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このセッションは、インテル^® デベロッパー・ゾーンに公開されている「Boost Application Performance using Intel^® Parallel Studio XE」の日本語版です。

インテル^® Parallel Studio XE を使用することにより、パフォーマンスを引き出すコードを生成することが可能です。このツールを使用することによって、インテルのプロセッサーとハードウェアの能力を最大限に発揮し、ハイパフォーマンスでスケーラブルな HPC、エンタープライズ、およびクラウド・アプリケーションを開発できます。

インテル^® Xeon^® スケーラブル・プロセッサーとインテル^® Xeon Phi™ プロセッサー向けのインテル^® AVX-512 をサポートし、ベクトル化、マルチスレッド、マルチノード、メモリーの最適化手法を使用したコードの生成や、数値ライブラリーやパフォーマンス・プロファイラーによるソフトウェアの最適化をサポートします。

本セッションは、2 部構成とっており、インテル^® Parallel Studio XE の概要、特長、および最適化手法についてご紹介しています。

前半では、インテル^® Parallel Studio XE 2018 の概要紹介に加え、最適化をどこから開始すべきかや、スレッド化の方法などを説明しています。
後半では、インテル ^® Parallel Studio XE 2018 によるベクトル化、メモリー/ストレージ問題の特定、クラスターのスケーラビリティーなどを説明しています。

このセッションは、インテル^® デベロッパー・ゾーンに公開されている「Is Python* Almost as Fast as Native Code? Believe It!」の日本語版です。

まず最初に、Python* コミュニティーにおいて、インテル社が Python* パフォーマンス向上にどれだけ貢献しているかご紹介します。 その後、Python* コードを高速化するための 3 つのステップによるアプローチや、インテルのプラットフォーム上で Python* を高速に実行するためのライブラリーをご紹介します。 また、Python* のデモおよび関連情報についてもお話します。

本コースは、3 つのトレーニング・ビデオにより構成されています。

このセッションは、インテル^® デベロッパー・ゾーンに公開されている「Better, Faster and More Scalable: The March To Exasca」の日本語版です。

このセッションでは、新しいシステムにおける課題と対応方法を説明し、大規模システム向けのインテル 製品についての概要や開発フローと役立つツールを紹介します。主に、柔軟で効率の良い、スケーラブルなクラスターメッセージを提供する「インテル^® MPI ライブラリー」について説明します。

本コースは、2 つのトレーニング・ビデオにより構成されています。

パート 1 では、分散プログラミング向けインテル^® ソフトウェア・ツール (解析ツールプロファイル・データのスナップショット機能) や、インテル ^® MPI ライブラリーの概要を説明しています。インテル^® MPI ライブラリーの最新バージョン 2018 Update 1 の新機能についても紹介します。

パート 2 では、インテル^® MPI ライブラリー製品の今後や、インテル^® MPI ライブラリー 次期バージョン 2019 のテクニカルプレビュー機能について紹介しています。 このテクニカルプレビューでは、大規模システム向けに多くの機能改善が行われています。

このセッションは、インテル^® デベロッパー・ゾーンに公開されている「Accelerating Lossless Data Compression Code for Cloud and Edge Applications」の日本語版です。

このセッションでは、クラウドおよびエッジアプリケーション向けデータ圧縮コードの高速化をご紹介します。
ここでは、インテル ^® ソフトウェア開発製品のインテル^® インテグレーテッド・パフォーマンス・プリミティブ (インテル^® IPP) ライブラリーを使用してコードを高速化します。

本コースは、2 つのトレーニング・ビデオにより構成されています。

パート 1 では、データ圧縮ライブラリーが含まれるインテル^® IPP 概要をご説明し、最新バージョン 2018 の新機能を紹介します。さらに、データ圧縮の使用例について、パフォーマンスと圧縮率のトレードオフに注目して述べます。 その後、インテル ^® IPP でサポートされる 4つの圧縮関数のうち、zlib についてご紹介します。

パート 2 では、引き続き zlib について説明し、残りの 3つの圧縮関数 LZ4、LZO、bzip2 を紹介します。最後に、アプリケーションに最適な圧縮アルゴリズムを選択する方法を、例を使って示します

このセッションは、インテル^® デベロッパー・ゾーンに公開されている「Speed Up Small-Matrix Multiplication using New Intel^® Math Kernel Library Capabilities」の日本語版です。

本コースはインテル社 Webinar の日本語版です。2部構成となります。

この数年間、インテルは特に小行列をターゲットにした機能をインテル^® マス・カーネル・ライブラリー (インテル^® MKL) に追加してきました。 このセッションでは、それらの機能とサンプルコード、および基本的な使用モデルを紹介します。

前半では、インテル^® MKL の概要、新機能を説明しております。 そして、行列行列乗算について解説し、高速化のための最適化機能を紹介します。

後半では、パフォーマンスの課題を克服するための 4つのソリューションを説明し、最後にパフォーマンスのヒント、サブルーチンのパフォーマンスを測定するためのサンプルコードを紹介します。

このセッションは、インテル^® デベロッパー・ゾーンに公開されている「Accelerating Deep Learning and Machine Learning with Intel Libraries」の日本語版です。

インテルは、ディープラーニングやマシンラーニング・アプリケーションの開発における課題に対処し、インテル・アーキテクチャー (IA) 上で人工知能 (AI) を活用するための様々な取り組みを行っています。

本 Web セミナーでは、その中でもインテル^® MKL（マス・カーネル・ライブラリー）およびインテル^® DAAL（データ・アナリティクス・アクセラレーション・ライブラリー）について紹介します。これらのライブラリーを適用することで、既存のフレームワークやアルゴリズムにおいて現在および次世代のインテル^® プロセッサーの性能を引き出し、モデルの訓練時間を短縮することが可能です。

また本 Web セミナーでは、ディープラーニング・ソリューションの設計、訓練から配備までの流れを容易にする新しいツール、インテル Deep Learning SDK についても紹介します。

このセッションは、インテル^® デベロッパー・ゾーンに公開されている「Healthy, Happy Performing Clusters with Intel^® Cluster Checker 2017」の日本語版です。

クラスターシステムは、様々なハードウェア、ソフトウェアが関連した非常に複雑なシステムです。さらに、通常クラスターシステムには、役割が異なる複数のチーム、担当者が関与します。クラスターを構築するクラスター・アーキテクト、システムをマネージメントするシステム管理者、アプリケーションを作成するアプリケーション開発者、そしてクラスターを利用するクラスターユーザーなどです。彼らはそれぞれ固有の問題を持っていますが、クラスターのもつ複雑性を軽減して問題解決に挑むという共通の課題があります。
本セッションでは、これらクラスターシステムにかかわる人々が、抱える問題を取り上げ、また特にアプリケーション開発者についてはツールのデモも交えつつ詳しく説明します。

また、クラスターシステムの一般的な問題として、クラスターシステムで使用されるハードウェアやソフトウェアの一貫性に関する問題や、メモリー構成の問題、レイテンシーや帯域幅、データー転送ファブリック、そして MPI パフォーマンスに関する問題など、数多くの問題が挙げられます。 このような様々な問題があり、しかも複雑なクラスターシステム上で問題の原因を的確に特定することは容易ではありません。このような状況を解決するのが、クラスター向け診断ツール「インテル^® Cluster Checker」です。 インテル ^® Cluster Checker のツール詳細、クラスターシステム向けの診断方法については、本トレーニング・ビデオをご覧ください。

インテル^® Cluster Checker は、インテル^® Parallel Studio XE Cluster Edition for Linux に、コンポーネントとして含まれております。

このセッションは、インテル^® デベロッパー・ゾーンに公開されている「Knights Landing – An Overview for Developers」の日本語版です。

本 Web セミナーは、第 2 世代インテル^® Xeon Phi™ プロセッサー、開発コード名 Knights Landing について、アプリケーション開発者向けに概要を説明します。
コプロセッサーからプロセッサーとなり、高いパフォーマンスをより利用しやすくなったメニーコア・プロセッサー、インテル ^® Xeon Phi™ 製品についての技術情報を提供します。

後編 (パート 2) は 11 月下旬に公開予定です。

このセッションは、インテル^® デベロッパー・ゾーンに公開されている「Memory Access Profiling: Find and Fix Common Performance Bottlenecks」の日本語版です。

このセッションでは、メモリー・アクセス・プロファイルにおける一般的なパフォーマンス・ボトルネックの特定と修正について説明します。本コースは、2 つのトレーニング・ビデオにより構成されています。

前半では、本セッションのメイントピックであるメモリー階層について、いくつかの基本事項を説明します。また、パフォーマンス・プロファイラー「インテル^® VTune™ Amplifier」の概要、基本操作、プロファイルの設定方法などを解説しています。

後半では、インテル^® VTune™ Amplifier を使ったメモリー階層に関するパフォーマンス解析について、低い NUMA 使用率、非効率な配列アクセスパターンなど、実際の例を見ていきます。また、GUI や解析結果の見方についても説明しています。

このセッションは、インテル^® デベロッパー・ゾーンに公開されている「Better Threaded Performance and Scalability with Intel^® VTune™ Amplifier + OpenMP*」の日本語版です。

このセッションでは、インテル^® VTune™ Amplifier と OpenMP* でスレッドのパフォーマンスとスケーラビリティーを向上する方法を、サンプルプログラムを使用しながら紹介しています。 チューニングの可能性を調査する手法について、フィルターと非最大抑制における計算依存のワークロードを例にとって、以下の項目を順に説明していきます。

• インテル^® VTune™ Amplifier とインテル^® Advisor – ベクトル化アドバイザーの使用
• インテル^® コンパイラーの最適化レポート
• OpenMP* の SIMD プラグマを利用する外側のループのベクトル化
• その他のコンパイラーによる最適化
• OpenMP* によるスレッド化

このセッションは、インテル^® デベロッパー・ゾーンに公開されている「HPC Applications Need High-Performance Analysis」の日本語版です。

このセッションでは HPC の分野に特化したパフォーマンス解析技術を性能解析ツール「インテル^® VTune™ Amplifier 」を使用してご紹介します。
まず最初に、現在の HPC 業界における一般的なパフォーマンス解析の状況をご紹介します。そして次に、インテル^® VTune™ Amplifier に搭載される HPC Performance Characterization (HPC 特性解析) について、その概要を説明します。これは、HPC アプリケーションのパフォーマンス特性を解析する機能となります。 さらに、HPC 特性解析を使用したパフォーマンス解析の例もご紹介します。

C/C++、Fortran、Python*、Go*、Java* が混在したコードのパフォーマンス/スレッド・プロファイラーです。
本トレーニングでは、製品概要、パフォーマンス・プロファイル手順、分析結果やタイムライン・ビューの見方、目的別の解析手法を説明します。

• 旧バージョンを使用した内容であっても、基本的には最新バージョンでも活用できます。

このセッションは、Tech.Decoded で公開されている「OpenMP and TBB Task Graphs: Unraveling the Spaghetti with Flow Graph Analyzer」の日本語版です。

今日の多くのプログラムやプログラミング・モデルは、タスクベースの並列処理をサポートしています。その理由はロード・バランシングを向上し、不規則なランタイム依存の実行を効率良く並列化できるためです。

しかしながら、グラフはプログラムで作成されるため、複雑になりがちで、あとで実際に作成されたものを判断するのはとても大変です。
また、タスクベースの並列処理は一般に構造化されておらず、データによってはグラフの一部のみが実行される可能性があるため、アルゴリズムのパフォーマンス解析が困難です。

このコースでは、タスクベースのプログラミング・モデルの上記のような課題を見つけることができる、インテル^® Advisor のフローグラフ・アナライザー (FGA) についてご紹介します。FGA は、インテル^® TBB 向けにインタラクティブにグラフを作成できる GUI ベースのツールです。

このセッションは、インテル^® デベロッパー・ゾーンに公開されている「Fast Insights to Optimized Vectorization and Memory Using Cache-aware Roofline Analysis」の日本語版です。

完璧なベクトル化およびスレッド化がおこなれている場合でも、開発者は、CPU、ベクトル、スレッドの利用率と、メモリー・サブシステムのデーター・ボトルネックのバランスを調整する必要があります。

この Webinar で紹介されている「ルーフライン・モデル」を使うことで、アプリケーションのパフォーマンスの問題にどのように適切に対象するかを直観的に理解できます。

本コースでは、まず、ルーフライン・モデルとは何かを説明し、その後、インテル ^® Advisor によるルーフライン解析、ケーススタディー、そして、現在の最新バージョンおよび次期バージョンの新機能をご紹介します。

このセッションは、インテル^® デベロッパー・ゾーンに公開されている「Optimize for AVX-512 with or without AVX-512 hardware」の日本語版です。

インテル ^® Xeon Phi™ プロセッサー (Knights Landing) や、今後登場するインテル^® Xeon^® プロセッサーなど、ますます複雑化する現代、および次世代のハードウェアを最大限に活用するには、ソフトウェアが効率良くスレッド化およびベクトル化されていることが求められます。

本セッションは、2 部構成とっており、インテル^® アドバンスト・ベクトル・エクステンション 512 (インテル^® AVX-512) のハードウェアを使用することなく、インテル^® AVX-512 ソフトウェアを最適化する方法をご紹介します。

• 前半では、ベクトル化の背景と効率の良いベクトル化を支援するツール「インテル^® Advisor 2017」の機能について説明します。
• 後半 (近日公開予定) では、AVX-512 の概要についてお話した後、インテル^® Advisor 2017 が AVX-512 とそれ以前の命令セットの両方を使用するソフトウェアの最適化に、どのように役立つかを紹介します。
  
  

C、C++、C# および Fortran ソフトウェア・アーキテクト向けのマルチスレッド化、ベクトル化のアドバイスツールです。
本トレーニングでは、製品概要、基本的な操作方法、バージョン 2016 で追加されたベクトル化アドバイザー機能に関して説明します。

• 旧バージョンを使用した内容であっても、基本的には最新バージョンでも活用できます。