Aproveite ao Máximo o OpenMP na OneAPI HPC Toolkit

Sumário

1. Introdução
2. OpenMP e suas capacidades para offload 2.1 Visão geral do OpenMP 2.2 Utilizando o OpenMP em GPUs 2.3 Controle de movimento de dados
3. Utilizando a OneAPI HPC Toolkit 3.1 Configurando o ambiente OneAPI 3.2 Compilando e executando o código OpenMP 3.3 Otimizando o desempenho com DP C++ 3.4 Usando bibliotecas otimizadas
4. Migrando para a arquitetura unificada de Memória (UMA) 4.1 Nova feature UMA no OpenMP 4.2 Melhorando o desempenho com UMA
5. Conclusão
6. Recursos adicionais

Introdução

Bem-vindo ao Early Adopter Series de junho de 2020! Neste webinar, discutiremos as capacidades de offload do OpenMP na OneAPI HPC Toolkit. Vamos explorar como o OpenMP pode ser utilizado para aproveitar o poder de processamento da GPU, como gerenciar o movimento de dados e como otimizar o desempenho do seu código. Também veremos como a nova arquitetura unificada de memória (UMA) do OpenMP pode ser utilizada para melhorar o desempenho das aplicações. Vamos começar!

OpenMP e suas capacidades para offload

Visão geral do OpenMP

O OpenMP é um padrão da indústria para programação de multiprocessadores de memória compartilhada em C, C++ e Fortran. Ele permite que os desenvolvedores escrevam programas paralelos portáteis e escaláveis por meio de diretivas do compilador, rotinas de biblioteca e variáveis de ambiente. O OpenMP é executado em muitas plataformas, desde laptops até clusters de grande escala. A arquitetura do OpenMP permite a execução de aplicações paralelas em GPU, como a GPU da Intel e outras GPUs, permitindo uma escalabilidade muito maior do que as CPUs convencionais. Com o OpenMP, você pode explorar facilmente o paralelismo massivo das GPUs e obter um desempenho incrível.

Utilizando o OpenMP em GPUs

Quando utilizamos GPUs para acelerar a execução do nosso código, é importante escrever o código de forma a aproveitar ao máximo o poder de processamento das GPUs. O OpenMP permite que isso seja feito de forma eficiente, por meio de diretivas que instruem o compilador e o tempo de execução a transferir blocos de código para o dispositivo e a realizar a movimentação de dados de forma eficiente. Com o OpenMP, podemos expressar onde os dados devem residir e como eles devem ser movidos, permitindo que o tempo de execução execute o bloco de código em paralelo, dividindo os loops em várias unidades de computação. Isso nos permite obter um desempenho incrível em GPUs e aproveitar o poder do processamento massivamente paralelo.

Controle de movimento de dados

Ao utilizar GPUs, é importante controlar como os dados são movidos entre o host e o dispositivo. O OpenMP fornece mecanismos para especificar onde os dados devem residir e como eles devem ser movidos. Com o OpenMP, podemos utilizar a cláusula "map" para especificar o local dos dados e definir como eles devem ser transferidos. Podemos usar as cláusulas "to" e "from" para controlar a movimentação dos dados de forma otimizada, minimizando as cópias desnecessárias. Além disso, o OpenMP permite o uso de construções como "target enter data" e "target exit data" para separar a alocação e liberação de dados do restante da lógica do código. Isso nos permite gerenciar melhor a movimentação dos dados e otimizar a execução de nossas aplicações.

Utilizando a OneAPI HPC Toolkit

Configurando o ambiente OneAPI

Para criar e executar programas OpenMP na GPU, você precisará baixar e instalar a versão mais recente da OneAPI HPC Toolkit. Após a instalação, é necessário configurar o ambiente executando um script de inicialização. Isso definirá as variáveis de ambiente necessárias para usar os compiladores e bibliotecas do OneAPI. Depois de configurar o ambiente, você poderá compilar e executar seus programas OpenMP normalmente.

Compilando e executando o código OpenMP

Para compilar um programa OpenMP usando a OneAPI HPC Toolkit, você precisa adicionar o diretório de inclusão do OpenMP ao comando de compilação. Isso pode ser feito usando a opção "-I" seguida do diretório de inclusão. Além disso, você precisará adicionar a opção "-openmp" para informar ao compilador que você está usando o OpenMP. Depois de compilar o programa, você pode executá-lo normalmente.

Otimizando o desempenho com DP C++

A OneAPI HPC Toolkit também suporta a utilização do DP C++ para escrever código paralelo otimizado. O DP C++ é uma extensão do C++ que permite expressar paralelismo de dados de forma mais explícita e eficiente. Com o DP C++, podemos escrever código que aproveita os recursos de paralelismo da GPU de forma otimizada. Ao combinar o DP C++ com o OpenMP, é possível obter um desempenho ainda maior e otimizar ainda mais suas aplicações.

Usando bibliotecas otimizadas

Além disso, a OneAPI HPC Toolkit inclui um conjunto de bibliotecas otimizadas que podem ser usadas em conjunto com o OpenMP para acelerar ainda mais suas aplicações. Essas bibliotecas são altamente otimizadas para aproveitar ao máximo o poder de processamento das GPUs e podem ser facilmente integradas aos seus programas OpenMP. Ao utilizar essas bibliotecas, você pode obter um desempenho incrível e reduzir o tempo de desenvolvimento de suas aplicações.

Migrando para a arquitetura unificada de memória (UMA)

Nova feature UMA no OpenMP

Uma nova feature introduzida no OpenMP é a arquitetura unificada de memória (UMA). Com UMA, podemos utilizar a memória compartilhada unificada entre o host e o dispositivo, eliminando a necessidade de transferir os dados explicitamente entre o host e o dispositivo. Com UMA, o compilador e o tempo de execução gerenciam automaticamente a movimentação dos dados de forma eficiente, permitindo uma redução significativa do tempo de desenvolvimento e uma melhora no desempenho das aplicações.

Melhorando o desempenho com UMA

A utilização de UMA pode melhorar significativamente o desempenho das aplicações. Com UMA, os dados residem no mesmo espaço de memória do host e do dispositivo, eliminando a necessidade de cópias desnecessárias e reduzindo a latência de acesso aos dados. Além disso, UMA permite que o compilador e o tempo de execução realizem otimizações avançadas, como a cache automática de dados e a execução assíncrona de tarefas, melhorando ainda mais o desempenho das aplicações. Ao migrar para a arquitetura unificada de memória, você pode obter um desempenho ainda melhor em suas aplicações e aproveitar ao máximo o poder de processamento das GPUs.

Conclusão

O OpenMP e a OneAPI HPC Toolkit fornecem um conjunto abrangente de ferramentas e recursos para programação paralela em GPUs. Com o OpenMP, você pode facilmente aproveitar o poder de processamento das GPUs e obter um desempenho incrível. A OneAPI HPC Toolkit fornece as ferramentas necessárias para compilar, executar e otimizar seus programas OpenMP. Além disso, a arquitetura unificada de memória do OpenMP permite reduzir ainda mais a movimentação de dados e melhorar o desempenho de suas aplicações. Experimente a OneAPI HPC Toolkit e descubra como você pode acelerar suas aplicações com OpenMP e GPUs.

Recursos adicionais

• Link 1: descrição do recurso 1.
• Link 2: descrição do recurso 2.
• Link 3: descrição do recurso 3.

Destaques

• Introdução ao OpenMP para offload em GPUs
• Utilizando a OneAPI HPC Toolkit para programação paralela
• Otimizando o desempenho com DP C++
• Utilizando bibliotecas otimizadas na OneAPI HPC Toolkit
• Aproveitando a arquitetura unificada de memória do OpenMP

FAQ

Q: O OpenMP é compatível apenas com GPUs da Intel?

R: Não, o OpenMP é um padrão da indústria e é compatível com uma ampla variedade de GPUs, incluindo GPUs da Intel, NVIDIA e AMD.

Q: É possível utilizar o OpenMP em sistemas com várias GPUs?

R: Sim, o OpenMP possui recursos para trabalhar com sistemas que possuem várias GPUs, permitindo uma distribuição eficiente do trabalho entre as GPUs disponíveis.

Q: É necessário modificar todo o código existente para utilizar o OpenMP?

R: Não, o OpenMP permite a utilização de diretivas específicas no código existente para aproveitar o poder de processamento das GPUs. É possível começar com pequenas otimizações e ir gradualmente migrando para um código mais paralelo.

Q: O uso do OpenMP na OneAPI HPC Toolkit requer conhecimento avançado de programação paralela?

R: Não necessariamente. A OneAPI HPC Toolkit fornece uma série de recursos e documentação para ajudar os desenvolvedores a utilizar o OpenMP de forma eficiente, mesmo que não tenham experiência prévia em programação paralela.

Q: A arquitetura unificada de memória do OpenMP afeta o desempenho das aplicações?

R: Pelo contrário, a arquitetura unificada de memória pode melhorar o desempenho das aplicações ao reduzir a necessidade de movimentação de dados entre o host e o dispositivo. Isso resulta em uma redução da latência de acesso aos dados e um aumento no desempenho geral das aplicações paralelas.