英特尔与海德堡大学合作 将镭龙GPU支持引入AI

自去年11月推出以来，我们一直对英特尔的oneAPI非常感兴趣，这是一个开发平台，旨在将硬件从开发AI和其他以数据为中心的代码的任务中抽象出来。本周，英特尔和海德堡大学计算中心(URZ)宣布成立一个新的卓越中心(CoE)，该中心将支持oneAPI平台并进行研究。

英特尔宣布oneAPI规范达到1.0状态后，立即进行了新的合作。1.0里程碑意义重大，因为它使合作伙伴能够专注于使硬件适应标准的固定实现，而不用担心规范本身会在他们脚下迅速变化。

URZ自己的oneAPI卓越中心必须首先重申oneAPI本身的原因：

URZ将把研究和编程工作的重点放在基本的高性能计算(HPC)挑战上。现代计算机使用不同类型的硬件进行不同的计算。加速器，包括图形处理单元(GPU)和现场可编程门阵列(FPGA)，与通用计算处理器(CPU)结合使用。使用不同类型的硬件可以使计算机非常强大，并为各种情况和工作负载提供多功能性。然而，硬件的异构性使这些计算机的软件开发变得复杂，尤其是当同时使用来自不同供应商的特殊组件时。

造成这种复杂性的主要原因之一是，许多加速计算架构需要自己的编程模型。因此，软件开发人员需要为异构系统中的每个处理单元学习和使用不同的(有时是专有的)语言，这增加了复杂性并限制了灵活性。

OneAP的跨架构语言Data Parallel C (DPC)基于Khronos group C异构编程的SYCL标准，通过其单一统一的开放开发模式克服了这些挑战，从而实现高性能、高生产力的异构编程和跨厂商支持。

URZ在oneAPI标准上的合作似乎是实现英特尔承诺oneAPI将涉及所有硬件而不仅仅是英特尔硬件的良好开端。开发工作将由Aksel Alpay领导，他特别尝试将AMD(镭龙)GPU支持添加到oneAPI中。

HipSYCL是更广泛的SYCL硬件抽象生态系统的一部分，其目标是独立于供应商并接近本地性能，如CPU和GPU。

放大/hipSYCL是更广泛的SYCL硬件抽象生态系统的一部分，其目标是在CPU和GPU上实现独立于供应商的近原生性能。

aksel alpay(BSD 2条款允许)

要充分理解这一点，需要深入研究oneAPI的基础技术。OneAPI基于英特尔数据并行C (DPC)，后者基于C和Khronos SYCL代码抽象层标准构建。Alpay本人是SYCL标准的hipSYCL实现的创始人，他的工作已经明确支持多CPU，通过CUDA支持Nvidia GPU，通过ROCm支持AMD GPU。

新的oneAPI卓越中心将采用Alpay(和其他公司)来增加DPC功能，并支持hipSYCL，后者已经在本地支持英特尔和AMD CPU、英伟达GPU和AMD(radeon)GPU。URZ的研究人员和开发人员将能够使用“国际专家网络”，包括来自英特尔和其他学术和政府机构的专家。

这是海德堡大学首席信息官兼URZ董事总经理Vincent Heuveline教授所说的话：

对于科学计算中心来说，获得这种水平的专业知识并以开放的标准与全球合作伙伴合作是一个光明的未来。

英特尔在GPU市场的竞争始于Tiger Lake板载显卡

大学的工作有助于实现英特尔从第一天开始的承诺，即成为API、中立、跨硬件平台努力的有效供应商，可能不会意外打破NVIDIA多年来在GPU加速器领域近乎垄断的地位。打破这一事实上的垄断将有利于英特尔自己的新兴Xe Graphics平台和AMD自己的镭龙，后者在很大程度上仅限于“传统”图形和游戏。