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Introdução ao Intel® one API one API Data Analytics Library

Intel® oneAPI Data Analytics Library (oneDAL) é uma biblioteca que ajuda a acelerar a análise de big data, fornecendo blocos de construção algorítmicos altamente otimizados para todos os stages de análise de dados (pré-processamento, transformação, análise, modelagem, validação e tomada de decisão) em modos de computação em lote, online e de processamento distribuído. Para obter informações gerais sobre o oneDAL, visite a página oficial do oneDAL.

Antes de começar
oneDAL está localizado em diretório /dal onde é o diretório no qual o Intel® oneAPI Base Toolkit foi instalado.
A versão atual do oneDAL com suporte a SYCL está disponível para sistemas operacionais Linux* e Windows* de 64 bits. As bibliotecas oneDAL pré-construídas podem ser encontradas no /dal/ diretório /resist.
Para aprender sobre os requisitos do sistema e as dependências necessárias para construir examples, consulte o Requisitos do sistema página.

Ex de ponta a pontaample
Abaixo, você pode encontrar um fluxo de trabalho de uso típico para um algoritmo oneDAL na GPU. O exampO arquivo é fornecido para o algoritmo de análise de componentes principais (PCA).

As etapas a seguir descrevem como:

• Leia os dados do CSV file
• Execute as operações de treinamento e inferência para PCA
• Acesse os resultados intermediários obtidos no treinamento stage

1. Inclua o seguinte cabeçalho que disponibiliza todas as declarações oneDAL.
   
2. Crie uma fila SYCL* com o seletor de dispositivo desejado. Nesse caso, o seletor de GPU é usado:
   const fila automática = sycl::queue{ sycl::gpu_selector{} };
3. Como todas as declarações oneDAL estão no namespace oneapi::dal, importe todas as declarações do namespace oneapi para usar dal em vez de oneapi::dal para abreviar: using namespace oneapi;
4. Use a fonte de dados CSV para ler os dados do CSV file em uma tabela:
   dados automáticos const = dal::read (fila, dal::csv::data source{“data.csv”});
5. Crie um descritor PCA, configure seus parâmetros e execute o algoritmo de treinamento nos dados carregados do CSV.
   
6. Imprima os autovetores aprendidos:
   
7. Use o modelo treinado para inferência para reduzir a dimensionalidade dos dados:
   

Construir e executar Exampos
Execute as etapas a seguir para criar e executar examparquivos demonstrando os cenários básicos de uso de um DAL com suporte a SYCL. Vá para /dal/ e depois configurar um ambiente como mostrado no exampabaixo:

OBSERVAÇÃO Todo o conteúdo abaixo que começa com # é considerado um comentário e não deve ser executado com o código.

1. Configure o ambiente necessário para um DAL (variáveis ​​como CPATH, LIBRARY_PATH e LD_LIBRARY_PATH):
   • No Linux, há duas maneiras possíveis de configurar o ambiente necessário: via script vars.sh ou via módulo files.
   • Configurando um ambiente DAL via script vars.sh Execute o seguinte comando:
   fonte ./env/vars.sh
   • Configuração de um ambiente DAL via módulo files
   Inicializar1. módulos: source $MODULESHOME/infit/bash
   OBSERVAÇÃO Consulte a documentação dos módulos de ambiente para obter detalhes.
   Fornecer2. módulos com um caminho para o módulo files diretório: módulo
   usar ./module files
   Execute o3.module:
   carregamento do módulo dal
   • No Windows, execute o seguinte comando:
   /env/vars.bat
2. Copiar ./examples/neap/dip para um diretório gravável, se necessário (já que cria arquivos temporários files):
   cp r./examparquivos/oneapi/dpc ${WRITABLE_DIR}
3. Configure o ambiente do compilador para Intel® one API DPC++/C++ Compiler. Ver Introdução ao compilador Intel® oneAPI DPC++/C++ para mais detalhes.
4. Construir e executar o examparquivos que mostram como usar um DAL com suporte a SYCL:
   OBSERVAÇÃO Você precisa ter permissões de gravação para o examppasta les para construir examparquivos e executar permissões para executá-los. Caso contrário, você precisa copiar examples/oneapi/dpc e examppastas les/oneapi/data para o diretório com as permissões corretas. Essas duas pastas devem ser mantidas no mesmo nível de diretório uma em relação à outra.
   • No Linux:
   • No Windows:
   
5. Para ver todos os parâmetros disponíveis do procedimento de construção, digite make no Linux* ou unmake no Windows*.
   O ex resultanteample binários e log files são gravados no diretório _results.
   OBSERVAÇÃO Você deve executar o examples do examppasta les/oneapi/dpc, não da pasta _results. mais examples requer que os dados sejam armazenados em examppasta les/oneapi/data e ter um link relativo para ela iniciado a partir de examppasta les/oneapi/dip.
   Você pode construir ex C++ tradicionalamples localizado em examppasta les/oneapi/cup de maneira semelhante.

Compilar e construir aplicativos com pkg-config
A ferramenta pkg-config é amplamente utilizada para construir software com dependências. A biblioteca de análise de dados Intel® one API fornece files com metadados pug-config para compilar e vincular um aplicativo à biblioteca.

Configure o ambiente
Para usar o pug-config, crie a biblioteca e configure o ambiente usando os scripts vars.sh ou vars.bat:

• No Linux: fonte ./env/vars.sh
• No Windows: /env/vars.bat

Escolha um metadado file
Os metadados files fornecidos por um DAL cobrem apenas a configuração do dispositivo host no sistema operacional Linux, macOS ou Windows de 64 bits para C++.
Escolha os metadados file com base em um modo de encadeamento DAL e método de vinculação que você usa:

um DAL pug-config metadados files

Rosca simples (sem rosca)		Multi-threaded (rosqueamento interno)
Ligação estática	dal-estático-sequencial-host	dal-host-de-threading-estático
Link dinâmico	dal-host sequencial dinâmico	dal-host de threading dinâmico

Compilar um programa usando peg-config
Para compilar um programa test.cpp com um DAL e peg-config, forneça o nome dos metadados pug-config de um DAL file como parâmetro de entrada. por exampem:

• No Linux ou macOS:
  gelo test.cpp pug-config –flags –libs dal-dynamic-threading-host
• No Windows:
  para /F “delimbs=,” %i in ('pug-config –flags –libs dal-dynamic-threading-host) faça icl test.cpp %i
  Comoampcódigo de le para svm_two_class_thunder_dense_batch examparquivo com suporte SYCL. Execute o seguinte do exampdiretório les/oneapi/cpp:
• No Linux ou macOS:
  icc -I fonte/fonte/svm/svm_two_class_thunder_dense_batch.cpp icc test.cpp pkg-config –cflags –libs dal-dynamic-threading-host
• No Windows:
  para /F “delis=,” %i in ('peg-config –flags –libs dal-dynamic-threading-host) do ill -I source/ ill svm_two_class_thunder_dense_batch.cpp %i

Encontre mais

Documento	Descrição
Guia e referência do desenvolvedor	Consulte um DAL Developer Guide and Reference para informações detalhadas sobre algoritmos implementados.
Requisitos do sistema	Verifique os requisitos do sistema antes de instalar o Intel® one API Biblioteca de análise de dados.
Notas de Lançamento	Consulte as notas de versão do Intel® one API Data Analytics Biblioteca para aprender sobre novas atualizações na versão mais recente.
Código Sampos	Aprenda a usar um DAL com daal4py, uma API Python*.
uma Especificação DAL	Saiba mais sobre os requisitos para implementações de uma API Biblioteca de análise de dados.

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Documentos / Recursos

intel Comece com oneAPI oneAPI Data Analytics Library [pdf] Guia do Usuário Comece com oneAPI oneAPI Data Analytics Library, Comece com oneAPI oneAPI Data Analytics Library, Analytics Library

Referências

• Manual do usuário