Das oneAPI Base Toolkit ist ein integraler Bestandteil von Intels oneAPI-Implementierung und wird mit oneAPI AI Analytics Toolkit um Werkzeuge und leistungsstarke Bibliotheken zur Datenverarbeitung in neuronalen Netzen, die Integration der eingelernten Modelle in Anwendungen und Funktionen für optimierte Datenanalyse.
Die Module im Intel AI Analytics Toolkit sind größtenteils nur unter Linux anwendbar und setzen neuere Intel-CPUs voraus (Intel Core Gen10 oder Intel Xeon Scalable Performance Prozessoren).
Preise
Wir listen die Preise für Neulizenzen und Renewals für ein Jahr.
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Commercial
Academic
Lizenzierung
- Perpetual License - Kauflizenz/Dauerlizenz, zusätzlich mit Support und Wartung erhältlich.
- Nach Named User, Workgroup (WG) (bis 10 User) oder Department (DEP) (bis 25 User) - weitere auf Anfrage.
- Als Academic License mit besonderen Konditionen für Bildungseinrichtungen.
- Renewal (SSR) - mit oder ohne Support - gibt es günstig bis spätestens 30 Tage nach Ende der Vertragslaufzeit (Pre-expiry) oder merklich teurer bis zu 12 Monate danach (Post-expiry).
Siehe auch: Übersicht Intel-Lizenzierung
Enthaltene Module
Zusätzlich zu oneAPI Base Toolkit Module sind noch enthalten:
- Intel Distribution for Python
- Intel Optimization for PyTorch
- Intel Optimization for TensorFlow
- Intel Optimization of Modin
- Intel Neural Compressor
- Model Zoo for Intel architecture
Funktionen
- Beschleunigte Leistung für numerische Berechnungen und Data Science auf Intel-Architekturen.
- Phyton-Anbindung an Intel DAAL/oneDAL
- Skalierbare und beschleunigte Datenanalyse
- Unterstützung für XGBoost, optimiert von Intel
- Framework für Deep Learning und maschinelles Lernen
- Deep-Learning-Modelle und Demoanwendungen
- Ermöglicht niedrigpräzise Inferenzlösungen auf gängigen Deep-Learning-Frameworks
Allgemeine oneAPI Funktionen
- einheitliches Programmiermodell
- auf Standards basierende, offene und architekturübergreifende Programmierumgebung
- unterstützt direkte und API-Programmierung
- Cross-Plattform-Entwicklung
- Cross-Architektur-Sprache "Data Parallel C++" (DPC+) für effektive Ressourcennutzung
- Bibliotheken zur Erstellung, Analyse und Optimierung verteilter Daten
- Entwicklungsumgebung unter Windows, Linux und macOS