Software und Tools für HPC

Für Unternehmen jeder Größe kann das High-Performance-Computing (HPC) Analysen, KI und andere geschäftskritische Initiativen verbessern. Softwareentwickler benötigen Tools, um schnelle HPC-Anwendungen zu entwickeln, die auf neuen, verteilten Architekturen skalierbar sind.

Das Wichtigste im Überblick:

  • Softwareentwickler benötigen Tools, um auf HPC-Systemen ein leistungsstarkes paralleles Computing anzubieten.

  • oneAPI ermöglicht standardbasierte, architekturübergreifende Programmierung, sowie Leistung und Skalierung für HPC-Anwendungen.

  • Intel® oneAPI-Toolkits bieten die Ressourcen, die Sie zur Beschleunigung der HPC-Softwareentwicklung benötigen.

  • Das Engagement von Intel für offene Branchenstandards gewährleistet Flexibilität und Interoperabilität für Ihre HPC-Software.

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Beschleunigen Sie HPC-Workloads über mehrere Architekturen hinweg

Viele Unternehmen beschleunigen Big Data und Analyse-Anwendungsfälle mit HPC-Systemen, die den Rechenprozess über eine Reihe von Knoten verteilen, die Workloads parallel ausführen, um die Ergebnisse zu beschleunigen.

Die Übertragung von Software auf HPC-Cluster und die effiziente Programmierung von leistungsstarkem parallelem Computing können kompliziert sein, was für Entwickler eine erhebliche Zeit erfordert. Dieser Prozess kann jedoch mit den richtigen Software-Tools erheblich verkürzt werden.

Gleichzeitig müssen Entwickler zunehmend spezialisierte Workloads auf einer Vielzahl von Architekturen beschleunigen – CPUs neben Beschleunigern wie GPUs und FPGAs. Hier müssen sie sich auch mit einer Reihe von zeitraubenden und kostspieligen Hindernissen beschäftigen, um sicherzustellen, dass ihre Software mit möglichst vielen Hardwaretypen und Computing-Modellen funktioniert.

Als Hilfe bei der Lösung dieser Herausforderungen bietet Intel mehrere HPC-Tools und Ressourcen, die Entwickler dabei unterstützen, leistungsstarke, für das parallele Computing optimierte und architekturübergreifende Anwendungen zu programmieren. Sie wurden auf der Grundlage von oneAPI, einem offenen, architekturübergreifenden und standardbasierten Programmiermodell entwickelt.

Intel® oneAPI HPC-Tools für Entwickler

Entwickler können HPC-Anwendungen leichter über mehrere Arten von Architekturen hinweg bauen, analysieren, optimieren und skalieren, indem sie das Intel® oneAPI Base Toolkit und das Intel® oneAPI HPC Toolkit nutzen. Diese Ressourcen umfassen hochmoderne Techniken wie Vektorisierung, Multithreading, Multinode-Parallelität und Arbeitsspeicheroptimierung, damit Sie einfach für HPCs bereite Software erstellen können.

Was können Sie mit dem Intel® oneAPI HPC Toolkit tun?

Erstellen Analysieren Skalieren
Vereinfachen Sie die Implementierung der HPC-Software auf CPUs und Beschleunigern mit der branchenführenden Compilertechnik und den Bibliotheken von Intel®. Sie können schnell überprüfen, wie Ihre Anwendung läuft, wie die Ressourcennutzung Ihren Code beeinflusst. und wo das optimiert werden kann, um eine schnellere architekturübergreifende Leistung zu gewährleisten. Bereitstellung von Anwendungen und Lösungen über Computersysteme mit geteiltem und verteiltem Arbeitsspeicher (wie Cluster) hinweg unter Verwendung der standardbasierten MPI-Bibliothek und Benchmarks, MPI Analyse-Tools, Cluster-Tuning-Tools sowie Cluster-Statusprüfungs-Tools.

Intel® oneAPI HPC Toolkit Komponenten

  • Intel® oneAPI DPC++/C++ Compiler: Verwenden Sie diesen standardbasierten C++ Compiler mit Unterstützung für OpenMP, um mehr Kerne und integrierte Technologien in Intel® CPU-, GPU-, und FPGA-Plattformen (Intel® Xeon®, Intel® Core™ Prozessoren mit Intel® Prozessorgrafik, Intel® Xe Architektur GPUs) zu nutzen.
  • Intel® C++ Compiler Classic: Verwenden Sie diesen standardbasierten C++ Compiler mit Unterstützung für OpenMP, um mehr Kerne und integrierte Technologien in skalierbaren Intel® Xeon® Prozessoren und Intel® Core™ Prozessoren zu nutzen.
  • Intel® Cluster Checker : Überprüfen Sie, dass Cluster-Komponenten nahtlos zusammenarbeiten, um Leistung zu verbessern, verbesserte Betriebszeit und niedrigere Gesamtkosten zu erzielen.
  • Intel® Fortran Compiler: Verwenden Sie diesen standardbasierten Fortran Compiler mit Unterstützung für OpenMP zum CPU- und GPU-Offload.
  • Intel® Fortran Compiler Classic: Dieser standardbasierte Fortran Compiler bietet Support für OpenMP, was die Kontinuität mit bestehenden CPU-orientierten Workflows ermöglicht.
  • Intel® Inspector: Lokalisieren und debuggen Sie Threading-, Arbeitsspeicher- und persistente Speicherfehler früh im Designzyklus, um später kostspielige Fehler zu vereiden.
  • Intel® MPI Library: Bietet flexibles, effizientes und skalierbares Cluster-Messaging auf Intel® Architektur.
  • Intel® Trace Analyzer and Collector: Verstehen Sie das Verhalten der MPI-Anwendung über die gesamte Laufzeit hinweg.

(Hinweis: Das HPC-Toolkit ist ein Add-on für das Intel® oneAPI Base Toolkit, das für die volle Funktionalität erforderlich ist.)

HPC mit KI und Big Data Frameworks

KI und Analyse-Workloads sind ein primärer Anwendungsfall für HPC-Systeme. Diese Anwendungen erfordern massive Rechnerressourcen zur Ausführung der Aufgaben. Während KI und Big Data Anwendungen normalerweise auf herkömmlichen Einzelknoten-Systemen ausgeführt wurden, wechseln Unternehmen zunehmend zu HPC-Technologie, um Workflows zu beschleunigen und die Ergebnisse zu verbessern.

Um bei der Beschleunigung von KI und Analysen zu helfen, bietet Intel das Intel® oneAPI AI Analytics Toolkit an. Dieses umfassende Paket bietet Datenwissenschaftlern, KI-Entwicklern und Forschern die vertrauliche Python-Tools und KI-Frameworks zur Beschleunigung von umfassenden Datenwissenschaft- und Analyse-Pipelines auf Intel® Architekturen.

Wie das HPC Toolkit wurden auch die Komponenten des AI Analytics Toolkit mit oneAPI-Bibliotheken für Low-Level-Compute-Optimierungen entwickelt. Dieses Toolkit maximiert die Leistung umfassend – von der Vorverarbeitung über das maschinelle Lernen – und bietet Interoperabilität für effiziente Modellentwicklung.

Mit dem AI Analytics Toolkit können Sie Folgendes tun:

  • Bereitstellung leistungsstarker Deep-Learning-Schulung über Intel® CPUs und GPUs und Integration schneller Inferenz in Ihr KI-Training mit Intel-optimierten Frameworks für TensorFlow und PyTorch, vortrainierten Modellen und Tools mit niedriger Genauigkeit.
  • Erhalten Sie direkt wirksame Beschleunigung für die Datenvorverarbeitung und Workflows für das maschinelle Lernen mit rechenintensiven Python-Paketen, Modin, scikit-learn und XGBoost, optimiert für Intel.
  • Erhalten Sie direkten Zugriff auf Analysen und KI-Optimierungen von Intel, um sicherzustellen, dass Ihre Software nahtlos zusammenarbeitet.

Open-Source-Software

oneAPI basiert auf offenen Branchenstandards. Wenn Sie es bei der Erstellung von HPC-Anwendungen verwenden, können Sie vermeiden, an proprietären Programmierungscode gebunden zu sein und Ihre Geschäftsmöglichkeiten maximieren. Das ist ein offener Ansatz für HPC-Software und HPC-Optimierung.

Mit Intel® oneAPI-Toolkits auf der Grundlage von oneAPI können Sie sicherstellen, dass Ihre Lösungen mit HPC-Standards interoperativ sind, einschließlich C/C++, Fortran, Python, OpenMP und MPI, was eine einfache Integration von Legacy-Code ermöglicht. Sie können sicherstellen, dass sie flexibel genug sind, um über eine Vielzahl von Architekturen und Rechenmodelle hinweg eingesetzt zu werden.

Darüber hinaus ist Intel Mitglied der OpenHPC-Community. OpenHPC, eine Open-Source-Plattform für HPC Software für auf Intel® Architektur basierende Systeme, vereinfacht die Installation und Verwaltung von HPC-Systemen, indem der Aufwand für die Integration und Validierung reduziert wird, die für den Betrieb des HPC-Software-Stacks erforderlich sind.

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FAQs

Häufig gestellte Fragen

Intel bietet eine Reihe von HPC-Tools und Ressourcen, die Entwicklern helfen, ihre Programmierung auf HPC-Systemen zu optimieren und zu beschleunigen. Mit unseren Tools können sie leichter leistungsstarke funktionsstarke HPC-Anwendungen erstellen, die auf Single- oder Multi-Node/verteilten HPC-Systemen und einer Vielzahl von Intel Architekturen (CPUs, GPUs und FPGAs) ausgeführt werden.