CERN如何使用深度学习和英特尔oneAPI加速蒙特卡洛模拟介绍
独立顾问 james reinders 刚刚在 nextplatform.com 网站上发表了题为“cern 采用英特尔深度学习加速技术和 oneapi 在不影响准确度的情况下加快推理速度”的文章，详细介绍了 cern 如何使用深度学习和英特尔 oneapi 加速蒙特卡洛模拟 （monte carlo simulation），推动大型强子对撞机研究。
为了帮助满足全球最大的粒子加速器cern的lhc（大型强子对撞机）的未来需求，cern，surfsara和英特尔的研究人员一直在研究提供全新高水平仿真的方法。
reinders 写到，cern 研究人员“业已证明在不影响准确度的情况下，通过降低精度，成功将推理速度提升了近两倍。”此项工作是英特尔通过 cern openlab 与 cern 长期合作的一部分。
cern 研究人员发现，在名为“生成式对抗网络 （gan）”的特定神经网络 （nn） 中，约一半的计算可以从 fp32 切换至 int8 数值精度，英特尔 深度学习加速技术可以在不影响准确度的情况下直接支持这种切换。最终，gan 性能提升了两倍，且准确度丝毫不受影响。虽然这项工作由直接支持 int8 的英特尔 至强 可扩展处理器完成，但 reinders 还在文章中提出了下一个逻辑跳跃：
“int 8 的广泛支持得益于英特尔至强可扩展处理器，英特尔 xe gpu 也支持 int 8。fpga 支持 int8 和其他较低的精度格式。”
通过完全控制精度权衡来实现量化，从而为推理带来了显着的性能提升
此外，reinders 还表示：
“执行并大幅改进此项工作的秘密武器是，oneapi 支持轻松访问英特尔深度学习加速和其他加速技术，无需将应用锁定到单个厂商或设备中。”
值得一提的是，oneapi 如何让此类工作更具价值。所用工具的关键部分，包括 tensorflow 和 python 中隐藏的加速，都利用了支持 oneapi 的库。这意味着，它们是公开的，可随时用于异构系统，不只针对于一家厂商或一种产品（比如 gpu）。
oneapi 是跨行业、开放式、基于标准的统一编程模型，可在所有加速器架构中提供统一的开发体验。英特尔帮助创建了 oneapi，并为其提供各种开源编译器、库和其他工具的支持。编程后通过 oneapi 使用 int8，这样文章所述的 cern 执行的此类工作可以使用英特尔 xe gpu、fpga 或其他支持 int8 或其他数值格式（可以量化）的设备来完成。
原文标题：神经网络性能提升两倍，英特尔®深度学习加速技术和oneapi推动大型强子对撞机研究
文章出处：【微信公众号：fpga之家】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。
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“int 8 的广泛支持得益于英特尔至强可扩展处理器，英特尔 xe gpu 也支持 int 8。fpga 支持 int8 和其他较低的精度格式。”
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值得一提的是，oneapi 如何让此类工作更具价值。所用工具的关键部分，包括 tensorflow 和 python 中隐藏的加速，都利用了支持 oneapi 的库。这意味着，它们是公开的，可随时用于异构系统，不只针对于一家厂商或一种产品（比如 gpu）。
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原文标题：神经网络性能提升两倍，英特尔®深度学习加速技术和oneapi推动大型强子对撞机研究
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