'AI硬件碎片化難題，英特爾用“一個API”解決，還推出新語言DPC++'

曉查 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

AI開發者最怕什麼？硬件不統一，帶來的開發碎片化問題。

現在用於AI開發的硬件，不僅有CPU、GPU，還有FPGA、AI專用計算芯片。不同的硬件需要不同的API，甚至是不同的編程語言。將原來開發的AI程序移植到另外一種架構上，是一件極為困難的事情。

本週，英特爾在北京的一場技術溝通會上，分享了“oneAPI”項目，致力於用軟件解決AI開發中硬件不統一的問題。

其實，早在去年12月，英特爾就推出了“oneAPI”，並宣佈將於2019年第四季度發佈開發者測試版本。

顧名思義，“oneAPI”的目的就是提供統一的編程模型，簡化在不同硬件架構上的AI程序開發工作，讓開發者用一套源代碼創建適用於不同硬件的AI應用程序。

四種硬件，一個API

當今AI運算主要用到的硬件包括4種：CPU、GPU、FPGA、和AI加速器。英特爾的優勢在於，他們是少數全面涉及這4種芯片的半導體廠商。

英特爾不僅擁有CPU、集成顯卡，還通過收購Altera、Nervana兩家公司獲得了大量在FPGA、AI芯片上的設計開發經驗。

另外，數據為中心的多元化計算覆蓋了標量（Scalar）、矢量（Vector）、矩陣（Matrix）和空間（Spatial）4種運算，即SVMS架構，它需要一個高效的軟件編程工具來充分釋放其性能。

在硬件和運算方式如此多種多樣的背景下，英特爾順勢推出了oneAPI。

oneAPI支持直接編程和API編程，並將提供統一的語言和庫，可以在包括CPU、GPU、FPGA、和AI加速器等不同硬件上，提供完整的本地代碼性能。

△ 英特爾架構、圖形與軟件部副總裁Bill Savage介紹oneAPI

在分享會上，英特爾架構、圖形與軟件部副總裁 Bill Savage表示，英特爾的歷史產品以及將來發布的產品都會支持oneAPI，英特爾在上週Hot Chip上最新發布兩款專門用於AI運算的芯片NNP-T和NNP-I也都會支持oneAPI。

oneAPI也是一個向所有硬件廠商開放的標準，英特爾希望所有廠商都能加入進來，為開發AI程序的簡化工作做出貢獻。

英特爾oneAPI中包含幾個重要的運算函數庫：英特爾數學核心函數庫（MKL）、數據分析加速庫（DAAL）、面向深度神經網絡的英特爾數學核心函數庫（MKL-DNN），它們為開發者實習深度學習提供了便利。用戶無需再考慮硬件的細節，所有的庫都針對英特爾的硬件進行了優化。

△ 英特爾架構、圖形與軟件部首席工程師Eric Lin介紹統一API的優勢

新的編程語言

有了oneAPI還不夠。英特爾認為，多元化架構需要全新的並行、公開編程語言，現有的C++、MATLAB以及英偉達硬件專有的CUDA，都無法滿足需求。

因此，英特爾還為oneAPI加入了一個配套的直接編程語言Data Parallel C++ (簡稱DPC++)，這是一種基於標準的開放式跨行業語言，可替代單一架構專有語言，能夠提供並行編程的效率和性能。

△ 英特爾架構、圖形與軟件部副總裁兼編譯器與語言部門總經理Alice Chan介紹DPC++

但是一門新的編程語言往往會遇到推廣困難的問題。英特爾編譯器與語言部門總經理Alice Chan表示，英特爾在設計DPC++的時候，在語法上和CUDA非常接近，如果程序員對於CUDA非常熟悉的話，那麼使用DPC++進行編程應該沒有任何問題。

DPC++的學習曲線非常平滑，適合其他編程語言的開發者快速上手，從而更容易將原來的項目遷移到oneAPI上。

合作與對手

據英特爾透露，目前oneAPI已經和很多廠商展開了合作。其中就包括了百度的在Paddle Paddle。

Facebook首席科學家、2019年圖靈獎得主LeCun也發了一條推特，表示PyTorch獲得了oneAPI的優化。

一家美國公司Taboola在使用英特爾至強oneAPI經過優化之後，性能達到了2.5倍的提升。

作為AI領域最重要的的硬件供應商，英偉達是一個繞不開的話題。

對於這個尖銳的話題，Bill說：

英特爾和競爭對手不同，我們的競爭對手只對一到兩個專用架構感興趣。我們要所有架構被支持，並且他們能夠很好地一起協作。

oneAPI是向所有硬件廠商開放的，也會對英偉達開放。我預期oneAPI將會被得到實施和廣泛部署，這是我對未來的期待。

不知道黃仁勳怎麼看。

— 完 —

誠摯招聘

量子位正在招募編輯/記者，工作地點在北京中關村。期待有才氣、有熱情的同學加入我們！相關細節，請在量子位公眾號(QbitAI)對話界面，回覆“招聘”兩個字。

量子位 QbitAI · 頭條號簽約作者

վ'ᴗ' ի 追蹤AI技術和產品新動態