Original-URL des Artikels: https://www.golem.de/news/oneapi-intels-einheits-api-fuer-cpus-gpus-und-fpgas-wird-stabil-2009-151180.html    Veröffentlicht: 29.09.2020 13:42    Kurz-URL: https://glm.io/151180

OneAPI

Intels Einheits-API für CPUs, GPUs und FPGAs wird stabil

Eine API für sämtliche Hardware - Hauptsache schneller Code. Das will Intel mit dem OneAPI erreichen, das die Version 1.0 erreicht hat.

Zwar seien Prozessoren immer noch die dominierende Hardware-Kategorie für die aktuelle Infrastruktur, Beschleuniger auf Grundlage von GPUs, FPGAs oder speziellen ASICs würden aber immer wichtiger, schreibt der bei Intel für Software und Architektur zuständige Sanjiv Shah. Die damit einhergehenden proprietären Software-Stacks einzelner Hersteller will Chiphersteller Intel mit seinem OneAPI-Projekt überwinden, das nun in Version 1.0 bereit steht.

Ziel von OneAPI ist es, einen plattformübergreifenden und offenen Programmieransatz zu liefern, der eben über alle derzeit verfügbaren Beschleuniger-Architekturen abstrahiert. Grundlage dafür ist mit Data Parallel C++ ein eigens erstellter C++-Dialekt, der auf den Sycl-Standards des Khronos-Konsortiums aufbaut. Sycl wiederum war ursprünglich für OpenCL gedacht, lässt sich inzwischen aber auch mit anderen Frameworks zur Beschleunigung von Anwendungen nutzen. Hinzu kommt mit OneDPL noch eine Abwandlung der C++-Standardbibliothek für die speziellen Bedürfnisse der Beschleuniger-Systeme und natürlich ein Compiler für die Sprache.

Das OneAPI von Intel enthält zusätzlich dazu eine Vielzahl von weiteren Bibliotheken und Schnittstellen. Das umfasst etwa die Unterstützung für Deep Learning, für das Skalieren von Modellen über mehrere Geräte, für eine Systemschnittstelle, für ein Thread-System, für Algorithmen zur Videoverarbeitung sowie für häufig genutzte mathematische Berechnungen und Algorithmen.

Zusätzlich zu der Spezifikation, die Intel in Version 1.0 bereitgestellt hat, pflegt das Unternehmen auch den Open-Source-Code der genannten Bestandteile. Zwar zielen die Arbeiten natürlich zuerst auf Intels eigene Hardware insbesondere mit Blick auf die Xe-GPUs für Supercomputer ab. Darüber hinaus gibt es inzwischen aber auch Beiträge und Portierungen auf andere Plattformen wie etwa die Hardware von Nvidia.

 (sg)


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