メモリー・サブシステムはこれまでになく不均衡で、同じシステムに異なるプロセッサー・アーキテクチャーが存在することは珍しくなく、異なる処理要素間でデータの一貫性を保持することが、プログラマーの負担となっています。未来は明るいと言えるでしょう。皆さんご存知のとおり、コンピューター上でタスクを実行するため、開発者が記述する一連の明示的な論理命令です。これが変わりつつあります。よるコンピュート・プラットフォームと関連センサーの利用によって生成される膨大な量のデータから、価値のあるデータと詳細を抽出するため、重要性が増しつつあります。マシンラーニング・アルゴリズムの実装には、特定のパターンを認識するようにトレーニングされたニューラル・ネットワークを使用します。プログラムに木を認識させる場合、枝、幹、葉を探すように明示的にプログラミングする代わりに、木のイメージを提供します。ニューラル・ネットワークが木のイメージを正しく認識できない場合は、プログラムを変更するのではなく、さらに多くの木のイメージを与えてトレーニングします。開発者にとって今後の課題は、マシンラーニング手法の理解と実装を、最適なパフォーマンスと結果をプログラムに教える能力と組み合わせることです。利用すると良いでしょう。マシンラーニング関連の開発作業を支援する多くの新機能を提供します。ようなパッケージを高速化できます。含むマシンラーニング開発向けの基本的なビルディング・ブロックを提供します。引き続きツールとライブラリーの概要とマシンラーニングでの利用法を紹介します。最新機能を理解し、利用できるように支援します。従来のプログラミングを継続し、エクサスケール、さらにその先へ向かいつつある中、マシンラーニングの発展とそれらを支える手法は、プログラマーに新たな機会と課題をもたらします。次世代のコンピューターをトレーニングする頃には、プログラミングの概念が変わるかもしれません。一部記事は掲載しておりません。こちらのオリジナルのファイルをご覧ください。その単純性、構文の表現力、豊富なライブラリーにより、脚光を浴びています。このオープンソース・プログラミング言語は、特にデータ解析とマシンラーニングの分野で広く採用されています。生産性の利点と並列コンピューティングでのみ実現できるパフォーマンスをどのように組み合わせれば良いのでしょうか。ディストリビューションをリリースしました。サポートを追加しています。特定できるようになりました。この号では、これらのツールの一部を取り上げています。コードのプロファイルと最適化について説明します。組み合わせた並列プログラミングの方法について説明します。大衆化におけるリーダーとしてインテルがより大きな使命を果たすためにも役立っています。年も経たないうちにありふれたものになり、その後しばらくすると日常に溶け込んでいることでしょう。大衆化は非常に喜ばしいことです。技術の成熟とともに、インテルはハイパフォーマンス・システムをより利用しやすくする方法を見つけ出しています。このインテルの取り組みは、そのようなコンピューターを利用する、より先進的な科学/エンジニアリングに活力を与えます。これらの技術が、形を変えて我々の将来を明るく照らすことになるのです。ソフトウェア開発製品の利用方法に関するドキュメントや参考情報を、開発上の課題別に掲載します。向上する方法を紹介します。ワークロードのスループットの向上と訓練時間の削減を実現します。コードを確認し、スレッドのロードバランスを取ることによりハイブリッド・アプリケーションをチューニングする方法を説明します。ソフトウェア開発ツールを使うことで、世の中に幅広く普及するマシンラーニング・テクノロジーの複雑な機能や処理を、簡単に効率良く開発できるようになります。含まれるマシンラーニング対応のツールやライブラリーの機能紹介に加え、マシンラーニング向けのソフトウェア開発に関するさまざまな情報を紹介しています。これらのツールは、パフォーマンス向上と開発期間の短縮を実現し、マシンラーニングのすべてのワークフローをカバーします。資料を日本語化しました。コースの資料を日本語化しました。各ライブラリーの概要、機能、パフォーマンス・ベンチマーク、コンポーネントなどを紹介しております。使用できるオプションの一覧です。機能紹介が追加されています。参考訳をもとにしたページです。マルチレベルの並列処理は、ベクトル化、マルチスレッド、そしてマルチノードの最適化を通じて、近年のハードウェア上で利用可能な並列パフォーマンスの機能をすべて活用するフレームワークです。今日と将来のハードウェア向けに効率良くスケールする並列アルゴリズムを作成する方法を模索します。コースの資料を日本語化したものです。見つけ、それらの領域を再コンパイルすることでアプリケーション全体のパフォーマンスを向上する方法について説明します。言語にシンプルな言語拡張を追加して、データとタスクの並列化を表現します。する方法について説明します。機能の概要を紹介し、エンドツーエンドの例を用いて使用方法を示します。含まれる強力なスレッド・ライブラリーを使用して既存のアプリケーションを並列化する方法を説明します。パワフルな機能を説明します。つのプロセスによりアプリケーションを並列化する手順を説明します。対応関数の間接呼び出しがサポートされました。効率の向上を支援します。23号)この記事では、ハードウェアから最高のパフォーマンスを引き出すための手法を推奨します。アプリケーションのスレッド化とベクトル化に加えて、メモリー階層を最大限に活用することも重要です。しないと、スレッド化やベクトル化によるメモリー・トラフィックの増加がボトルネックになってしまいます。使用してノード間の並列処理をチューニングする方法についても説明します。ついてのヒントを紹介します。コンパイラーによる最適化レポートは、コードのチューニングとパフォーマンスの向上に役立ちます。利用可能なレポートデータの種類とアプリケーションへの適用方法を紹介します。使用方法を説明します。アプリケーションにスレッド化を実装するサンプルも紹介します。テンプレート・ライブラリーであり、安定性を備え、移植性とスケーラビリティーに優れた並列アプリケーションの作成を支援します。利用することで、さまざまな環境でマルチコアおよびメニーコア・プロセッサーの能力を最大限に活用し、パフォーマンスを引き出すことができるだけでなく、保守も容易な優れたタスクベースの並列アプリケーションを簡単に短期間で開発できます。使用して効率良くスレッド化する方法を説明します。使用して、シリアル・アプリケーションを並列化する方法を説明します。操作しながら、その強力な機能について説明します。コンポーネントを試してみてください。最後のセクションには、スレッド化に役立つ重要な情報が含まれています。上でのベクトル化を支援する新しい機能を紹介します。ベクトル化アドバイザーを利用して一般的な問題をベクトル化する方法を示します。ダイナミック解析、スタティック・バイナリー解析、コンパイラー・レポートを組み合わせます。詳細な統計を利用した、ボトルネックを解消するための推奨事項を示します。使用してベクトルコードを最適化する方法を説明します。設計をモデル化し、パフォーマンス・スケーリングと同期の問題を予測するためのフレームワークを提供します。コプロセッサーに拡張する方法を示します。組み合わせた並列プログラミングの方法について説明します。モデルを使用するアプローチをもたらします。コードをベースにわずかな変更を加えることで、共有メモリーノードのプロセス間の通信を高速化できます。利用する方法を紹介します。プロセッサー+ソフトウェアによる画期的なメディアパフォーマンス。最新のインテル社のハードウェアとメディア・ソフトウェアが連携して、メディア・ワークロードやビデオ・ストリーミングの高速かつ高品質な結果を得ることができます。プロセッサー(開発コードネーム:Skylake)のハードウェア・アクセラレーション・コーデックへのアクセス方法を学びます。主なトピックは、下記の通りです。Processors」の日本語訳です。ハードウェアのクロック速度を上げることでパフォーマンスを向上させることはできません。アーキテクチャーやベクトル・プロセッサーにより増加した実行ユニットを活用する必要があります。本資料では、以下のトピックについて解説しています。STL」の日本語訳です。関係が存在しない実行ポリシーもサポートしています。プロセッサー向けアルゴリズムの並列実行とベクトル実行の両方を効率的にサポートします。標準ライブラリーの利用可能な実装に依存します。一部として利用できます。本資料では、以下のトピックについてステップに沿って解説しています。スタティック解析によるコード品質の向上スタティック解析は、ソースコードの詳細な解析を通じてエラーとセキュリティーの脆弱性を発見します。スタティック解析機能について説明する入門チュートリアルです。機能の概要を紹介し、エンドツーエンドの例を用いて使用方法を示します。使い始めるに当たって、お役立ていただける情報をご紹介しています。概要や、ツールを使ったプログラムの最適化作業の流れ、基本的な解析タイプとその特徴などをご紹介しています。コードのパフォーマンス上のボトルネックを検出する際に非常に役立ちます。アプリケーションをプロファイルする手順を示し、このツールで検出できる一般的なパフォーマンスの問題を説明します。スクリプトを解析してアプリケーションで時間が費やされている場所を正確に特定できるようになりました。機能の使用方法について説明します。非効率性の種類と、それらの対応方法を説明します。使用方法や解析手順を説明します。オペレーティング・システムでシリアル/マルチスレッド・アプリケーションを開発しているユーザー向けの、動的メモリー/スレッドエラー検証ツールです。スタンドアロンまたは以下の製品の一部として利用できます。使用するためのアプリケーションに適用できるエンドツーエンドのワークフローを要約した入門ガイドを抜粋したものです。プログラムが割り当てたリソースを解放していない状態を指します。(メモリーリークなど)やコードの不具合による結果として起こりますが、非常に限られた状況や、長い間アプリケーションを使用した場合に問題を引き起こします。使用してプログラム中のリソースリークを検出、修正して、問題を未然に防ぐ方法について説明します。分析ツールを使用して、コードの問題を排除する方法を説明します。これにより、コードの信頼性が向上し、開発コストを抑えられます。次に、サンプル・アプリケーションの使用方法を示します。分析ツールにより、スレッドエラーの発生を未然に検出する方法を説明します。製品を使い始めるにあたって必要な基本ステップをご紹介しています。ステップごとに解説します。アプリケーションの解析このチュートリアルでは、サンプルプログラムに適用される以下のワークフローを説明します。アプリケーションにも同じワークフローを適用することができます。チャートからアプリケーション内の通信のインバランスを検出します。使用して、アプリケーションのプロセス内のホットスポットを検出します。アプリケーションをチューニングします。21号)メモリー消費の解析は複雑です。ライブラリーのメモリー消費を推定し、ライブラリーの設定を微調整してメモリー・フットプリントを減らす方法を説明します。マイクロアーキテクチャーの利点を活用するには、アプリケーションが利用可能なハードウェア・リソースをどのように使用しているか知る必要があります。マイクロアーキテクチャーのトップダウン解析法を使用して、アプリケーションをチューニングする方法をご紹介しています。タイプは、アプリケーションやシステムのマイクロアーキテクチャーに関連するハードウェアのボトルネックを検出する際に使用します。一般解析は、ハードウェア・イベント・カウンターを使用して問題の検出と場所の特定を行い、利用者が見やすく対処しやすい形式でデータを表示します。本資料では、この解析で使用されるメカニズムを説明し、結果の解釈方法、およびこの解析を行う際の複雑性と問題を示していきます。向上する方法を紹介します。ワークロードのスループットの向上と訓練時間の削減を実現します。コプロセッサー関連のドキュメント、サンプルコード、導入事例をまとめています。標準は、分散メモリー並列プログラミングで使用されるルーチン群で構成されるメッセージ・パッシング・ライブラリーです。アプリケーションを実行するのを支援することを目的としています。最適化フレームワークは、アプリケーションのパフォーマンスを向上するため体系的なアプローチをとります。つの最適化ステージを通して、反復的にアプリケーションのパフォーマンスを改善します。ついては、こちらの記事もご参照ください。役立つ情報を提供します。参考訳をもとにしたページです。関連ページオンライン・コンテンツツールスイート製品の紹介動画や製品の利用方法を解説するビデオを公開中。製品セミナーや関連イベントをご紹介。製品の無料評価版申込みはこちらから。その子会社の商標です。米国およびその他の国における登録商標または商標です。その他の社名、製品名などは一般に各社の表示、商標または登録商標です。フィードTwitterFacebook。