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AI硬件碎片化難題,英特爾用“一個(gè)API”解決,還推出新語言DPC++(intel api)

曉查 發(fā)自 凹非寺

量子位 報(bào)道 | 公眾號 QbitAI

AI開發(fā)者最怕什么?硬件不統(tǒng)一,帶來的開發(fā)碎片化問題。

現(xiàn)在用于AI開發(fā)的硬件,不僅有CPU、GPU,還有FPGA、AI專用計(jì)算芯片。不同的硬件需要不同的API,甚至是不同的編程語言。將原來開發(fā)的AI程序移植到另外一種架構(gòu)上,是一件極為困難的事情。

本周,英特爾在北京的一場技術(shù)溝通會上,分享了“oneAPI”項(xiàng)目,致力于用軟件解決AI開發(fā)中硬件不統(tǒng)一的問題。

其實(shí),早在去年12月,英特爾就推出了“oneAPI”,并宣布將于2019年第四季度發(fā)布開發(fā)者測試版本。

AI硬件碎片化難題,英特爾用“一個(gè)API”解決,還推出新語言DPC++(intel api)

顧名思義,“oneAPI”的目的就是提供統(tǒng)一的編程模型,簡化在不同硬件架構(gòu)上的AI程序開發(fā)工作,讓開發(fā)者用一套源代碼創(chuàng)建適用于不同硬件的AI應(yīng)用程序。

四種硬件,一個(gè)API

當(dāng)今AI運(yùn)算主要用到的硬件包括4種:CPU、GPU、FPGA、和AI加速器。英特爾的優(yōu)勢在于,他們是少數(shù)全面涉及這4種芯片的半導(dǎo)體廠商。

英特爾不僅擁有CPU、集成顯卡,還通過收購Altera、Nervana兩家公司獲得了大量在FPGA、AI芯片上的設(shè)計(jì)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。

另外,數(shù)據(jù)為中心的多元化計(jì)算覆蓋了標(biāo)量(Scalar)、矢量(Vector)、矩陣(Matrix)和空間(Spatial)4種運(yùn)算,即SVMS架構(gòu),它需要一個(gè)高效的軟件編程工具來充分釋放其性能。

在硬件和運(yùn)算方式如此多種多樣的背景下,英特爾順勢推出了oneAPI。

oneAPI支持直接編程API編程,并將提供統(tǒng)一的語言和庫,可以在包括CPU、GPU、FPGA、和AI加速器等不同硬件上,提供完整的本地代碼性能。

AI硬件碎片化難題,英特爾用“一個(gè)API”解決,還推出新語言DPC++(intel api)

英特爾架構(gòu)、圖形與軟件部副總裁Bill Savage介紹oneAPI

在分享會上,英特爾架構(gòu)、圖形與軟件部副總裁 Bill Savage表示,英特爾的歷史產(chǎn)品以及將來發(fā)布的產(chǎn)品都會支持oneAPI,英特爾在上周Hot Chip上最新發(fā)布兩款專門用于AI運(yùn)算的芯片NNP-T和NNP-I也都會支持oneAPI。

oneAPI也是一個(gè)向所有硬件廠商開放的標(biāo)準(zhǔn),英特爾希望所有廠商都能加入進(jìn)來,為開發(fā)AI程序的簡化工作做出貢獻(xiàn)。

英特爾oneAPI中包含幾個(gè)重要的運(yùn)算函數(shù)庫:英特爾數(shù)學(xué)核心函數(shù)庫(MKL)、數(shù)據(jù)分析加速庫(DAAL)、面向深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的英特爾數(shù)學(xué)核心函數(shù)庫(MKL-DNN),它們?yōu)殚_發(fā)者實(shí)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供了便利。用戶無需再考慮硬件的細(xì)節(jié),所有的庫都針對英特爾的硬件進(jìn)行了優(yōu)化。

AI硬件碎片化難題,英特爾用“一個(gè)API”解決,還推出新語言DPC++(intel api)

英特爾架構(gòu)、圖形與軟件部首席工程師Eric Lin介紹統(tǒng)一API的優(yōu)勢

新的編程語言

有了oneAPI還不夠。英特爾認(rèn)為,多元化架構(gòu)需要全新的并行、公開編程語言,現(xiàn)有的C 、MATLAB以及英偉達(dá)硬件專有的CUDA,都無法滿足需求。

因此,英特爾還為oneAPI加入了一個(gè)配套的直接編程語言Data Parallel C (簡稱DPC ),這是一種基于標(biāo)準(zhǔn)的開放式跨行業(yè)語言,可替代單一架構(gòu)專有語言,能夠提供并行編程的效率和性能。

AI硬件碎片化難題,英特爾用“一個(gè)API”解決,還推出新語言DPC++(intel api)

英特爾架構(gòu)、圖形與軟件部副總裁兼編譯器與語言部門總經(jīng)理Alice Chan介紹DPC

但是一門新的編程語言往往會遇到推廣困難的問題。英特爾編譯器與語言部門總經(jīng)理Alice Chan表示,英特爾在設(shè)計(jì)DPC 的時(shí)候,在語法上和CUDA非常接近,如果程序員對于CUDA非常熟悉的話,那么使用DPC 進(jìn)行編程應(yīng)該沒有任何問題。

DPC 的學(xué)習(xí)曲線非常平滑,適合其他編程語言的開發(fā)者快速上手,從而更容易將原來的項(xiàng)目遷移到oneAPI上。

合作與對手

據(jù)英特爾透露,目前oneAPI已經(jīng)和很多廠商展開了合作。其中就包括了百度的在Paddle Paddle。

Facebook首席科學(xué)家、2019年圖靈獎(jiǎng)得主LeCun也發(fā)了一條推特,表示PyTorch獲得了oneAPI的優(yōu)化。

AI硬件碎片化難題,英特爾用“一個(gè)API”解決,還推出新語言DPC++(intel api)

一家美國公司Taboola在使用英特爾至強(qiáng)oneAPI經(jīng)過優(yōu)化之后,性能達(dá)到了2.5倍的提升。

作為AI領(lǐng)域最重要的的硬件供應(yīng)商,英偉達(dá)是一個(gè)繞不開的話題。

對于這個(gè)尖銳的話題,Bill說:

英特爾和競爭對手不同,我們的競爭對手只對一到兩個(gè)專用架構(gòu)感興趣。我們要所有架構(gòu)被支持,并且他們能夠很好地一起協(xié)作。

oneAPI是向所有硬件廠商開放的,也會對英偉達(dá)開放。我預(yù)期oneAPI將會被得到實(shí)施和廣泛部署,這是我對未來的期待。

不知道黃仁勛怎么看。

— 完 —

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