Aprenda DPC++ para GPUs Nvidia: Exemplos Práticos e Exercícios Desafiadores

Tabela de Conteúdos

• Introdução ao DPC++
  • O que é DPC++?
  • O Projeto DPC++
• Requisitos para as Exercícios
  • Máquinas Linux com Nvidia GPUs
  • Conhecimento em linguagem de programação C++
  • Instalação do Docker e do NVIDIA Container Toolkit
• Explorando o Repositório de Exemplos Sickle para CUDA
  • Exemplo 1: Implementação de um vetor básico em Sickle e CUDA
  • Exemplo 2: Integração de uma aplicação Sickle com uma API de CUDA existente
  • Exemplo 3: Utilização de kernels CUDA em um código Sickle
• Exercícios Práticos
  • Exercício 1: Adaptando um código CUDA para Sickle
• Conclusão
  • Recapitulação dos Conceitos-Chave
  • Disponibilidade e Suporte

Introdução ao DPC++

DPC++ é uma extensão da linguagem de programação C++ que oferece suporte a programação paralela heterogênea. O Projeto DPC++ visa fornecer uma abordagem moderna e orientada a dados para a programação de aceleradores, além de garantir portabilidade entre diferentes arquiteturas de hardware, incluindo CPUs, GPUs e FPGAs.

Como software engineer na Codeplay Software, é um prazer compartilhar o nosso contributo para o projeto DPC++ por meio destes exercícios práticos.

Requisitos para as Exercícios

Máquinas Linux com Nvidia GPUs

Para seguir com os exercícios, é necessário possuir um ambiente Linux com GPUs Nvidia instaladas. Estes exercícios não são compatíveis com sistemas Windows ou Windows Subsystem for Linux (WSL).

Conhecimento em linguagem de programação C++

É importante ter familiaridade com a linguagem de programação C++ para interagir efetivamente com os materiais apresentados.

Instalação do Docker e do NVIDIA Container Toolkit

Recomendamos a instalação do Docker e do NVIDIA Container Toolkit, a fim de executar um contêiner que contenha todas as bibliotecas e variáveis de ambiente necessárias para utilizar o DPC++. Se você ainda não instalou o Docker ou o toolkit, forneceremos um guia para auxiliá-lo, garantindo uma configuração simples e rápida.

Explorando o Repositório de Exemplos Sickle para CUDA

Exemplo 1: Implementação de um vetor básico em Sickle e CUDA

Este exemplo fornece uma implementação de um vetor básico tanto em Sickle quanto em CUDA, permitindo uma comparação das diferenças entre as duas APIs.

Para executar este exemplo, recomenda-se o uso dos comandos de construção fornecidos no README.

Pros:

• Comparação clara entre as implementações em Sickle e CUDA

Contras:

• Requer compreensão prévia das linguagens Sickle e CUDA

Exemplo 2: Integração de uma aplicação Sickle com uma API de CUDA existente

Este exemplo demonstra como integrar uma aplicação Sickle com uma API CUDA existente, utilizando a biblioteca de álgebra linear cuBLAS. A comparação entre a chamada da API cuBLAS em CUDA e Sickle é apresentada, ressaltando as novas funcionalidades de integração introduzidas em Sickle.

Para a construção deste exemplo, os mesmos comandos de construção recomendados no README podem ser utilizados.

Pros:

• Exemplificação clara das novas funcionalidades de integração em Sickle

Contras:

• Requer conhecimento prévio sobre APIs CUDA e cuBLAS

Exemplo 3: Utilização de kernels CUDA em um código Sickle

Este exemplo aborda a utilização de kernels CUDA em um código Sickle, revelando a capacidade de invocar diretamente um kernel CUDA por meio de uma tarefa de interrupção. A compilação deste exemplo requer um comando diferente devido à limitação do CMake em alterar o compilador CUDA.

Pros:

• Demonstração eficaz da complexa interação entre Sickle e CUDA

Contras:

• Necessidade de alteração de comando para compilação via CMake

Exercícios Práticos

Exercício 1: Adaptando um código CUDA para Sickle

O exercício convida os participantes a realizar a adaptação de um código CUDA para Sickle. Ao analisar o código do exemplo 2, é possível identificar alterações necessárias para que o código CUDA se adeque ao ambiente Sickle, utilizando a função sgmv em vez de sgm. A compreensão prévia dos exemplos anteriores facilitará a resolução deste exercício.

Pros:

• Oportunidade de aplicar o conhecimento adquirido nos exemplos anteriores

Contras:

• Requer conhecimento sólido em programação paralela

Conclusão

Após a execução e compreensão dos exemplos e exercícios apresentados, os participantes terão uma compreensão mais clara da programação em DPC++, bem como da forma de interação entre projetos em Sickle e CUDA. Caso surjam dúvidas, estaremos disponíveis no servidor do DevMash Discord para discutir tanto os exercícios quanto o trabalho realizado no projeto DPC++.

Este Tutorial prático foi gravado e o vídeo estará disponível no Youtube, permitindo que os participantes possam revisitar os passos de forma personalizada e no seu próprio ritmo.

Agradecemos por acompanhar este conteúdo e esperamos que você tenha adquirido um conhecimento mais aprofundado sobre o DPC++.

Destaques

• Introdução ao DPC++ e seus benefícios
• Requisitos essenciais para executar os exercícios práticos
• Exploração detalhada dos exemplos Sickle para CUDA
• Exercícios desafiadores para aplicar o conhecimento adquirido
• Conclusão com ênfase na disponibilidade de suporte e material adicional

Perguntas Frequentes (FAQ)

P: Onde posso encontrar mais recursos de aprendizado sobre programação em DPC++? R: Para mais recursos de aprendizado sobre programação em DPC++, você pode acessar a documentação oficial da Intel oneAPI, que oferece uma variedade de tutoriais e guias para o DPC++.

P: Existem comunidades online para discussões sobre programação em DPC++? R: Sim, o DevMash Discord Server é uma comunidade ativa onde você pode participar de discussões, fazer perguntas e interagir com outros desenvolvedores que trabalham com DPC++.

P: Qual é a vantagem de utilizar a biblioteca cuBLAS em conjunto com o DPC++? R: A utilização da biblioteca cuBLAS em conjunto com o DPC++ oferece uma poderosa capacidade de realizar operações de álgebra linear de forma eficiente em dispositivos heterogêneos, como GPUs Nvidia.

P: Como posso compartilhar minhas experiências e desafios na programação em DPC++ com outros desenvolvedores? R: Você pode compartilhar suas experiências e desafios na programação em DPC++ participando de fóruns de desenvolvedores, blogs técnicos ou contribuindo para repositórios e comunidades de código aberto.

P: Qual é a diferença fundamental entre Sickle e CUDA em termos de programação paralela? R: Uma diferença fundamental entre Sickle e CUDA é a abordagem de programação orientada a dados adotada pelo Sickle em comparação com a programação mais tradicional baseada em kernels do CUDA. Esta diferença pode influenciar a forma como os desenvolvedores projetam e implementam algoritmos paralelos em diferentes plataformas de hardware.