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oneDAL

C/C++

Intel® oneAPI Data Analytics Library 2025.0.0

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oneAPI 데이터 분석 라이브러리

설치 | 문서 | 지원 | 예 | 기여하는 방법

oneAPI 데이터 분석 라이브러리(oneDAL)는 전처리 , 변환 , 분석 , 모델링 , 검증 및 의사결정 등 모든 단계에서 빅데이터 분석을 가속화하는 데 도움이 되는 강력한 기계 학습 라이브러리입니다.

라이브러리는 고전적인 기계 학습 알고리즘을 구현합니다. 성능 향상은 Intel® 하드웨어의 기능을 활용하여 달성됩니다.

oneDAL은 UXL Foundation의 일부이며 oneDAL 구성 요소에 대한 oneAPI 사양을 구현한 것입니다.

용법

oneDAL의 장점을 활용하는 고성능 데이터 과학 애플리케이션을 구축하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

SYCL 지원 유무에 관계없이 oneDAL C++ 인터페이스 사용(자세히 알아보기)
Scikit-learn*용 인텔(R) 확장을 사용하여 기존 scikit-learn 코드를 변경하지 않고 가속화합니다.
oneDAL용 Python API가 포함된 독립형 패키지인 daal4py를 사용하세요. 지원 중단 알림: Java 인터페이스가 oneDAL 라이브러리에서 제거되었습니다.

설치

시스템과의 호환성을 확인하려면 설치하기 전에 시스템 요구 사항을 확인하세요.

oneDAL을 설치하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 옵션이 있습니다.

바이너리 배포 : 다음 소스에서 사전 빌드된 바이너리 패키지를 다운로드할 수 있습니다.
- 인텔® oneAPI:
  - Intel® oneAPI 기본 툴킷의 일부로 다운로드
  - 독립형 Intel® oneAPI 데이터 분석 라이브러리로 다운로드
- 아나콘다:
  채널 버전
  인텔
  콘다 포지
- NuGet
소스 배포 : 소스에서 라이브러리를 빌드할 수 있습니다. 이렇게 하려면 공식 GitHub 저장소에서 특정 버전의 oneDAL을 다운로드하고 INSTALL.md의 지침을 따르세요.

채널	버전
인텔
콘다 포지

예

C++ 예:

SYCL을 지원하는 oneAPI 인터페이스
SYCL을 지원하지 않는 oneAPI 인터페이스
DAAL 인터페이스

파이썬 예:

scikit-learn-intelex
daal4py

다른 예

MPI
MySQL

선적 서류 비치

oneDAL 문서:

릴리스 노트
시작하기 가이드
개발자 가이드 및 참조

기타 관련 문서:

daal4py 문서
Scikit-learn*용 인텔(R) 확장 문서
oneDAL 사양

아파치 스파크 MLlib

oneDAL 라이브러리는 OAP MLlib 프로젝트의 일부로 Spark MLlib 가속에 사용되며 기본 Apache Spark MLlib에 비해 3~18배 향상된 성능을 얻을 수 있습니다.

기술적 세부사항: FPType: double; HW: m5.2xlarge AWS 인스턴스 7개; SW: Intel DAAL 2020 Gold, Apache Spark 2.4.4, emr-5.27.0; Spark 구성 실행기 수 12, 실행기 코어 8, 실행기 메모리 19GB, 작업 CPU 8

스케일링

oneDAL은 강력한 스케일링과 약한 스케일링에 대한 탁월한 결과를 보여주는 분산 계산 모드를 지원합니다.

oneDAL K-평균 적합, 강력한 스케일링 결과	oneDAL K-평균 적합, 약한 스케일링 결과

기술 세부사항: FPType: float32; HW: Intel Xeon 프로세서 E5-2698 v3 @2.3GHz, 소켓 2개, 소켓당 코어 16개, SW: Intel® DAAL(2019.3), MPI4Py(3.0.0), Intel® Python 배포(IDP) 3.6.8; 자세한 내용은 기사 https://arxiv.org/abs/1909.11822에서 확인할 수 있습니다.

통치

oneDAL 프로젝트는 UXL 재단이 관리하며 다양한 방법으로 이 프로젝트에 참여할 수 있습니다. 이 프로젝트를 활용한 작업을 그룹이 논의하고 시연하는 AI Special Interest Group(SIG) 회의에 참여할 수 있습니다. 회원은 오픈 소스 및 사양 작업 그룹 회의에 참여할 수도 있습니다.

또한 UXL 재단의 메일링 리스트에 가입하여 회의가 언제 열리는지 알리고 최신 정보와 토론을 받을 수 있습니다.

이 프로젝트에 기여할 수 있으며 이 프로젝트의 사양에도 기여할 수 있습니다. 자세한 내용은 CONTRIBUTING 페이지를 읽어보세요.