Migration de Spectre 3D Globe vers Data Parallel C++ : performances améliorées

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Migration de Spectre 3D Globe vers Data Parallel C++ : performances améliorées

Table des matières

  1. Introduction
  2. Spectre 3D Globe : Présentation du Package
  3. Motivation de la migration vers Data Parallel C++
  4. Outil de compatibilité Data Parallel C++
  5. Workflow de migration
  6. Analyse des performances
  7. Problèmes courants lors de la migration
  8. Avantages de Data Parallel C++
  9. Conclusion
  10. Ressources

😃 Introduction

Dans cet article, nous allons explorer la migration du package Spectre 3D Globe vers Data Parallel C++. Nous commencerons par une présentation du package Spectre 3D Globe et expliquerons pourquoi nous avons envisagé cette migration. Ensuite, nous parlerons de l'outil de compatibilité Data Parallel C++ et du workflow de migration que nous avons suivi. Nous comparerons également les performances de Data Parallel C++ par rapport à l'implémentation OpenCL. Enfin, nous discuterons des problèmes courants lors de la migration et des avantages de l'utilisation de Data Parallel C++.

😃 Spectre 3D Globe : Présentation du package

Le package Spectre 3D Globe est un logiciel qui simule la propagation des ondes sismiques à l'échelle mondiale et régionale. Il est écrit en Fortran avec MPI et utilise également du code Ruby pour la génération de code OpenCL et CUDA. Le package est principalement conçu pour fonctionner avec les cartes graphiques Intel Gen9 HD Graphics. Nous avons sélectionné deux charges de travail, basées sur leurs besoins en mémoire et leur temps de simulation, pour notre analyse. La première charge de travail, appelée Isotropic Premises, utilise une grille de 64x64, tandis que la deuxième charge de travail, appelée S362ANI, utilise une grille de 80x80 pour s'adapter à la carte graphique Gen9.

😃 Motivation de la migration vers Data Parallel C++

Nous avons envisagé la migration de Spectre 3D Globe vers Data Parallel C++ pour deux raisons principales. Tout d'abord, nous avons constaté que l'implémentation OpenCL du code prenait beaucoup de temps de transfert de données, en raison d'un modèle spécifique de transfert de petits tampons. Ce modèle a entraîné des temps de transfert élevés et a été identifié comme un goulot d'étranglement important. Deuxièmement, nous voulions tester l'outil de compatibilité Intel Data Parallel C++ sur une charge de travail plus importante pour évaluer sa performance et sa convivialité.

😃 Outil de compatibilité Data Parallel C++

L'outil de compatibilité Data Parallel C++ facilite la migration du code source CUDA vers du code Data Parallel C++. Il génère automatiquement jusqu'à 80 à 90 % du code migré à partir des sources CUDA et laisse des commentaires inline pour les parties de code non migrées. L'outil génère également des messages de diagnostic pour aider les développeurs à compléter le processus de migration. Un guide de référence pour les messages de diagnostic est également fourni pour aider les développeurs à comprendre les messages et à résoudre les problèmes rencontrés lors de la migration.

😃 Workflow de migration

Le workflow de migration de l'application consiste en trois étapes principales : la préparation, la migration et la vérification. Dans la phase de préparation, nous interceptons le processus de compilation pour collecter des informations utiles et créer une base de données de compilation. Cette base de données sera ensuite utilisée lors de la migration du code. Pendant la phase de migration, nous utilisons l'outil de compatibilité Data Parallel C++ en lui fournissant la base de données de compilation pour migrer automatiquement le code CUDA en code Data Parallel C++. Enfin, dans la phase de vérification, nous examinons les messages de diagnostic générés par l'outil et complétons manuellement les parties du code qui n'ont pas été migrées.

😃 Analyse des performances

Lors de l'analyse des performances, nous avons Comparé les temps de résolution du solver entre la version OpenCL et la version Data Parallel C++. Nous avons constaté que les temps de résolution étaient similaires, mais que le temps total écoulé, qui inclut les temps de transfert de données, était considérablement réduit avec l'utilisation de Data Parallel C++. Cela peut être attribué à l'optimisation du transfert de petits tampons et à la prise en charge de l'optimisation Level Zero. Ces résultats suggèrent que Data Parallel C++ est une option viable pour obtenir une portabilité avec des performances améliorées par rapport à OpenCL.

😃 Problèmes courants lors de la migration

Lors de la migration de Spectre 3D Globe, nous avons rencontré certains problèmes courants qui sont spécifiques à cette application. Certains de ces problèmes incluent la gestion des erreurs, les API spécifiques à CUDA, l'utilisation de pointeurs de fonction, l'utilisation de la mémoire texture et la taille des groupes de travail. Ces problèmes ont nécessité des ajustements manuels dans le code migré pour assurer sa fonctionnalité correcte. Cependant, la plupart de ces problèmes peuvent être résolus en se référant au guide de référence des messages de diagnostic fourni par l'outil de compatibilité Data Parallel C++.

😃 Avantages de Data Parallel C++

La migration vers Data Parallel C++ présente plusieurs avantages. Tout d'abord, elle offre une portabilité améliorée en prenant en charge divers accélérateurs, tels que Level Zero, CUDA et Hipsicle. Cela permet aux développeurs d'utiliser un seul code source pour cibler différentes architectures. De plus, des optimisations spécifiques sont disponibles pour chaque backend, ce qui permet d'obtenir des performances optimales sur chaque plateforme. Enfin, Data Parallel C++ offre une meilleure gestion des transferts de données de petits tampons, ce qui se traduit par des temps de transfert réduits et des performances améliorées lors de l'exécution des simulations.

😃 Conclusion

Dans cet article, nous avons exploré la migration de Spectre 3D Globe vers Data Parallel C++. Notre étude a montré que Data Parallel C++ offre des performances similaires à l'implémentation OpenCL, mais avec des temps de transfert de données réduits. Cette migration facilite également l'utilisation d'accélérateurs de différentes marques, tels que les cartes graphiques Intel et AMD. En conclusion, Data Parallel C++ est une option prometteuse pour la migration d'applications CUDA vers une solution portable et performante.

😃 Ressources

FAQ

  1. Q : L'outil de compatibilité Data Parallel C++ prend-il en charge les autres architectures de GPU, comme AMD ? R : Oui, Data Parallel C++ offre la possibilité de cibler différentes architectures GPU, y compris les cartes graphiques AMD. Cependant, certaines optimisations peuvent varier en fonction du backend utilisé.

  2. Q : La migration vers Data Parallel C++ a-t-elle entraîné des changements importants dans le code source ? R : La migration automatique avec l'outil de compatibilité Data Parallel C++ a généré une grande partie du code migré. Cependant, des ajustements manuels étaient nécessaires pour certains aspects spécifiques de l'application, tels que la gestion des erreurs et l'utilisation de certaines API spécifiques à CUDA.

  3. Q : Quelles sont les limitations de Data Parallel C++ par rapport à OpenCL ? R : Data Parallel C++ offre de nombreuses fonctionnalités similaires à celles d'OpenCL. Cependant, certaines API spécifiques à OpenCL peuvent ne pas être directement prises en charge, ce qui peut nécessiter des ajustements manuels lors de la migration du code.

  4. Q : Existe-t-il des ressources supplémentaires pour en apprendre davantage sur la migration vers Data Parallel C++ ? R : Oui, vous pouvez consulter la documentation officielle de Data Parallel C++ pour plus d'informations sur la migration du code CUDA vers Data Parallel C++. Vous pouvez également vous référer à la page GitHub officielle de Spectre 3D Globe pour obtenir des exemples de code migré.

  5. Q : Quels sont les autres avantages de l'utilisation de Data Parallel C++ par rapport à OpenCL ? R : Data Parallel C++ offre une meilleure gestion des transferts de petits tampons, ce qui permet de réduire les temps de transfert de données lors de l'exécution de simulations. De plus, il offre des optimisations spécifiques à chaque backend, ce qui permet d'obtenir des performances optimales sur chaque plateforme.

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