать. В течение нескольких лет компания организовала два десятка центра компетенций oneAPI по всему миру, причём один из первых появился в Нижнем Новгороде, что, в общем, не случайно. oneAPI настолько важен для Intel, что она на днях объявила о поглощении компании Codeplay, одного из ключевых разработчиков в этой области.

oneAPI позволяет унифицировать разработку и портирование приложений для различных архитектур, причём не только от самой Intel: CPU, GPU, FPGA и т.д. Проект базируется на открытом SYCL, наследнике OpenCL — оба стандарта курирует Khronos Group. Intel предлагает компилятор, инструменты для анализа и портирования кода и массу оптимизированных библиотек для различных классов приложений, да и сама активно занимается адаптацией и оптимизацией сторонних библиотек и фреймворков.

Изображение:Intel

Всё это делается ради привлечения как можно большего числа разработчиков, которые, как видится Intel, должны в идеальном случае сразу же создавать приложения (в первую очередь в HPC-сегменте, но не только) с помощью oneAPI, даже если их планируется в большинстве случаев запускать на оборудовании AMD или NVIDIA. И именно поэтому Intel хочет, чтобы стек oneAPI был не только бесплатным, но и как можно более открытым.

Аналогичных идей придерживается и AMD в рамках проекта ROCm и сопутствующих инструментов вроде HIP. Обе компании рассчитывают, что открытость и дружелюбность средств разработки позволят им потеснить NVIDIA CUDA. При этом обе понимают, что в CUDA вкладывались в течение 15 лет, а сейчас порядка трёх четвертей сотрудников NVIDIA занимаются именно разработкой ПО. В мае Intel открыла исходники SYCLomatic, инструмента для автоматизированного переноса кода с CUDA на SYCL.

Изображение:Intel

У Codeplay уникальная позиция. Сотрудники компании входят в комитеты по стандартизации Khronos, возглавляют рабочую группу SYCL и давно продвигают этот стандарт. Кроме того, они причастны к формированию стандартов ISO С++, занимаются OpenCL и приложили руку к целому ряду других стандартов и спецификаций. Codeplay разработала высокоэффективные компиляторы oneAPI/SYCL для ускорителей AMD и NVIDIA, а также создала ряд оптимизированных библиотек для ускорителей всех трёх игроков.

Codeplay Software была основана в 2002 году в Эдинбурге (Шотландия). Компания занимается созданием по заказу инструментов разработки, отладки и профилирования для самых разных чипов и архитектур. Также в её портфолио есть решения для экзафлопсных вычислений, ИИ, графики (именно с игровой индустрии она когда-то и начинала), автомобильных систем и т.д. Сумма сделки, которая всё ещё ожидает финального одобрения, не раскрывается. Это не первый случай, когда многолетнее партнёрство привело к поглощению — в 2013 году NVIDIA купила PGI (The Portland Group, Inc.), разработчика компиляторов Fortran и C/C++ для HPC-систем.

В Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США (DOE) ведут разработку переносимых гетерогенных приложений для суперкомпьютеров следующего поколения. Это в определённой степени вынужденное решение, поскольку новые машины базируются на различном аппаратном обеспечении от AMD, Intel и NVIDIA.

В частности для будущего экзафлопсного суперкомпьютера Aurora от Intel ведётся работа по адаптации инструментария HIP (C++ Heterogeneous-Compute Interface for Portability), входящего в состав платформы AMD ROCm. Исходная версия уже поддерживает ускорители AMD и NVIDIA, потому ожидается, что многие HPC-приложения так или иначе будут использовать HIP при разработке и адаптации. А уже в этом году ожидается появление поддержки ещё и ускорителей Intel.

В целом, идея состоит в максимально возможной унификации гетерогенных приложений, чтобы их можно было легко запускать на разных конфигурациях суперкомпьютеров. Разработчики опираются на результаты более раннего проекта HIPCL, позволяющего HIP работать поверх OpenCL. Однако для Aurora основным низкоуровневым API будет Level Zero из состава oneAPI, так что теперь работа ведётся в рамках проекта HIPZL. Пока что проект находится на ранней стадии, хотя уже есть несколько тестовых приложений.

Корпорация Intel продолжает развивать идеи унификации, заложенные в проекте oneAPI. Новая версия инструментария расширияет спектр поддерживаемых языков и архитектур. Ещё в 2020 году, когда Intel представила oneAPI 1.0, было очевидно, что будущее за гетерогенными системам, что по итогам уходящего 2021 года лишь подтвердилось.

По мнению аналитиков Evans Data, 40% разработчиков ПО сейчас нацеливают свои усилия на системы, имеющие в своём составе более одной процессорной архитектуры. Intel oneAPI как раз и позволяет объединить все компоненты таких систем в единый «оркестр» — использование унифицированного и при этом открытого инструментария позволит лучше оптимизировать ПО, упростит разработку и тестирование, и в конечном итоге сделает этот процесс более быстрым и менее затратным.

Единая модель oneAPI объединяет под своей крышей разные архитектуры и модели вычислений

oneAPI предлагает, по словам Intel, первый в мире унифицированный компилятор C++, SYCL и Fortran на базе LLVM как для обычных процессоров, так и для ускорителей, в частности, на базе GPU. Поддержку ускоренных вычислений получил Python, который на сегодня считается одним из самых популярных языков программирования. Кроме того, существенно улучшен инструментарий Intel DPC++ Compatibility Tool — теперь он позволяет автоматически переиспользовать 90-95% кода CUDA при портировании его на SYCL/DPC++.

Инструментарий Intel oneAPI 2022, естественно, получил поддержку и оптимизации, связанные с новыми процессорами и ускорителями на базе архитектуры Xe. Для процессоров Alder Lake появилась поддержка AVX-VNNI, а для Sapphire Rapids — нового набора расширений матричной математики Intel AMX. Существенное внимание в новом релизе компания уделила вопросам ускорения задач машинного обучения:

• Оптимизации Intel ускорили работу фреймворков TensorFlow и PyTorch до 10 раз.
• Расширения Intel для Scikit-learn позволили ускорить выполнение алгоритмов машинного обучения до 100 раз в сравнении с базовой open source версией пакета.
• Представлен новый инструмент Intel Neural Compressor, повышающий производительность инференс-систем за счёт дополнительной оптимизации уже после обучения моделей.

Не забыты и инструменты для разработчиков. Так, Intel VTune получил удобный функцию Flame Graph Display для быстрого визуального выявления «горячих мест». С его помощью можно оценить выгоду от переброса вычислений с CPU на GPU, прежде чем вносить серьёзные изменения в код проекта. Существенно возросла степень интеграции с Microsoft Visual Studio, включая поддержку версии 2022 и WSL2.

Также уделено внимание техникам рендеринга на базе трассировки лучей: в этой части oneAPI получил целый ряд оптимизаций и новых возможностей. Из заметных нововведений также следует отметить поддержку FP16 и грядущих ускорителей на базе графической архитектуры Intel Xe.