##英特尔oneAPI

随着计算机系统结构的更新迭代，CPU、GPU等各种硬件结构也快速发展，硬件的多样性亟待开发者的维护。同时，并行计算在多个硬件平台中进行的复杂度较高，计算效率受到影响，这种状况亟待改善。面对如此状况，英特尔推出了oneAPI，通过oneAPI工具集帮助开发人员在不同硬件结构上进行高性能并行计算。

英特尔推出的oneAPI是一个统一的、简化的编程模型，用来实现多个架构开发过程的简化。oneAPI包括了一系列通用的编译器、库和工具，让开发者可以自由选择架构，无需在性能上作出妥协，大大降低了使用不同的代码库、编程语言、编程工具和工作流程所带来的复杂性。

oneAPI 包括多个工具包，如可用于开发高性能应用程序的Intel oneAPI Base Toolkit，可在共享和分布式内存计算系统上构建、分析和扩展应用程序的Intel oneAPI HPC Toolkit，以及Intel System Bring-up Toolkit，Intel oneAPI IoT Toolkit，Intel oneAPI Rendering Toolkit，Intel Distribution of OpenVINO toolkit，Intel AI Analytics Toolkit。API包含的这六个工具包，几乎覆盖了高性能计算、物联网、渲染、人工智能和大数据分析等领域。

接下来的部分为用oneAPI实现的简单矩阵乘法运算：

在代码中，以两个10阶矩阵乘法为例：首先创建了ABC三个矩阵，AB为两个相乘的矩阵，C为矩阵乘法的结果。接下来创建SYCL队列以及SYCL缓冲区，SYCL缓冲区用于存储矩阵数据。myQueue.parallel_for()是实现并行计算的核心，其中，range{10,10}表示执行范围从(0,0)到(9,9)，即一个10阶方阵的左上角到右下角Index即为循环对象的名，id表示该二维矩阵的运算是二维的。最后，将矩阵C（即得到矩阵乘法的结果）循环输出。

```c++

#include 

#include 

using namespace cl::sycl;

int main() {

    queue Q{ default_selector{} };

    std::vector A(10 * 10, 1.0f);

    std::vector B(10 * 10, 2.0f);

    std::vector C(10 * 10, 0.0f);

    buffer bufferA{ A.data(), range{10, 10} };

    buffer bufferB{ B.data(), range{10, 10} };

    buffer bufferC{ C.data(), range{10, 10} };

    Q.submit([&](handler& M) {

        auto a = bufferA.get_access(M);

        auto b = bufferB.get_access(M);

        auto c = bufferC.get_access(M);

        //矩阵乘法并行化

        M.parallel_for(range{ 10, 10 }, [=](id index) {

            float sum = 0.0f;

            for (size_t i = 0; i < 10; ++i) {

                sum += a[index[0]][i] * b[i][index[1]];

            }

            c[index] = sum;

            });

        });

    Q.wait();

    std::cout

            std::cout