インテル^®
System Studio 2019

数学ライブラリー

インテル^® マス・カーネル・ライブラリー (インテル^® MKL) には、アプリケーションのパフォーマンスを向上して開発時間を短縮するさまざまなルーチンが含まれています。最新のプロセッサーは、コア数が増加し、ベクトルユニットがより広くなり、改良されたアーキテクチャーを採用しています。

すべての処理能力を活用する最も簡単な方法は、この高度に最適化された数学ライブラリーを使用することです。インテル^® MKL には、線形代数、高速フーリエ変換、ニューラル・ネットワーク、ベクトル演算、統計関数が含まれています。

画像、信号、データ処理アプリケーション向けに最適化されたビルディング・ブロック

インテル^® IPP は、インテル^® プロセッサー・ファミリーの能力を引き出すようにチューニングされ、最適化された低レベル API を提供します。これらの最適化は、多くの計算ドメイン (特に信号処理、画像処理、データ処理) のニーズに対応します。クロス OS のサポートおよび最良の最適化パスを選択する内部ディスパッチャーにより、開発者は、複数の世代のプロセッサーで機能する移植性に優れたコードを素早く作成することができます。

スレッド・ライブラリー

インテル^® スレッディング・ビルディング・ブロック (インテル^® TBB) は、ループやタスクベースのアプリケーションを記述する開発者が、並列パフォーマンスとスケーラビリティーを簡単に利用できるようにします。コア数の増加に伴ってパフォーマンスがスケーリングする、プラットフォームの詳細やスレッド化のメカニズムが抽象化された強固なアプリケーションを開発することができます。

インテル^® TBB は線形スケーリングを実現しており、クロスプラットフォーム並列アプリケーションの実装を検討している開発者の最良の選択肢です。マルチコアおよびメニーコア・ハードウェアの電力とパフォーマンスを効率的に使用する最適なスレッド・スケジュールとワーク分割を自動的に決定します。

データ解析およびマシンラーニング・ライブラリー

インテル ^® Data Analytics Acceleration Library (インテル ^® DAAL) は、高度に最適化されたマシンラーニングと高速なビッグデータ解析を実現します。

この包括的なライブラリーは、データ解析処理のすべての段階 (前処理、変換、解析、モデリング、意思決定) を高速化し、エッジからクラウドまで、オフライン、ストリーミング、分散型使用モデルをサポートします。

インテル ^® DAAL は、スレッド化とベクトル化を最大限に活用し、最高のパフォーマンスを引き出せるようにデータの取り込みとアルゴリズムの計算を最適化します。

アルゴリズムの透明性を示しコミュニティーに貢献するためオープンソース・バージョンも提供されています。

インテルにより拡張された Linux*、Android* 向け GDB アプリケーション・デバッガーです。インテル^® グラフィックス・テクノロジーへのオフロードコードのデバッガーが可能です。

IoT デバイスやインテリジェンス・システム向けアプリケーションの開発・デバッグのためのクロスビルド要件を満たすように拡張されています。

インテル^® Cilk™ の並列言語拡張を用いたインテル^® HD グラフィックスへオフロードするコードに対して、ソースレベルのデバッグを可能とします。

デバッグはホストシステム上で実行され、デバッグ・エージェント (gdbserver-igfx) はターゲットシステム上で実行されます。

パフォーマンス・プロファイラー

• 最適化に掛る時間を短縮

  CPU、GPU、スレッド、キャッシュミス、I/O 帯域幅を含むシステム全体からパフォーマンスデータを集計し、パフォーマンス向上につながる箇所を特定する解析時間を短縮します。

• 強力で理解しやすいパフォーマンス解析

  CPU と GPU のパフォーマンス、スレッドのパフォーマンスとスケーラビリティ、帯域幅、キャッシングなどの解析を可能とします。ホットスポット、呼び出し回数、ソースコードへの注釈、アクティビティ・グラフにより、さらなるパフォーマンス向上を支援します。

システム・ソフトウェア開発者向けの電力プロファイラー

平均消費電力を測定したり、外部ハードウェアを必要とするほかのツールとは異なり、インテル^® Energy Profiler は電力を浪費するウェイクアップの原因を特定します。IoT、モバイル、および Linux* が動作する IoT デバイスとバッテリー寿命を延長し、ファンレスシステムの温度管理を最適化します。

インテル^® VTune™ Amplifier for Systems のユーザー・インターフェイスで収集した電力プロファイル・データを読み込んで解析します。

ゲームとメディア・アプリケーション向けの
解析、最適化、デバッグ

Android* を実行するインテル^® Core™ プロセッサーとインテル^® HD グラフィックスを搭載するタブレット (これらに限定されません) を含むゲーム・プラットフォームの潜在的なパフォーマンスを最大限に活用することを可能にする強力で機敏なツールスイートです。

システムレベルと個々のフレームのパフォーマンスの問題を理解することが可能なだけでなく、最適化による潜在的なパフォーマンスの向上を推測するために何かを試すことができるように、アプリケーションのパフォーマンス・データを可視化します。

以下ツールを同梱します。

• System Analyzer

  CPU、グラフィックス API、そしてGPU のパフォーマンスと電力特性をリアルタイムに表示・解析するためのツールです

• Graphics Frame Analyzer

  シングルフレーム解析とMicrosoft DirectX*、OpenGL*、OpenGL ES* ゲーム・ワークロードの最適化のためのツールです。

• Platform Analyzer

  CPU と GPU 全体で時間を費やしている場所を視覚化することができる解析ツールです。

メモリー/スレッドのデバッガー

C、C++、Fortran アプリケーションのメモリーリーク、異常、デッドロック、データ競合などを特定してデバッグできます。

特別なコンパイラーや再コンパイルは必要ありません。通常のビルドを利用できます。ヒープ拡張解析とデバッガー・ブレークポイントは、発見が困難な問題の診断を単純化し、修正コストが少なくて済む開発サイクルの早期に発見できるようにします。エラーが発生する状況にならなかった場合でも、実行されたコードパスの潜在的なエラーや、断続的および非決定的なエラーを発見します。

インテル^® アーキテクチャー向けの JTAG による
デバッグとトレース・ソリューション

インテル^® アーキテクチャー・ベースのシステム・ソフトウェアと IoT アプリケーションの詳細なデバッグとトレースをサポートする、JTAG ベースのデバッグ・ソリューションです。

インテル^® アーキテクチャー・ベースのプラットフォーム、例えば UEFI/ファームウェア、システム・オン・チップ周辺レジスター、OS カーネル、そして OS に完全に対応するドライバーなどのデバッグとトレースが可能になります。

ソフトウェアとファームウェア、ハードウェアのコンポーネント間におけるログを、タイムスタンプと相関トレース情報とともに収集し、視覚的に確認することができます。ソフトウェアとハードウェア間の複雑な相互作用を分析し、より信頼性の高いアプリケーションの開発を支援します。

Microsoft^® WinDbg* カーネルデバッガー向けのシステムデバッグとトレース拡張による Windows* システムの信頼性を強化

• JTAG を利用して Microsoft^® WinDbg* で簡単にプラットフォームを起動し Windows* ドライバーを検証可能
• ドライバーと割り込みを含む、完全に停止状態の Windows* システムをデバッグ
• インテル^® Processor Trace により、複雑なランタイム時の問題を素早く切り分け

パフォーマンス・プロファイラー

• 最適化に掛る時間を短縮

  CPU、GPU、スレッド、キャッシュミス、I/O 帯域幅を含むシステム全体からパフォーマンスデータを集計し、パフォーマンス向上につながる箇所を特定する解析時間を短縮します。

• 強力で理解しやすいパフォーマンス解析

  CPU と GPU のパフォーマンス、スレッドのパフォーマンスとスケーラビリティ、帯域幅、キャッシングなどの解析を可能とします。ホットスポット、呼び出し回数、ソースコードへの注釈、アクティビティ・グラフにより、さらなるパフォーマンス向上を支援します。