曉查 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
AI開發者最怕什么？硬件不統一，帶來的開發碎片化問題。
現在用于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。
本周，英特爾在北京的一場技術溝通會上，分享了“oneAPI”項目，致力于用軟件解決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”，并宣布將于2019年第四季度發布開發者測試版本。
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于不同硬件的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。英特爾的優勢在于，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，并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，英特爾在上周Hot Chip上最新發布兩款專門用于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并行、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 )，這是一種基于標準的開放式跨行業語言，可替代單一架構專有語言，能夠提供并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，如果程序員對于CUDA非常熟悉的話，那么使用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經過優化之后，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。
對于這個尖銳的話題，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，并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。
不知道黃仁勛怎么看。
— 完 —
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