Artigo técnico

Оптимизировали, оптимизировали, да не выоптимизировали!

Оптимизация? Конечно, каждый сталкивался с данной задачей при разработке своих, сколь-нибудь значительных, требующих определённых вычислений, приложений. При этом способов оптимизировать код существует огромное множество, и, как следствие, различных путей сделать это в автоматическом режиме с помощью опций компилятора. Вот здесь и возникает проблема – как выбрать то, что нужно нам и не запутаться?

An Overview of Advanced Server-Based Networking Technologies

This guide is an overview of tools for advanced technologies in SDN and NFV. It covers DPDK, Open vSwitch, SR-IOV, Fd.io and VPP, and describes virtualization scenarios using one or more of the tools.
  • Rede
  • Virtualização das funções de rede (NFV)
  • Redes definidas por software (SDN)
  • Intel® Advisor on Cray* Systems

    Introduction

    Intel® Advisor provides two analysis workflows to ensure that C, C++, and Fortran applications make the most of today's processor architectures: a Vectorization Workflow and a Threading Workflow.

    Vectorization Workflow: This workflow lets you identify loops that will benefit most from vectorization, identify issues preventing vectorization, estimate the benefit of alternative data reorganizations, and analyze instruction mix in the application.

  • Linux*
  • Unix*
  • Principiante
  • Intermediário
  • Intel® Parallel Studio XE
  • Intel® Advisor
  • Cray
  • Minimize Node.js* I/O Bottlenecks with Linux Kernel Library and Data Plane Developer Kit

    In this experiment a Node.js application, Security Compass Let’s Chat*, runs on top of the Linux Kernel Library (LKL) and the DPDK for better I/O throughput. See how the binding between Node.js and DPDK using LKL was implemented.
  • Rede
  • Node.js*
  • 面向英特尔 Python* 分发包的 Docker 映像

    我们发布了面向英特尔 Python 的 Docker 映像。如欲获取映像,请访问Docker Hub,访问 GitHub 获取 Dockerfile。我们为 Python 2 和 Python 3 提供映像,映像分为核心配置和完整配置。核心配置包含 NumPy/Scipy 和关联组件,完整配置包含我们所有分发包。 如果您想自定义 Docker 映像,可以从我们发布的 Dockerfile 入手,也可以使用 Docker FROM 命令,将映像用作基础。

    入门知识:

    Docker 是一项热门的 Linux 容器技术,通过一个简单的命令行接口,支持服务和应用的部署与可重复性。 更多信息详见 Docker 官方网站,https://www.docker.com/

    获取面向分发包的 Docker 映像:

  • Inteligência Artificial
  • Intel® Distribution para Python*
  • 借助 Anaconda* 安装英特尔® Python* 分发包和英特尔® 性能库

    我们与 Continuum Analytics* 公司通力合作,致力于使用 Conda* 软件包管理器和 Anaconda 云* 简化英特尔® Python* 分发包和社区论坛支持的英特尔® 性能库(如英特尔® 数学核心函数库(英特尔® MKL))。最低版本要求为 conda 4.1.11,所以,请首先更新您的 conda。

    conda update conda

    通知 conda 选择英特尔软件包(如果可用的话),而非默认软件包。

    conda config --add channels intel

    安装英特尔® Python* 分发包

    建议您在安装时创建一个新环境。执行以下命令,安装核心 python3 环境:

  • Inteligência Artificial
  • Python*
  • Intel® Distribution para Python*
  • Biblioteca kernel de matemática Intel®
  • installation
  • Conda
  • Anaconda
  • 隆重推出英特尔® Python* 分发包

    我非常高兴地宣布英特尔推出了首款支持 Anaconda* 的英特尔® Python 分发包*。英特尔为何要创建 python 分发包?我们希望为 python 用户提供他们习以为常的高效,同时确保性能不受影响。我们的客户告诉我们,很难找到一款充分利用最新款处理器的 Python。单路至强融核系统每周期可以执行 4600 次单精度浮点运算,但是某些常用的 python 软件堆栈每周期浮点运算次数仅为 4 次,这是因为它们无法利用多个内核或最新 SIMD 指令。

    Tuning SIMD vectorization when targeting Intel® Xeon® Processor Scalable Family

    Introduction

    The Intel® Xeon® Processor Scalable Family is based on the server microarchitecture codenamed Skylake.

    For best possible performance on the Intel Xeon Processor Scalable Family, applications should be compiled with processor-specific option [Q]xCORE-AVX512 using the Intel® C++ and Fortran compilers. Note that applications built with this option will not run on non-Intel or older instruction-sets based processors.

  • Linux*
  • Microsoft Windows* 10
  • C/C++
  • Fortran
  • Ferramentas de desenvolvimento
  • Computação paralela
  • Vetorização
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