Фильтры

Блоги

OpenMP* 4.0 may offer important solutions for targeting and vectorization

The upcoming OpenMP 4.0 will be discussed at SC12, and there wil

Автор: James R. (Blackbelt) Последнее обновление: 28.05.2018 - 18:28
Видео

Cross Platform Compatability with the Intel® Fortran Compiler

Steve Lionel, Dr Fortran, talks about cross OS compatibility between Windows, Linux, and OSX. Write program on one platform and compile on a different platform.

Автор: Gerald M. (Intel) Последнее обновление: 03.06.2018 - 09:40
Видео

Getting Support for the Intel® Fortran Compiler

Steve Lionel, Dr Fortran, covers the various ways that users of Intel Fortran compiler 

Автор: Gerald M. (Intel) Последнее обновление: 14.06.2017 - 08:45
Видео

Performance using the Intel® Fortran Compiler

Steve Lionel, Dr Fortran, talks about how the Intel Fortran compiler generates faster applicatio

Автор: Gerald M. (Intel) Последнее обновление: 14.06.2017 - 08:45
Видео

Intel® Fortran Compiler Parallelism Support

Steve Lionel, Dr Fortran, talks about the built-in support for writing parallel code in the I

Автор: Gerald M. (Intel) Последнее обновление: 14.06.2017 - 08:45
Видео

Why Code Modernization?

Robert Geva talks about what code modernization is and how it can be used by developers to optimize their codes.

Learn more by visiting: https://software.intel.com/modern-code

Автор: Последнее обновление: 12.12.2018 - 18:00
Блоги

Code Modernization boosted by Knights Landing

Автор: James R. (Blackbelt) Последнее обновление: 21.03.2019 - 12:08
Article

Introducing DNN primitives in Intel® Math Kernel Library

Please notes: Deep Neural Network(DNN) component in MKL is deprecated since intel® MKL ​2019 and will be removed in the next intel® MKL Release.

Автор: Vadim Pirogov (Intel) Последнее обновление: 21.03.2019 - 12:00
Article

The New Issue of The Parallel Universe is Out: The Present and Future of OpenMP*

The OpenMP* application programming interface turns 20 this year―and we’re celebrating in

Автор: Sally Sams (Intel) Последнее обновление: 09.03.2019 - 12:30
Article

在英特尔® 数学核心函数库中引入 DNN 基元

    深度神经网络 (DNN) 处于机器学习领域的前沿。这些算法在 20 世纪 90 年代后期得到了行业的广泛采用,最初应用于诸如银行支票手写识别等任务。深度神经网络在这一任务领域已得到广泛运用,达到甚至超过了人类能力。如今,DNN 已用于图像识别、视频和自然语言处理以及解决复杂的视觉理解问题,如自主驾驶等。DNN 在计算资源及其必须处理的数据量方面要求非常苛刻。

Автор: Vadim Pirogov (Intel) Последнее обновление: 21.03.2019 - 12:08