Y también a más dominios. Los desarrolladores ahora pueden extender aplicaciones populares (aprendizaje profundo, criptografía, simulación científica, imágenes y más) a CPU, GPU y otros aceleradores de múltiples proveedores; además, la nueva versión admite la última versión de CUDA, API CUDA adicionales y FP64 para una cobertura de migración más amplia.

La adición de soporte de valores NaN durante la inferencia agiliza el preprocesamiento y aumenta la precisión de la predicción para modelos entrenados en datos incompletos.

La biblioteca de trazado de rayos Intel Open Image Denoise ahora es compatible con las GPU de Intel y otros proveedores, lo que proporciona opciones de hardware para mejoras de imagen rápidas, de alta fidelidad y basadas en IA.

Este lanzamiento presenta la versión beta Data Parallel Extensions for Python, que amplía las capacidades numéricas de Python a las GPU para funciones NumPy y cuPy, incluida la compatibilidad con el compilador Numba.

Intel® Fortran Compiler amplía la compatibilidad con DO CONCURRENT Reductions, una potente característica que permite al compilador ejecutar bucles en paralelo y mejorar significativamente el rendimiento del código, al tiempo que facilita la escritura de código paralelo eficiente y correcto.

Actualice a la versión más reciente y obtenga todo el rendimiento de la herramienta que ya conoce y en el que confía, obteniendo además la capacidad de apuntar a múltiples arquitecturas y motores de aceleración de hardware casi sin cambios de código. Con desaparición de Parallel Studio XE, ahora es el momento de actualizar a Intel oneAPI Toolkits.