一、简介
OpenACC(Open Accelerators)是一个并行编程标准,用于将代表并行程序结构的指令添加到现有的CPU和GPU代码中,从而加速应用程序的执行。OpenACC为科学、高性能和加速计算提供快速、可移植的编程模型。
OpenACC的目标是提供可移植性,这意味着具有大量计算资源的多核计算机可以使用OpenACC,并且在C、C++、Fortran等不同语言中可以使用它。为了提高可移植性,开发者可以使用不同的编译器和硬件(如AMD、Intel、NVIDIA等)。与CUDA和OpenCL相比,OpenACC代码编写起来更加简单,易于理解和维护。
二、OpenACC的基本语法
OpenACC的指令受到C和Fortran编译器的支持,并且可以在CPU和GPU上执行。要在CPU和GPU之间移动数据及指令,我们需要使用下面三种关键字:
- #pragma acc kernels:标明符合此条件的代码块会在GPU上并行执行。
- #pragma acc data:内存数据传输管理,将数据从主机内存传输到设备内存或者从设备内存传输到主机内存,控制内存数据的访问范围。
- #pragma acc loop:在可并行的循环构造代码前用此指令,将其并行化。
下面是一段使用OpenACC语法编写的向量加法程序:
#include <stdio.h>
#include <openacc.h>
void add (int n, float *a, float *b, float *x)
{
#pragma acc data copyin(a[0:n], b[0:n]) copyout(x[0:n])
{
#pragma acc kernels loop gang, vector(64)
for (int i = 0; i < n; ++i)
x[i] = a[i] + b[i];
}
}
int main()
{
int n = 1000;
float a[n], b[n], x[n];
for (int i = 0; i < n; ++i) {
a[i] = i;
b[i] = i+1;
}
add(n, a, b, x);
for (int i = 0; i < 10; ++i)
printf("%.2f ", x[i]);
printf("... ");
for (int i = n-10; i < n; ++i)
printf("%.2f ", x[i]);
printf("\n");
return 0;
}
在主函数中,我们创建了三个长度为1000的浮点数数组,并将其中的元素填充为a[i] = i和b[i] = i+1。然后,我们调用向量加函数,将其传递给函数,并将结果打印到控制台上。
向量加函数先将输入数据从主机内存传输到设备内存,以便GPU可以执行计算。计算完成后,函数将结果从设备内存传输回主机内存。执行计算的内核使用pragma acc kernels loop指令进行并行化。循环语句是可并行的,所以我们可以使用指令标记循环以适合GPU体系结构。
三、OpenACC的性能调优
在使用OpenACC实现程序加速的时候,通过调整一些参数和修改程序的一些部分可以提高OpenACC程序的性能。
1. 调整向量大小
当调整向量的大小时,我们需要考虑到向量大小的快速变化,以便程序在任何时候都可以进行最佳的计算。可以通过调整循环迭代次数、修改缓存块大小、修改并行化行数和列数等方式进行调优。
2. 记录时间并分析性能
了解程序在不同环境下的操作时间变化是很重要的,这有助于我们确定哪些部分可以进行优化,以及如何优化。在程序中添加计时器,可以帮助我们检查程序的性能。
3. 选择合适的GPU架构
根据GPU的计算能力和响应时间,选择合适的GPU架构是很重要的。该架构的并行性能与程序开发人员使用的工具和方法密切相关。选择性能较高的GPU,并优化OpenACC实现,可以调整程序的性能。
四、OpenACC应用场景
OpenACC可以应用于各种科学计算和工程应用程序。这包括研究领域,如流体动力学、天气预报、地震模拟和量子化学计算等,以及工业应用程序,如CAD/CAM、图像处理、通信处理和嵌入式控制等。
下面是一个利用OpenACC实现的大矩阵相乘程序:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <openacc.h>
const int N = 1023;
void init (int n, float *mtx)
{
for (int i = 0; i < n; i++)
for (int j = 0; j < n; j++)
mtx[i*n+j] = (float)(rand()%100);
}
void matmul (int n, float *a, float *b, float *c)
{
#pragma acc data create(a[0:n*n],b[0:n*n],c[0:n*n])
{
#pragma acc kernels
{
#pragma acc loop gang
for (int i = 0; i < n; i++) {
#pragma acc loop vector
for (int j = 0; j < n; j++) {
float s = 0;
#pragma acc loop reduction(+:s)
for (int k = 0; k < n; k++)
s += a[i*n+k] * b[k*n+j];
c[i*n+j] = s;
}
}
}
}
}
int main()
{
float *a, *b, *c;
a = (float*)malloc(N*N*sizeof(float));
b = (float*)malloc(N*N*sizeof(float));
c = (float*)malloc(N*N*sizeof(float));
init (N, a);
init (N, b);
double t1 = omp_get_wtime();
matmul(N, a, b, c);
double t2 = omp_get_wtime();
printf("Time: %.6f\n", t2-t1);
free(a);
free(b);
free(c);
return 0;
}
在主函数中,我们创建了三个N * N的浮点数数组,并将其初始化为随机值。调用matmul函数计算这两个矩阵相乘的结果,并将执行时间打印到控制台上。
函数matmul在第一步创建了实例变量,以便GPU可以进行计算。接下来使用指令标记循环以适合GPU体系结构。在循环内部,我们使用矩阵乘法计算结果。
五、总结
OpenACC为开发人员提供了一种简单的方法来加速应用程序,特别是在科学计算和工程领域。它提供了一个方便的编程模型,可以跨不同的CPU和GPU架构移植代码。
在使用OpenACC进行程序加速的过程中,开发人员需要理解程序的处理和并行化流程。还需要了解如何调整向量大小、记录时间和分析性能、选择合适的GPU架构来提高程序的性能。