OneAPI Intel实验矩阵乘法的实现
OneAPI Intel实验矩阵乘法的实现
OneAPI简介
Intel oneAPI是由Intel提供的统一编程模型和软件开发框架构成。 该软件旨在简化对可利用英特尔各种硬件架构（包括CPU、GPU和FPGA）的应用程序的开发过程。
oneAPI 包含一组工具与功能模块组合在一起，在跨不同硬件平台上实现高性能计算的需求。
它涵盖C++、Fortran以及数据并行C++（DPC++）等多种编程语言。
通过采用熟悉且一致的编程模型编写高效代码，并且无需对现有代码进行重大修改即可适应不同硬件架构的变化
英特尔 oneAPI 的关键组件包括：
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official API comprises the compiler, libraries, and tools necessary for optimizing and parallelizing code across CPUs, GPUs, and FPGAs.
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oneAPI HPC Toolkit：主要针对那些需要高性能计算（HPC）工作负载的任务，并提供了专门为此类HPC应用设计的功能性和工具集。
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oneAPI AI Analytics Toolkit：旨在满足人工智能（AI）与数据分析领域的特定需求，在深度学习、机器学习以及大数据分析等领域提供了相应的软件组件与技术方案。
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oneAPI IoT Toolkit：专为物联网（IoT）领域的复杂性和多样化需求而设计，在物联网设备开发与系统构建方面提供了全面的技术支持。
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通过采用统一的一API编程模型及工具集，在不同类型的英特尔处理器架构上实现高效的代码编写能力的同时也充分释放了性能与能效提升的可能性。这种基于统一软件架构的设计理念促进了软件开发者对英特尔生态系统进行全面而深入的功能利用。
矩阵乘法运算
该运算通过将两个数据集合以特定方式组合生成新的结果集合。
仅当第一个输入集合的维度与第二个输入集合匹配时，
即第一个集合中的列数与第二个集合中的行数一致时，
该运算才有意义。
这种多维数据结构能够有效组织信息，
使得复杂的系统关系得以简洁明了地表达，
例如电力系统中的网络结构模型。
运算规则如下：假设第一个矩阵A中的元素为a_{i,j}、第二个矩阵B中的元素为b_{k,l}。当计算C = A × B时，则遵循以下步骤：其中c_{i,j}等于Σ_{k=1}^n a_{i,k} b_{k,j}。观察到结果矩阵C具有与原矩阵A相同的行数m_A以及与原矩阵B相同的列数m_B。只有当上述条件满足时（即m_A = n_B），才能保证对应元素相乘有意义。在多个科学与工程领域中得到了广泛应用。其计算复杂度非常高，在实际应用中往往面临巨大的性能瓶颈。因此提高算法的时间效率对于优化大规模数据处理系统具有重要意义
实验步骤
安装
如何使用？
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安装英特尔 oneAPI：为了安装英特尔 oneAPI，请先下载并获取其基础工具包集合，并按照指导文档中的步骤完成安装流程。
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选择支持的语言：在使用oneAPI时，请从C++、Fortran及Data Parallel C++ (DPC++)中选择一种合适的编程语言。建议优先采用DPC++进行开发工作，因为该语言为异构架构提供了高效的编程框架。
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掌握相关库系： Intel.oneAPI. 提供了一系列对机器学习应用有帮助的库集合, 包括一DNN（一深度神经网络库）及一DAL（一数据分析与算法库）。这些官方推荐的组件集涵盖了多种经典的机器学习算法实现。
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构建机器学习架构：在设计阶段, 请根据实际需求确定您的模型架构, 包括输入层、隐藏层及输出层等关键组成部分。
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开发与部署：进入实现阶段时, 请根据选定的语言框架和一揽子开发工具库进行操作, 完成数据导入、预处理以及模型训练部署任务。
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优化性能：借助 oneAPI 提供的性能优化功能实现计算加速，并通过矢量化技术进一步提升计算效率；同时支持多线程并行处理以最大化资源利用率。若硬件条件满足要求，请考虑集成 GPU 或 FPGA 加速模块以实现更高水平的性能提升。
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测试和评估：通过多组不同数据集进行验证，并采用与实际应用场景匹配的关键指标（如准确度、精确度、召回率或 F1 分数）全面评估模型性能表现；同时对算法收敛性和泛化能力进行严格测试以确保模型可靠性。
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部署和扩展：开发完成后将模型部署至生产环境进行运行；根据具体需求可选择 Intel 平台中的 CPU、GPU 或 FPGA 硬件配置以满足不同的性能需求。
编写代码实现矩阵乘法
#include <CL/sycl.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <random>
using namespace sycl;
using namespace std;
class CustomDeviceSelector {
public:
CustomDeviceSelector(std::string vendorName) : vendorName_(vendorName){};
int operator()(const device &dev) {
int device_rating = 0;
if (dev.is_gpu() & (dev.get_info<info::device::name>().find(vendorName_) !=
std::string::npos))
device_rating = 3;
else if (dev.is_gpu())
device_rating = 2;
else if (dev.is_cpu())
device_rating = 1;
return device_rating;
};
private:
std::string vendorName_;
};
int main() {
const int N = 1024;
//二维数组
vector<vector<float>> matrix1(N, vector<float>(N));
vector<vector<float>> matrix2(N, vector<float>(N));
vector<vector<float>> matrix3(N, vector<float>(N));
//初始化
random_device rd;
mt19937 rng(rd());
uniform_int_distribution<int> dist(0, 2);
for (size_t i = 0; i < N; i++) {
for (size_t j = 0; j < N; j++) {
matrix1[i][j] = dist(rng);
matrix2[i][j] = dist(rng);
}
}
cout<<"matrix1:\n";
for (size_t i=0;i<N;i++){
for(size_t j=0;j<N;j++){
cout<<matrix1[i][j]<<" ";
}
cout<<"\n";
}
//Create buffers
buffer<float, 2> Matrix1_buffer(reinterpret_cast<float*>(matrix1.data()), range<2>(N, N));
buffer<float, 2> Matrix2_buffer(reinterpret_cast<float*>(matrix2.data()), range<2>(N, N));
buffer<float, 2> Output_buffer(reinterpret_cast<float*>(matrix3.data()), range<2>(N, N), {property::buffer::use_host_ptr{}});
//Choose device
std::string vendor_name = "Intel";
CustomDeviceSelector selector(vendor_name);
//Submit task to multiply matrices
queue q(selector);
q.submit([&](handler &h) {
//# Create accessors for buffers
accessor M1 (Matrix1_buffer,h,read_only);
accessor M2 (Matrix2_buffer,h,read_only);
accessor M3 (Output_buffer,h,write_only);
h.parallel_for(nd_range<2>({N, N}, {16, 16}), [=](nd_item<2> item) {
//# Multiplication
size_t row = item.get_global_id(0);
size_t col = item.get_global_id(1);
for (size_t k = 0; k < N; ++k) {
M3[row][col] += M1[row][k] * M2[k][col];
}
});
});
//Create a host accessor
host_accessor h_a(Output_buffer, read_only);
cout << "\nmatrix3:\n";
for (size_t i = 0; i < N; i++) {
for (size_t j = 0; j < N; j++) {
cout << matrix3[i][j] << " ";
}
cout << "\n";
}
return 0;
}上述代码定义了一个SYCL内核，并通过并行化的方式实现了两个矩阵相乘的操作。其并行计算实现了两个矩阵相乘的结果被存储在指定的位置。随后，在完成计算后输出结果。
总结
采用Intel® oneAPI DPC++编译器加速矩阵乘法计算能够显著提升运行速度。这一技术对于大规模数据处理的重要性不言而喻。
参考
该文基于改进型差分进化算法探讨了多目标优化问题求解策略，并提出了一种新的算法框架。
该框架构建了新的算法框架，并针对不同复杂度的测试函数进行了仿真实验。
实验结果表明该方法在收敛性和稳定性方面表现优异。
最后进一步分析了算法的时间复杂度及其对参数敏感性的影响，
并进一步验证了该方法的有效性及适用性范围广。