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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、Tech.Decoded に公開されている「HPC Performance On-Premise and in the Cloud. Are You Ready?」の日本語版です。

パブリック・クラウド・プロバイダーは、クラウドで HPC ワークロードを実行するため、競争力のある環境を提供しようと取り組んでいます。プライベート・サーバーでは、クラウドで実行する場合、時間とコストを軽減し、最高のパフォーマンスを達成することが求められます。インテルではプロバイダー各社と協力して、クラウド環境で最高のパフォーマンスを引き出すには、インテルのツールが非常に有用であることを皆さんに知っていただけるよう努めています。

インテル^® Parallel Studio XE には 3 つのエディションがあります。Composer Edition にはコンパイラーとライブラリー、Professional Edition にはそれらに加えて解析ツール、そして、Cluster Edition にはさらに追加で MPI ライブラリーとその他のクラスター・パフォーマンス・ツールとチェッカーが含まれます。 ニーズに応じて適切なエディションを選択できます。HPC ワークロードには、一般に Cluster Edition が使用されます。

本コースでは、コードの現代化にあたり、手間をかけずに利用できる最適化から手動のチューニング、そして検証から正当性のチェックまでカバーするワークフローについて、インテル^® Parallel Studio XE スイートに含まれるツールを使用して分かりやすく説明します。

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。

このセッションは、過去に弊社で実施した 3 部構成のオンライン・トレーニングです。

プログラムの計算時間は、ソフトウェアがハードウェアを活用しているかどうかで大きく左右されます。第 1 部となるこのコースでは、CPU の機能やハードウェアの構成について説明したうえで、インテル^® コンパイラーの機能を使った、基本的なプログラムの最適化手法について紹介いたします。

また、システム上でアプリケーションが効率よく動作しているか判断するためにはプロファイラーから得られる情報が役立ちます。第 2 部となるこのコースでは、インテル^® VTune™ プロファイラーを使用して得られた解析結果からプログラムを最適化する基本的な手法をご紹介いたします。

インテル^® コンパイラーを使った自動ベクトル化機能は強力ですが、十分な性能が引き出せない場合は、インテル^® Advisor のベクトル化アドバイザーから得られる情報を活用します。第 3 部となるこのコースでは、インテル^® Advisor の機能を使い、ベクトル化を考慮するにあたり有益な情報とあわせて、ベクトル化が不十分なプログラムを最適化する方法をご紹介いたします。

インテル^® コンパイラーは、バージョン 18.0 以降、インテル^® グラフィックスへの OpenMP* オフロード機能をサポートしていませんが、現行のインテル^® コンパイラー 19.1 の新機能を使用して、インテル^® グラフィックスへのオフロード実行が可能になりました。このセッションでは、CPU および GPU 向けにサポートされる OpenMP* の機能を含め、開発手順や新機能について説明します。最後に、oneAPI HPC ツールキットのベータ版に含まれるコンパイラーでコンパイルし、GPU への移行ができているか確認します。

パート 1 では、OpenMP* が広く導入される背景とこれまでの歴史を振り返ってみます。異なるバージョンのインテル^® コンパイラーや異なるコンパイラー間で OpenMP* を使用する注意点や制限について説明します。また、OpenMP* 3.1 で追加されたタスク機能が 4.0 から 4.5 でどのように進化したかを例を使用して説明し、最新の OpenMP* 5.0 で強化された新機能を紹介します。

パート 2 では、OpenMP* のスレッド化機能を使用してプログラマーがマルチスレッドの動作をプログラミングしたように、OpenMP* 4.0 からは omp simd を使用してプログラマーが明示的にベクトル化もできるようになりました。OpenMP simd に関連する機能を 4.0 から 5.0 までの進化を追って紹介します。また、OpenMP* 4.0 で追加されたオフロード機能を利用することで、これまで共有メモリー型並列処理に加え分散メモリー型の並列処理を表現できるようになりました。注目されるヘテロジニアス・プログラミング環境での OpenMP オフロード機能についても説明します。

パート 3 では、パート 1 および 2 でカバーされなかった OpenMP* 5.0 のそのほかの機能について紹介します。最後に、oneAPI 向けのデータ並列 C++ (DPC++) へ移行する前に、現行のインテル^® C++/Fortran コンパイラー v.19.1 や oneAPI HPC ツールキットに含まれるインテル^® C++ および Fortran コンパイラー 2021 ベータ版を使用して、簡単にインテル グラフィックスへのオフロードを行うソフトウェアの開発および検証方法を紹介します。

このセッションは、Tech.Decoded に公開されている「Machine Learning 101 with Python and daal4py」の日本語版です。

このコースでは、Python*、Python* 向けインテル^® ディストリビューション、データサイエンスのワークフローについて簡単に説明した後、Python* 向けインテル^® ディストリビューションを使用する方法を説明します。また、データサイエンスとマシンラーニングの重要なステップである前処理、トレーニング、推論についても説明します。

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。

このセッションは、Tech.Decoded に公開されている「Python* Development at the Edge」の日本語版です。

このコースでは、Python* 向けインテル^® ディストリビューションのインストールやサンプル・アプリケーションの実行の様子を記録したデモとともに、使用するツールから IDE Python* プラグインと Eclipse* IDE の統合方法など、エッジにおける Python* の開発方法を紹介します。

本コースは、4 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「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、Tech.Decoded に公開されている「Scale Your C++ Apps Efficiently with TBB Concurrent Container Classes」の日本語版です。

このセッションでは、コンテナーの定義や標準コンテナーの種類をはじめ、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) のコンカレント・コンテナー・クラスを利用して C++ 言語アプリケーションを効率的にスケールする方法を紹介します。

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。

パート 1 では、C++ 言語におけるコンテナーの定義および標準コンテナーの種類について説明します。
パート 2 では、並列環境におけるコンテナーの使用方法およびインテル^® TBB のコンテナーについて説明します。
パート 3 では、インテル^® TBB のコンカレント・ベクトルや最適な使用方法について説明します。

このセッションは、Tech.Decoded に公開されている「Hybrid Cloud: Best Practices for HPC Performance On Premise and On Cloud」の日本語版です。

このセッションでは、インテル^® MKL やインテル^® IPP など、インテル^® アーキテクチャー向けに最適化されたライブラリーを使用し、ワークロードを実行するシステムに応じて、アーキテクチャー固有の最適化を指定してコンパイルします。次に、メインのトピックであるインテル^® Advisor およびインテル^® VTune™ プロファイラーを使用した解析とチューニングについてデモとともに分かりやすく説明します。

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、オンプレミスとクラウドで HPC パフォーマンスを最大限に引き出すため、インテル・ツールを使用してコードを現代化するワークフローを紹介します。

パート 2 では、実際にツールを使用してワークフローを実行する方法を紹介します。

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「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「Tune Workloads & System Configurations — New Low-Overhead, Long-Duration Profiling」の日本語版です。

このセッションでは、インテル^® VTune™ プロファイラーのプラットフォーム・プロファイラーによる長時間におよぶシステムの詳細な解析の概要や、システム構成の問題やワークロードを特定する低オーバーヘッドのメトリクスの収集方法を、実際のユースケースをもとにしたデモとともにご紹介します。

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。

パート 1 では、ツールの概要をご説明し、パート 2 にてツールを私用するためのワークフローを紹介します。パート 3 のデモでは、実際にツールを使用する方法、結果を視覚化する方法、そして結果の読み解き方を解説します。

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「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™ プロファイラー」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™ プロファイラー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「Find CPU & GPU Performance Headroom using Roofline Analysis」の日本語版です。

このコースでは、インテルの解析ツールであるインテル^® Advisor のルーフライン拡張機能を利用してハードウェアに課せられているパフォーマンスの上限を明らかにする方法を紹介します。ルーフラインの概要に続いて、L1、L2、L3、または DRAM のどのメモリーレベルがボトルネックを引き起こしているか特定するのに役立つ、新しいメモリーレベルのルーフライン機能について説明します。インテル^® Advisor の改良されたユーザー・インターフェイスについても取り上げます。

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。

このセッションは、Tech.Decoded で公開されている「Find and Debug Threading and Memory Errors at the Source」の日本語版です。

メモリーとスレッドのエラーは見つけるのが困難です。インテル^® Inspector は、これらのエラーの検出を支援します。このような正当性検証ツールを使用することで、投資対効果を 12% ～ 21% 向上します。開発サイクルの早期で問題を発見することが非常に重要になります。

本コースでは、インテル^® Inspector 2020 の概要や基本的な解析ワークフローをはじめ、メモリー、スレッド、およびパーシステント・メモリーの解析、デバッガーとの統合、自動回帰テストとユーザー API について説明します。