CSDN|软件对于英特尔意味着什么？( 二 )

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从软件研发角度来看，当 AI 计算迈入超异构时代时，软件更多的是基于跨平台开发。对此，谢晓清表示，只有通过跨平台才能够来简化应用程序开发者面向标量、矢量、矩阵、空间等多种架构的软件开发工作，且英特尔想要把复杂性包装在整个系统软件栈下面。
基于此，在多架构、多功能芯片的超异构计算中， 2019 年英特尔推出了令业界惊叹的统一跨架构编程模型 oneAPI 。 oneAPI 的到来可以高效帮助开发者简化异构编程的流程，在性能方面能够最大程度地加速，提高生产力。这一点也从于去年年底发布的 Beta 版本中得到了验证。
oneAPI 架构解析
基于 Beta 版，我们发现， oneAPI 包含了两个重要部分，一是跨架构的编程语言 Data Parallel C++（下文简称 DPC++）。它是英特尔全新开发的编程语言，而之所以开发最新的编程语言，谢晓清解释道，主要有两个层面考量：

跨架构

oneAPI 平台的到来，它不仅仅是对英特尔的平台适用，对于所有愿意采用 oneAPI 规范的硬件厂商也可以完全按照 oneAPI 规范开发他们的编译器。由此，从并行开发的角度来看，基于 DPC++ 所开发的软件可实现跑在英特尔 CPU 的上，也能够部分跑在其他硬件厂商 GPU、AI、FPGA 上，且完全把计算独立到并行计算方式当中。

高性能

在性能方面，英特尔投资 C++ 编译器已有多年时间，最新的编程语言 DPC++ 是基于底层虚拟机 LLVM 格式进行开发的。正是因为有着多年 C++ 编译器经验积累， DPC++ 支持英特尔多种矢量化编程技术。在最新的 Beta 版中，该语言的性能已经超越 OpenCL 的性能，类似于现在标准的 CPU 优化版本。
同时，不同的硬件架构能够保证它是完全开放的，现在 oneAPI 的实现在英特尔平台上可以达到性能的最优化，这一点也保证了 DPC++ 与其他语言相比有非常大的技术优势。
除了语言之外，正如上文所述，英特尔希望 DPC++ 是开放的，且 DPC++ 是建立在国际标准上的，对此，谢晓清表示，英特尔也发布了一些开放式规范与完整的扩展文档， DPC++ 的大部分源码也在 GitHub 上开放（https://github.com/intel/llvm/tree/sycl/sycl）。
开发者上手 oneAPI 指南
在编程模式上， oneAPI支持 DPC++ 直接编程和基于 API 编程。
对于开发者而言，想要上手 DPC++ ，其实没那么难。一方面， DPC++ 语言本身非常接近于 C++ ，也比较接近 NVIDIA 的 CUDA 。如果有 C++ 或 CUDA 相关开发经验的程序员，其学习曲线相对比较平缓。
此外，谢晓清表示，在 oneAPI Beta 中也包含了大量工具来帮助开发人员更好地进行代码迁移。

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相较于 DPC++ 直接编程，另一种基于 API 编程模式对于开发者来说，或更加友好。 “他们可以简单利用英特尔提供的函数库接口就可以了” ，谢晓清说道。正如上图所示，这些函数库也包含了通用的 DPC++ 函数库、大量的数据计算库、多线程计算库、多媒体函数库、人工智能神经网络计算库等等。此外，英特尔基于此也提供了针对 AI 框架软件的优化，如 TensorFlow、PyTorch 等。
「有了这些工具，开发者在英特尔的 CPU、GPU、FPGA 或是 AI 芯片中可以做到工作负载的自动加速，其代码在英特尔下一代产品上也可以百分之百得到兼容」，谢晓清如是说。
oneAPI 机与遇
对于业界及开发者来说，欲善其事，必利其器， oneAPI 的成功落地无疑是一款能够帮助大家提高生产效率的优秀工具。不过，在这款极具时代意义的工具背后， oneAPI 的研发也经过了多重的挑战。