Parallel Studio XE 2020破解版版绿色破解版

　　Intel Parallel Studio XE 2020破解版是一款非常实用且功能强劲的开发工具，可以为各大企业以及私人用户提供所有开发类的帮助，此版本为该系列的最新版，并添加了MPI集群通信库，MPI错误检查和调整以及集群诊断专家系统，为软件工程师提供了更强大的工具集；充分利用多核和多核功能的面向未来的高性能，可扩展群集应用程序。使用标准驱动的编译器，编程模型和工具来扩展开发工作；支持分析MPI应用程序以快速发现瓶颈，从而为并行集群应用程序实现高性能；可以验证集群组件在整个集群生命周期中是否继续协同工作；该程序还为工业，医疗和汽车市场生产用于智能手机，平板电脑以及嵌入式半导体的芯，可以通过它开发芯片以及其它您需要的所有产品；需要的用户可以下载体验

新版功能

　　现代化代码以提高性能，可伸缩性和可移植性

　　使用英特尔®高级矢量扩展512（英特尔®AVX-512）指令，在最新的英特尔®至强®和英特尔®酷睿™处理器上编写可扩展并提高并行性能的应用程序。

　　使用OpenMP *对代码进行矢量化处理和线程处理，以利用最新的启用SIMD的硬件，包括英特尔AVX-512。

　　使用来自第二代英特尔®至强®可扩展处理器的矢量神经网络指令（VNNI）支持英特尔®深度学习加速的英特尔，英特尔®性能库和分析工具的编译器，加快AI推理速度。

　　具有持久性，可开发多达512 GB DIMM的大型内存。使用英特尔®VTune™Profiler识别，优化和优化用于英特尔®傲腾™DC永久性内存的英特尔平台。

　　在Intel VTune Profiler中将扩展的粗粒度分析与平台级收集和分析一起使用，以了解和优化应用程序的平台配置。

　　使用英特尔®Advisor中的L1，L2，L3和DRAM的车顶线分析来执行矢量化的高速缓存仿真见解。

　　对HPC云的支持可帮助您利用AWS * Parallel Cluster *和AWS Elastic Fabric Adapter，通过Intel®MPI库为MPI应用程序实现低延迟，高带宽通信。

　　紧跟最新的标准和集成开发环境（IDE）：

　　全面的C ++ 2017支持和初始C ++ 20支持

　　完整的Fortran 2008和扩展的Fortran 2018

　　Python 3.7支持

　　完整的OpenMP 4.5和初始OpenMP 5.0草案

　　Microsoft Visual Studio * 2019集成

　　支持其他操作系统：Amazon Linux 2 *。

软件特色

　　灵活满足您的需求

　　在英特尔VTune放大器中体验更直观的新用户界面和增强的车顶线分析。

　　在Platform Profiler的预览中运行更长的高级性能分析。

　　使用英特尔Advisor的Flow Graph Analyzer组件中的快速可视化原型环境可视化并行性。

　　使用它可以交互式地构建，验证和可视化并行算法。

　　通过conda *，pip *，DockerHub *，APT GET和YUM访问最新的英特尔性能库和面向Python的英特尔发行版。

安装步骤

     温馨提示：如果程序包需要密码/解压密码：0daydown

　　1、用户可以点击本网站提供的下载路径下载得到对应的程序安装包

　　2、只需要使用解压功能将压缩包打开，双击主程序即可进行安装，弹出程序安装界面，点击安装按钮

　　3、弹出以下界面，用户可以直接使用鼠标点击下一步按钮，可以根据您的需要不同的组件进行安装

　　4、同意上述协议条款，然后继续安装应用程序，点击同意按钮即可

　　5、提示需要license注册，选择Choose alternative activation即可

　　6、点击Browser选择安装包License内的任意.lic文件，点击OK

　　7、根据提示点击安装，弹出程序安装完成界面，点击完成按钮即可

破解方法

　　1、完成以上操作步骤后，就可以双击应用程序将其打开，此时您就可以得到对应破解程序

使用说明

　　从英特尔®VTune™放大器输出制作可视调用图

　　英特尔®VTune™放大器目前不具备生成已分析应用程序的可视调用图的功能，因为它提供了许多其他方式来查看和与数据进行交互。但是，有多种方法可以创建这些图形，并且由于许多开发人员喜欢使用这种可视化效果，因此我们记录了一种可在Windows *和Linux *操作系统上均可使用的创建图形的方法。但是，此方法依赖于某些第三方工具，因此未得到正式支持。

　　步骤1：准备环境

　　首先，下载第三方工具gprof2dot.py和Graphviz。前者是将gprof类型的文件（VTune Amplifier可以生成）转换成点格式的脚本，后者可以将其转换成图像。为了使用“点”命令而不是整个可执行文件的路径来调用Graphviz，您可能需要手动将其添加到PATH环境变量中。您还需要在计算机上安装Python才能使用.py脚本。

　　在这里，我们将演示如何使用VTune Amplifier附带的tachyon示例直接生成调用图，该示例已直接构建。在此示例中，为了方便起见，balls.dat文件（以及gprof2dot.py脚本）已移至与find_hotspots.exe相同的目录。

　　步骤2：收集并准备VTune放大器结果

　　照常运行热点分析。

　　amplxe-cl --collect=hotspots --result-dir=result -- find_hotspots.exe balls.dat

　　然后将其转换为类似gprof的格式。

　　amplxe-cl --report=gprof-cc --result-dir=result --format=text --report-output=result.txt

　　生成的文件应如下所示：

　　步骤3：产生图表

　　使用python脚本将此文件转换为点格式，然后将输出通过管道传输到Graphviz工具中以创建.PNG文件。

　　python gprof2dot.py -f axe result.txt | dot -T png -o graph.png

　　这是结果图像的一小部分：

　　使用英特尔® NUC 在虚拟现实中参加真实的卡丁车比赛

　　Master of Shapes 是一家以设计为主的交互工作室，由创意人员、游戏玩家、总监和技术人员组成。我们与英特尔合作，使用搭载 AMD* Radeon* RX Vega GPU 和英特尔® 酷睿™ i7 处理器的英特尔® NUC 原型创造了一种独特的颠覆性虚拟现实 (VR) 体验。

　　我们还与另一位客户合作，创建了一条史无前例的虚拟赛道。现实中处于相邻赛道的两位专业车手，得以于虚拟世界中同一赛道上竞技，从而对技术功能进行测试。这是一次令人振奋的经历，因为车手们必须躲避火焰、巨石、悬崖、落石，并避免撞到对手，才能到达终点。之后，全新英特尔 NUC 激励我们团队进行了更大的创新。

　　我们曾经使用大型 PC 服务器支持之前的项目。对于这个项目，我们希望提高技术的效率，以便针对更小、驾驶起来更轻松的车辆扩展这一项目。Master of Shapes 中的许多人都是玩《马里奥赛车*》长大的，希望为这个我们童年最喜欢的视频游戏创建一个成人版。我们采用小型英特尔 NUC 和强大的 GPU 创建 VR 卡丁车，用户可以在虚拟世界中驾驶真实的卡丁车与时间赛跑。

　　图 1.通过 VR 在 K1 Speed 室内卡丁车赛道上驾驶卡丁车。

　　驶上正确的赛道

　　我们联系了 K1 Speed 室内卡丁车专家，询问是否可以购买他们的高性能电动卡丁车。不久，我们受邀前往他们位于加州托伦斯占地 40,000 平方英尺的工厂，在这里建造和测试我们的作品。

　　图 2.我们使用激光雷达复制的赛道。

　　准确表示真实的赛道对在 VR 中驾驶至关重要。为此，我们使用激光雷达扫描。这种遥感技术与雷达类似，利用激光的脉冲光波收集测量数据。这些可以用来创建对象和环境中的 3D 模型和地图。我们使用的是 Faro* Focus3D X 130 激光雷达扫描仪。

　　在 K1 Speed 场馆，我们从 8 个有利位置扫描了 190 x 160 英尺的赛道，以确保完全覆盖。一开始采用空间的点云表示形式。

　　图 3.一组称为点云的数据点表示赛道。

　　我们使用 Faro Scene 将点云导出至 Unreal* Engine。

　　图 4.Unreal Engine 中的网状激光雷达扫描。

　　运动捕捉

　　准确扫描比赛环境后，我们需要实时映射卡丁车的位置，以将其位置转化到虚拟世界中。

　　我们使用 Toronto-based BlackTrax 的红外 (IR) 运动捕捉解决方案。我们小心地将摄像头放置在赛道周围并进行校准。摄像头的信息将从 BlackTrax 服务器传输至每辆卡丁车上的电脑，为车手渲染虚拟环境。

　　下一步是将红外信标连接到卡丁车上。BlackTrax 信标是一根长绳，顶端装有传感器。我们的目标是让它们在镜头前清晰可见。（为了实现无缝覆盖，两个摄像头需要随时看到安装在卡丁车上的信标。）我们使用计算机辅助设计 (CAD) 模型和 3D 打印的自定义安装，将它们安装在卡丁车顶部。这样可以提供畅通无阻的视野，而且使得安装非常稳定，以减少震动和误差。

　　摄像头和信标支持我们将卡丁车的位置上传至 Unreal Engine。位置数据即时发送到耳机，所以 VR 中卡丁车的移动反映了真实情况。我们以每秒 100 帧 (fps) 的速度跟踪卡丁车的运动，以便最精确地标识真实赛道的曲线和尺寸。

　　图 5.BlackTrax 运动捕捉系统。

　　图 6.BlackTrax 转发器（顶部）和信标（底部）。

　　图 7.自定义安装 BlackTrax 信标。这些都连接到卡丁车的框架上，以及车手背后的电子组装模块上。

　　为卡丁车安装英特尔® NUC

　　我们制作了一个木制的外壳和金属支架，以将英特尔 NUC 安装到卡丁车后面。我们还创建了一款定制传感器解决方案，以检测卡丁车的转向角度和速度。传感器馈送至微控制器，微控制器负责处理器这些数据并将其发送至 Unreal Engine，以支持游戏和屏幕显示。我们设计并 3D 打印了一个支架和滑轮系统，以跟踪转向柱的转动。

　　图 8.用于检测转向角度和速度的支架和滑轮系统，CAD 设计形式（左）和成品（右）。

　　图9.从制图板到原型。CAD 形式的英特尔 NUC 机箱（左上）。映射到卡丁车座椅背面（右上）。安装机箱的框架（左下）。英特尔 NUC 组装完毕并通过 3D 打印的减震支架（右下）固定好。

　　图 10.安装在卡丁车上的英特尔 NUC。它的木制机箱漆成黑色。