インテル® oneAPI DPC++ ライブラリー (インテル® oneDPL) 導入ガイド

使用例

インテル® oneDPL のサンプルコードは oneAPI GitHub* サンプル・リポジトリー (英語) から入手できます。各サンプルには、ビルド手順を含む README があります。

<oneapi/dpl/random> ヘッダーの使用例

このサンプルは、インテル® oneDPL 乱数ジェネレーターの使い方を説明します。乱数ジェネレーター・エンジン・オブジェクト (疑似乱数のソース)、分布オブジェクト (確率分布の指定)、および乱数そのものの生成方法を示します。乱数ジェネレーターは、計算速度を向上するためベクトル化されます。

この例は、デフォルトの SYCL* デバイスで計算を実行します。SYCL_DEVICE_TYPE 環境変数を CPU または GPU に設定できます。

template<int VecSize>
void random_fill(float* usmptr, std::size_t n) {
    auto zero = oneapi::dpl::counting_iterator<std::size_t>(0);

    std::for_each(oneapi::dpl::execution::dpcpp_default,
        zero, zero + n/VecSize,
        [usmptr](std::size_t i) {
            auto offset = i * VecSize;

            oneapi::dpl::minstd_rand_vec<VecSize> engine(seed, offset);
            oneapi::dpl::uniform_real_distribution<sycl::vec<float, VecSize>> distr;

            auto res = distr(engine);
            res.store(i, sycl::global_ptr<float>(usmptr));
        });
}

Pi ベンチマークの使用例

この例は、モンテカルロ法を使用して π の値を推定します。基本的な考え方は、正方形の中にランダムな点を生成し、そのランダムな点のうち何割が正方形に内接する 1/4 円の中にあるかを調べるというものです。期待値は、1/4 円と正方形の面積の比 (π/4) です。観測された 1/4 円の中にある点の割合を、π/4 の推定値とすることができます。

この例では、乱数ジェネレーター・エンジン・オブジェクト (擬似乱数のソース) と分布オブジェクト (確率分布の指定) を作成して乱数を生成し、正方形 S に収まる点の数をカウントするリダクションを実行します。コードを簡素化するため、乱数生成はスカラー形式で実行されます。

float estimated_pi;
{
    sycl::queue q(sycl::gpu_selector{});
    auto policy = oneapi::dpl::execution::make_device_policy(q);

    float sum = std::transform_reduce( policy,
                                      oneapi::dpl::counting_iterator<int>(0),
                                      oneapi::dpl::counting_iterator<int>(N),
                                      0.0f,
                                      std::plus<float>{},
                                      [=](int n){
                                          float local_sum = 0.0f;
                                          oneapi::dpl::minstd_rand engine(SEED, n * ITER * 2);
                                          oneapi::dpl::uniform_real_distribution<float> distr;
                                          for(int i = 0; i < ITER; ++i) {
                                              float x = distr(engine);
                                              float y = distr(engine);
                                              if (x * x + y * y <= 1.0)
                                                  local_sum += 1.0;
                                          }
                                          return local_sum / (float)ITER;
                                      }
    );
    estimated_pi = 4.0f * (float)sum / N;
}

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