Danysoft te propone la solución más idónea para el desarrollo de software, la depuración y la puesta a punto en arquitecturas de procesadores Intel para la computación HPC, corporativa y en la nube, Intel Parallel Studio XE.
Se trata de una suite muy completa de herramientas que van desde compiladores y librerías matemáticas de alto rendimiento hasta depuradores y perfiladores para analizar el rendimiento de aplicaciones para clústeres de gran escala. Estas herramientas permiten a los desarrolladores explotar todo el potencial de rendimiento de los procesadores de Intel. Intel Parallel Studio XE ha sido diseñado para ayudar a los desarrolladores a crear código paralelo de alto rendimiento, escalable y fiable de una manera más rápida.
Las herramientas incluidas en Intel Parallel Studio XE ofrecen soporte para las más recientes tecnologías de hardware, incluyendo los procesadores Intel Xeon Phi y la familia de procesadores escalables Intel Xeon. La posibilidad de aprovechar los más de 60 núcleos (más de 200 hilos) de los procesadores Intel Xeon Phi y las más recientes instrucciones vectorizadas de Intel® AVX-512 en dichas plataformas mueve el rendimiento de tus aplicaciones hacia el futuro – y la más reciente versión de la suite de herramientas te ayuda a llegar allí.
Los compiladores de Intel para C/C++ y Fortran han sido actualizados para muchos de los más recientes estándares sin sacrificar el rendimiento. El compilador de Intel de C/C++ ofrece soporte completo para C 11 y C++ 14, así como soporte inicial para C++ 17. El compilador de Fortran brinda soporte completo para Fortran 2008 y soporte inicial para Fortran 2015.
La reciente versión de Intel Distribution for Python mejora la velocidad de muchas librerías comunes y algoritmos, especialmente en el análisis de datos. Las nuevas optimizaciones en los paquetes SciPy y NumPy ofrecen incrementos de velocidad para scikit-learn, una de las librerías de aprendizaje de ordenador más populares. Esta distribución de Intel para Python aprovecha, además, la librería Intel Data Analytics Acceleration Library (Intel DAAL) a través de la interfaz pyDAAL. Para algunos algoritmos de scikit-learn se han alcanzado ganancias de rendimiento de hasta 140X.
La nueva versión además incluye un paquete para OpenCV acelerado mediante el uso de Intel Integrated Performance Primitives.
Intel Parallel Studio XE ofrece desde siempre diversas librerías diseñadas para facilitar la creación de software de alto rendimiento. La más reciente versión extiende esa motivación mediante algoritmos y usabilidad mejorados en todos los ámbitos.
Las ediciones Profesional y Clúster de Intel Parallel Studio XE incluyen diversas herramientas para ayudarte a analizar, poner a punto y depurar aplicaciones en ecosistemas de hardware y software cada vez más complejos.
En esta nueva versión de Intel Parallel Studio XE puedes elegir la edición que más se ajuste a tus necesidades. Las tres ediciones permiten un alto rendimiento en el hardware de hoy y de mañana, incluyendo los últimos coprocesadores Intel Xeon Phi.
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Crea aplicaciones con los compiladores optimizadores de C / C ++ y Fortran, Intel Math Kernel Library, Intel Integrated Performance Primitives, una biblioteca para procesamiento rápido de imágenes, señales y datos, Intel TBB C ++ Threading Library, Intel DAAL y la distribución optimizada de Intel para Python.
Agrega herramientas de análisis: Intel VTune Amplifier para perfilado de rendimiento, Intel Inspector para memoria y depuración de subprocesos, y Intel Advisor, para optimizar la vectorización y la creación de prototipos de subprocesos.
Agrega herramientas de clúster: Intel Cluster Checker, un sistema experto para analizar diagnósticos de clúster, Intel Trace Analyzer y Collector para la optimización y el análisis de MPI, y la biblioteca Intel MPI.
En estos apartados podrás informarte con más detalle sobre las nuevas características y elementos que integran Intel Parallel Studio XE 2018. No sólo eso, documentate con nuestros artículos para modernizar tu código y hacer que tus clústeres sean saludables y más.
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