年初にあたり、今後のハードウェアとソフトウェアの傾向についていくつかの予測を行うことを考えましたが、私はコンピューティングの先見者というよりもむしろファストフォロワーです。結局のところ、私の専門はバイオテクノロジーとデータサイエンスであり、コンピューター・サイエンスではありません。前号で、私はヘテロジニアス並列コンピューティングの将来に関して、それほど大胆ではない予測を行いました。年からヘテロジニアス並列処理に関して気にかけていましたが、真の先見者はその何年も前から考えていました。ヘテロジニアスへと向かう進化の次のフェーズに達したと言って良いでしょう。マルチコア・プロセッサーのようにあたりまえになります。効率的にプログラムできていません。プログラミングに関する記事の執筆を依頼しました。プログラミングについてソフトウェア開発の視点から述べました。プログラミングに取り組むための、詳細な解説を紹介します。「ヘテロジニアス・システムにおける並列プログラミングのためのオープン規格」です。年も引き続き、さまざまなプログラミング・ツールとプログラミング・モデルを紹介していきます。ソフトウェア開発ツールの新しい機能を取り上げています。プリケーションのパフォーマンスを向上するために設計された新しいデータ形式について説明します。これまであまり取り上げていませんでした。年は、この状況が変化することになるでしょう。ベクトル計算のサポートを強化しています。パフォーマンスを向上する」では、後者の拡張を説明します。進歩により現実のものとなりましたが、その処理にはハイパフォーマンス・コンピューティングが必須です。数学ライブラリーの構築」では、重要な計算カーネルのパフォーマンスを向上する方法を説明します。教育、ツール、テクノロジー向けの、インテルの新しい包括的なプログラムの概要を紹介します。アーキテクチャー上でソフトウェアを現代化するインテルの包括的なツールスイートの最新バージョンです。コンポーネントに関するいくつかの記事を取り上げています。「コードの現代化によるパフォーマンス、移植性、スケーラビリティーの向上」では、このツールスイートで提供される多数の新機能を紹介します。利用して、クレジットカード取引の実際のデータセットで不正を検出し、ハイパフォーマンスと高精度を達成する方法を紹介します。将来は、ヘテロジニアスです。同じシステムだけでなく、同じプロセッサー・ダイ上に統合されています。ヘテロジニアス・コンピューティングの時代はすでに到来しているのです。同じシステム内に共存し、ヘテロジニアス並列処理が一般的なものになるでしょう。私はかつてヘテロジニアスの将来に不安を覚えていましたが、新しい並列プログラミング・モデルは、計算処理を最も効率良いプロセッサー・アーキテクチャーへ簡単にマップできるようにします。ついて詳しく見ていきます。自動運転アプリケーションを例に、フローグラフ計算と解析について説明します。つの記事を掲載しています。このコンポーネントは、多くの最も一般的な手法とシステム診断により、クラスターが効率良く動作するように支援します。オプションは、アプリケーションのパフォーマンスに影響しますが、実稼働中のクラスター環境でそれらのオプションをオンデマンドで変更することは困難です。クラスターの最適化」では、オンデマンドでクラスター設定を変更する手法を習得することができます。アプリケーションをチューニングするケーススタディーを紹介します。スーパーコンピューターにアクセスしていました。アーキテクチャーを活用していないプログラムは別のシステムで実行するように、とストレートに言われたものです。ベクトル・プロセッサーであったため、我々はコードをベクトル化する必要がありました。コンパイラーのレポートを調べて必要なコード修正に時間をかけることで、パフォーマンスが大幅に向上したことを覚えています。ベクトル化は、マルチコア時代では並列化の最前線から一歩引いてしまいましたが、この最適化手法が重要であることに変わりはありません。イリノイ大学名誉教授が、最新のプログラミング・ツールを利用して実際のアプリケーションをベクトル化する方法を説明します。氏から寄せられた論説を掲載します。概念と発展、およびその将来についての見解を述べています。現代的なアーキテクチャーとともに発展を続けています。呼ばれる新しいプログラミング言語に触れる機会がありました。得意とする大量の数値計算を行うアプリケーションではなく、テキストマイニングのデータセットを準備するストリング操作アプリケーションでしたが、パフォーマンスの向上は衝撃的なものでした。スーパーコンピューティング向け高水準言語」をご覧ください。ツールが提供する組込みシステムやコネクテッド・デバイス開発者向けの統合開発環境で、ビルド、デバッグ、パフォーマンスや消費電力のチューニングを行う方法を紹介します。利用してデータ圧縮を高速化する方法を説明します。活用する方法を説明します。データベースのパフォーマンスを大幅に向上する方法を紹介します。アプリケーション・フレームワークプログラミング言語がまだ標準化されず、コンパイラーが未熟だった頃、現在の並列コンピューティングと呼ばれるものは、その兆しすら見えていませんでした。より並列処理を表現することで満足していました。プログラミング言語の設計と並列プログラミング・モデルは、切り離して考えられ、長年にわたって別々に研究が進められました。)、一般的な言語のメモリーモデルが並列処理を安全に実装できるかどうかについて頻繁に議論されました。これらの議論や実験をとおして多くのことが学ばれました。現在では、並列コンピューティングは至るところに存在し、主要プログラミング言語では標準になりつつあります。概要とその使用法を示すサンプルコードを紹介します。ついて、この号でも引き続き取り上げたいと思います。機能を紹介してくれました。私の好きな言語ではありません。使用する方法を説明しています。可能性を信じるようになりました。マシンラーニング向けの新しいソフトウェアマシンラーニングとその親戚でありより有名なディープラーニングが、最近多くの計算サイクルを消費していることに異論はないでしょう。インテルでは、その優れたマシンラーニング・ポートフォリオに新しいソリューションを追加し続けています。ビッグデータ環境内においてディープラーニングを促進するように設計されています。上の最適化されたディープラーニング」では、この新しいフレームワークの使用を支援します。ライブラリーを使用して分類とクラスタリングを行います。実装方法を示し、比較します。と彼の同僚が、最新の機能の概要、特にタスクベースの並列処理の拡張と専用アクセラレーターへの計算のオフロードについて話してくれました。歴史について簡単に述べたいと思います。とって「嫌な時代」であったと言うことがあります。分野では、多数の並列プログラミング・モデルと並列アーキテクチャーが点在していました。よるさらに高レベルの抽象化がありました。ような低レベルのスレッド化手法や高レベルのコンパイラーに指示する並列化がありました。していたことは、実際のアプリケーションを自動的に並列化できる魔法のようなコンパイラーはないということでした。次善の策として、並列コンパイラー・ディレクティブがありました。ごとに異なるセットがあり、それぞれが同じことを異なる構文で行っていたことを記憶されているでしょう。メンバーで構成されています)。当初の目的を見失うことなく、可搬性のあるベンダー・ニュートラルな並列プログラミング・ディレクティブとして不動の地位を確立しています。