oneDAL
Intel® oneAPI Data Analytics Library 2025.0.0
Installation | Dokumentation | Unterstützung | Beispiele | So können Sie einen Beitrag leisten
Die oneAPI Data Analytics Library (oneDAL) ist eine leistungsstarke Bibliothek für maschinelles Lernen, die Ihnen hilft, die Big-Data-Analyse in allen Phasen zu beschleunigen: Vorverarbeitung , Transformation , Analyse , Modellierung , Validierung und Entscheidungsfindung .
Die Bibliothek implementiert klassische Algorithmen des maschinellen Lernens. Die Steigerung ihrer Leistung wird durch die Nutzung der Fähigkeiten der Intel®-Hardware erreicht.
Das oneDAL ist Teil der UXL Foundation und eine Implementierung der oneAPI-Spezifikation für die oneDAL-Komponente.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten für Sie, leistungsstarke Data-Science-Anwendungen zu erstellen, die die Vorteile von oneDAL nutzen:
Überprüfen Sie vor der Installation die Systemanforderungen, um die Kompatibilität mit Ihrem System sicherzustellen.
Für die Installation von oneDAL stehen mehrere Optionen zur Verfügung:
Binärverteilung : Sie können vorgefertigte Binärpakete aus den folgenden Quellen herunterladen:
Intel® oneAPI:
Anakonda:
| Kanal | Version |
|---|---|
| Intel | |
| conda-forge |
NuGet
Quellverteilung : Sie können die Bibliothek aus dem Quellcode erstellen. Laden Sie dazu die spezifische Version von oneDAL aus dem offiziellen GitHub-Repository herunter und folgen Sie den Anweisungen in INSTALL.md.
C++-Beispiele:
Python-Beispiele:
oneDAL-Dokumentation:
Weitere zugehörige Dokumentation:
Die oneDAL-Bibliothek wird für die Spark MLlib-Beschleunigung als Teil des OAP MLlib-Projekts verwendet und ermöglicht Ihnen eine 3- bis 18-fache Leistungssteigerung im Vergleich zur Standard-Apache Spark MLlib.
Technische Details: FPTyp: doppelt; HW: 7 x m5.2xlarge AWS-Instanzen; SW: Intel DAAL 2020 Gold, Apache Spark 2.4.4, emr-5.27.0; Spark-Konfigurationsanzahl Executoren 12, Executor-Kerne 8, Executor-Speicher 19 GB, Task-CPU 8
oneDAL unterstützt den verteilten Berechnungsmodus, der hervorragende Ergebnisse für starke und schwache Skalierung zeigt:
| oneDAL K-Means fit, starkes Skalierungsergebnis | oneDAL K-Means-Anpassung, schwache Skalierungsergebnisse |
|---|---|
 |  |
Technische Details: FPType: float32; HW: Intel Xeon Prozessor E5-2698 v3 bei 2,3 GHz, 2 Sockel, 16 Kerne pro Sockel; SW: Intel® DAAL (2019.3), MPI4Py (3.0.0), Intel® Distribution Of Python (IDP) 3.6.8; Details finden Sie im Artikel https://arxiv.org/abs/1909.11822
Das oneDAL-Projekt wird von der UXL Foundation verwaltet und Sie können sich auf verschiedene Weise an diesem Projekt beteiligen. Es besteht die Möglichkeit, an den Treffen der AI Special Interest Group (SIG) teilzunehmen, bei denen die Gruppe die Arbeit an diesem Projekt bespricht und vorführt. Mitglieder können auch an den Sitzungen der Open Source- und Spezifikationsarbeitsgruppe teilnehmen.
Sie können sich auch in die Mailinglisten der UXL Foundation eintragen, um über aktuelle Treffen informiert zu werden und die neuesten Informationen und Diskussionen zu erhalten.
Sie können zu diesem Projekt beitragen und auch zur Spezifikation dieses Projekts beitragen. Weitere Informationen finden Sie auf der Seite BEITRAGEN.
Stellen Sie Fragen und diskutieren Sie mit oneDAL-Entwicklern, Mitwirkenden und anderen Benutzern über die folgenden Kanäle:
Sie können Projektbetreuer privat unter [email protected] kontaktieren.
Informationen zum Melden einer Schwachstelle finden Sie in der Intel-Richtlinie zur Schwachstellenberichterstattung.
Wir freuen uns über Beiträge der Community. Weitere Informationen finden Sie in unseren Beitragsrichtlinien. Sie können das oneDAL-Team auch über UXL Foundation Slack über den #onedal-Kanal kontaktieren.
oneDAL wird unter der Apache License 2.0-Lizenz vertrieben. Weitere Informationen finden Sie unter LIZENZ.
oneMKL FPK-Mikrobibliotheken werden unter der Intel Simplified Software License vertrieben. Weitere Informationen finden Sie in der Datei „third-party-programs-mkl.txt“.
