Intel oneAPI 2022 工具包释出 扩展跨 CPU、GPU 架构应用功能

新版oneAPI开发工具包将支持第12代Core处理器所具备AVX-VNNI功能，另外也支持代号Sapphire Rapids、下一款Xeon可扩充处理器所具备的Intel Advanced Matrix Extension （Intel AMX）扩充功能，另外也支持即将上市的Xe客户端GPU，以及针对数据中心打造GPU产品。

过去强调以oneAPI串接不同运算形式理念，Intel稍早宣布释出oneAPI 2022工具包，进一步强化扩展跨架构应用功能，藉此让开发者能更容易提升算力表现与运算使用效率。

此次释出的工具包总计改善超过900项技术，让开发者能更进一步缩短横跨消费端与服务器端的CPU、GPU架构运算设计时程，同时也能提升关键应用负载的效能。

其中，新版工具包更通过LLVM后端实现在CPU、GPU使用C++、SYCL，以及Fortran、数据平行Python统一编译器，藉此提升先进加速器效能模型与调整效率，同时也能让人工智能与光线追踪可视化工作负载效能加速。

而藉由oneAPI跨架构编程模型让开发者建立跨架构应用程序时，亦可提升程式码开发生产力和速率。

在跨架构编程时，可通过改善DPC++兼容工具包，将90%至95%的CUDA程序编码内容自动移转至SYCL/DPC++。而在人工智能效能方面，则可藉由Optimization for TensorFlow与Optimization for PyTorch提升深度学习框架效能，相比先前版本约可在加速效能提高10倍。

此外，新款Intel Extension for Scikit-learn，在Intel旗下CPU产品上的表现，相较市场开放原始码版本更可在机器学习算法速度提升超过100倍。 而藉由Neural Compressor更可针对横跨多个深度学习框架的训练模型进行最佳化，藉此提升推论效能。

其他部分，则包含可透过VTune Profiler的火焰图形显示，协助改善可视化性能热点的能力，而通过Advisor加速器性能建模，则可让开发者在变动代码之前，先评估卸载至GPU的效能优势。

至于在光线追踪部分，则加入锥体遥测、辅助功能降噪与FP16支持，藉此提供更扎实外形渲染效果，并且缩短渲染所需时间，同时支持Intel Xe架构GPU与即时降噪应用。

而此次释出工具包也与微软Visual Studio Code深入整合，支持Visual Studio 2022，以及在Windows上支持Microsoft WSL2 for Linux开发工具。

新版oneAPI开发工具组将支援第12代Core处理器所具备AVX-VNNI功能，另外也支援代号Sapphire Rapids、下一款Xeon可扩充处理器所具备的Intel Advanced Matrix Extension （Intel AMX）扩充功能，另外也支援即将上市的Xe客户端GPU，以及针对资料中心打造GPU产品。