Migrieren Sie Spectrum 3D Globe zu Data Parallel C++
Table of Contents:
- Einführung in die Spectrum 3D Globe-Software
- Motivation zur Migration zu Data Parallel C++
- Einführung in das Data Parallel C++ Kompatibilitätstool
- Workflow für die Migration einer Anwendung
- Diagnosemeldungen beim Migrationsprozess
- Bekannte Probleme und Lösungen bei der Migration von Spec from 3D Globe
- Leistungsvergleich zwischen OpenCL und Data Parallel C++
- Portabilität und Leistungsfähigkeit von Data Parallel C++
- Nutzung verschiedener Backends und Unterstützung für unterschiedliche Hardware
- Zusammenfassung und Fazit
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Einführung in die Spectrum 3D Globe-Software
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Einführung in die Spectrum 3D Globe-Software
Die Spectrum 3D Globe-Software ist eine innovative Anwendung, die globale und regionale seismische Wellenausbreitung simuliert. Sie besteht aus Code für Fortran, MPI und Ruby, wobei letzterer Code zur Generierung von OpenCL- und CUDA-Code mit Hilfe des Boost-Tools verwendet wird. In diesem Artikel werden wir uns mit der Migration dieser Anwendung zu Data Parallel C++ beschäftigen und die Motivation dahinter erläutern.
Motivation zur Migration zu Data Parallel C++
Die Entscheidung, die Spectrum 3D Globe-Software von OpenCL zu Data Parallel C++ zu migrieren, wurde durch mehrere Faktoren motiviert. Einer der Hauptgründe war die Feststellung, dass die OpenCL-Version des Codes viel Zeit für Datenübertragungen benötigte. Insbesondere wurde eine beträchtliche Menge an Zeit für die Übertragung kleiner Puffer von Host zu Gerät aufgewendet. Dies war auf eine ineffiziente Implementierung der Datenübertragung in OpenCL zurückzuführen, die im Vergleich zur CUDA-Implementierung wesentlich langsamer war.
Ein weiterer Aspekt war die Heterogenität und die Unterstützung für Beschleuniger verschiedener Hersteller. Obwohl die OpenCL-Version des Codes bereits die Möglichkeit bot, Code für verschiedene Beschleuniger zu generieren, stellten wir fest, dass die Leistung mit Data Parallel C++ verbessert werden könnte. Mit Hilfe des Intel Data Parallel C++ Kompatibilitätstools war es möglich, den Code automatisch zu migrieren und dabei bis zu 90% der Arbeit zu erledigen. Die restlichen 10% mussten jedoch manuell überprüft und gegebenenfalls angepasst werden.
Es war auch wichtig, die Portabilität des Codes zu gewährleisten, ohne dabei auf Leistung zu verzichten. Mit Data Parallel C++ hatten wir die Möglichkeit, verschiedene Backends wie Level Zero, CUDA und weitere zu nutzen, um die Leistung auf verschiedenen Plattformen zu optimieren. Dies ermöglichte es uns, eine höhere Portabilität bei gleichbleibender oder sogar verbesserter Leistung im Vergleich zur OpenCL-Version zu erreichen.
Insgesamt waren die Hauptmotivationen für die Migration zu Data Parallel C++ die Verbesserung der Leistung, die Unterstützung für verschiedene Beschleuniger und die Steigerung der Portabilität des Codes.
Einführung in das Data Parallel C++ Kompatibilitätstool
Das Intel Data Parallel C++ Kompatibilitätstool ist ein äußerst nützliches Werkzeug für Entwickler, um den Migrationsprozess von CUDA-Code zu Data Parallel C++ zu vereinfachen. Das Tool kann bis zu 90% des Codes automatisch migrieren, indem es den CUDA-Quellcode analysiert und entsprechenden Data Parallel C++-Code generiert. Dabei werden auch Inline-Kommentare und diagnostische Nachrichten generiert, die den Entwicklern helfen, den Migrationsprozess abzuschließen.
Der typische Workflow für die Verwendung des Kompatibilitätstools umfasst mehrere Schritte. Zunächst wird der Code für die Migration vorbereitet, indem der Build-Prozess abgefangen und nützliche Informationen in einer Kompilationsdatenbank protokolliert werden. Diese Informationen werden später von dem Kompatibilitätstool verwendet, um den Code automatisch zu migrieren. Nach der Migration ist es wichtig, den migrierten Code auf Fehler zu überprüfen und gegebenenfalls manuelle Anpassungen vorzunehmen.
Das Kompatibilitätstool bietet auch eine umfangreiche Sammlung von diagnostischen Referenzen, die Entwicklern bei der Behebung von Migrationsfehlern und Implementierungsproblemen helfen. Diese Referenzen geben detaillierte Informationen zu den verschiedenen diagnostischen Nachrichten, die während des Migrationsprozesses generiert werden, und bieten Lösungsvorschläge für häufig auftretende Probleme.
Insgesamt ist das Intel Data Parallel C++ Kompatibilitätstool ein äußerst wertvolles Werkzeug für Entwickler, um den Migrationsprozess von CUDA-Code zu vereinfachen und die Leistung und Portabilität ihrer Anwendungen zu verbessern.
(Highlights)
- Migration der Spectrum 3D Globe-Software von OpenCL zu Data Parallel C++
- Verbesserung der Leistung durch Optimierung der Datenübertragung
- Unterstützung für verschiedene Beschleuniger mit Data Parallel C++
- Vereinfachung des Migrationsprozesses mit dem Intel Data Parallel C++ Kompatibilitätstool
- Diagnostische Referenzen und Lösungsvorschläge zur Behebung von Migrationsfehlern
(Resource URLs)
(FAQ)
Q: Warum war die Migration von OpenCL zu Data Parallel C++ notwendig?
A: Die Migration wurde durch die ineffiziente Implementierung der Datenübertragung in OpenCL und die Notwendigkeit der Unterstützung verschiedener Beschleuniger motiviert.
Q: Wie viel Code konnte automatisch migriert werden?
A: Das Intel Data Parallel C++ Kompatibilitätstool konnte bis zu 90% des Codes automatisch migrieren.
Q: Was sind die Vorteile von Data Parallel C++ im Vergleich zu OpenCL?
A: Data Parallel C++ bietet eine höhere Leistung, verbesserte Portabilität und die Möglichkeit, verschiedene Backends zu nutzen, um die optimale Leistung auf verschiedenen Plattformen zu erzielen.