Explorando OpenACC e CUDA

Sumário

🚀 Introdução ao OpenACC e CUDA

• O que são OpenACC e CUDA?
• Diretórios para explorar e começar

🔍 Explorando os Arquivos de Exemplo

• Visão geral dos arquivos de exemplo
• Exercícios práticos para familiarização

🛠️ Compilação e Execução dos Exemplos

• Instruções detalhadas para compilar e executar
• Execução dos exemplos em CPU e GPU

🖥️ Execução em CPU

• Configuração e execução do exemplo em CPU
• Requisitos e passos para NERSC e Oak Ridge

💻 Execução em GPU

• Preparação e compilação para execução em GPU
• Submissão de tarefas e verificação de resultados

📊 Análise de Desempenho com nsight systems

• Coleta de perfis e análise de atividades de GPU
• Visualização e interpretação dos resultados

🔍 Explorando o Exemplo em C++

• Aplicação de transformações paralelas em C++
• Compilação e execução do exemplo em C++

❓ FAQ - Perguntas Frequentes

1. É possível executar partes do código na CPU e outras na GPU?
2. Como é feita a configuração do ambiente para compilação em GPU?
3. Qual é a diferença entre os padrões de execução paralela em C++?

Introdução ao OpenACC e CUDA

OpenACC e CUDA são tecnologias amplamente utilizadas para programação paralela em GPUs. Essas ferramentas fornecem aos desenvolvedores a capacidade de aproveitar o poder de processamento massivo das GPUs para acelerar operações computacionais intensivas.

O que são OpenACC e CUDA?

• OpenACC: Uma API de programação paralela de alto nível, projetada para simplificar o processo de aceleração de aplicativos em CPUs e GPUs.
• CUDA: Uma arquitetura de computação paralela e modelo de programação desenvolvido pela NVIDIA, que permite aos programadores escrever código para ser executado nas GPUs NVIDIA.

Diretórios para explorar e começar

Antes de mergulharmos nos detalhes técnicos, vamos entender a estrutura dos diretórios e os arquivos de exemplo fornecidos para facilitar o aprendizado e a prática.

Explorando os Arquivos de Exemplo

Os arquivos de exemplo fornecidos oferecem uma visão prática das capacidades e da utilização do OpenACC e CUDA. Vamos dar uma olhada mais de perto neles.

Visão geral dos arquivos de exemplo

Os arquivos de exemplo incluem exemplos tanto em Fortran quanto em C++, abordando diferentes aspectos da programação paralela em GPU. Vamos examinar cada um deles em detalhes.

Exercícios práticos para familiarização

Antes de avançarmos para a compilação e execução dos exemplos, é importante entender os conceitos fundamentais envolvidos. Vamos explorar alguns exercícios práticos para nos familiarizarmos com o processo.

Compilação e Execução dos Exemplos

Agora que temos uma compreensão básica dos arquivos de exemplo, vamos aprender como compilar e executar esses exemplos em diferentes ambientes, tanto em CPUs quanto em GPUs.

Instruções detalhadas para compilar e executar

Para garantir uma execução suave dos exemplos, é essencial seguir as instruções detalhadas fornecidas. Vamos passar por cada etapa do processo, desde a compilação até a execução.

Execução dos exemplos em CPU e GPU

Vamos abordar os requisitos específicos para executar os exemplos em CPU e GPU, destacando as diferenças nos procedimentos de configuração e execução.

Análise de Desempenho com nsight systems

Após a execução dos exemplos, é crucial analisar o desempenho para identificar possíveis áreas de melhoria e otimização. Vamos explorar como realizar essa análise utilizando nsight systems.

Coleta de perfis e análise de atividades de GPU

Vamos aprender como coletar perfis e analisar as atividades de GPU para avaliar o desempenho dos exemplos executados.

Visualização e interpretação dos resultados

Após a coleta dos perfis, vamos utilizar a interface do nsight systems para visualizar e interpretar os resultados, identificando padrões de execução e possíveis gargalos de desempenho.

Explorando o Exemplo em C++

Além dos exemplos em Fortran, também vamos explorar um exemplo em C++ que demonstra o uso de transformações paralelas e paralelismo de dados.

Aplicação de transformações paralelas em C++

Vamos examinar mais de perto o exemplo em C++, que utiliza transformações paralelas para realizar operações intensivas em dados de forma eficiente.

Compilação e execução do exemplo em C++

Assim como nos exemplos em Fortran, vamos aprender como compilar e executar o exemplo em C++, garantindo uma execução suave e eficiente.

FAQ - Perguntas Frequentes

1. É possível executar partes do código na CPU e outras na GPU?

Atualmente, não oferecemos suporte a um modo misto de execução que permita a execução de partes do código na CPU e outras na GPU. No entanto, se você tiver um caso de uso convincente para essa funcionalidade, entre em contato conosco para discutir possíveis soluções.

2. Como é feita a configuração do ambiente para compilação em GPU?

A configuração do ambiente para compilação em GPU envolve a instalação adequada das ferramentas necessárias, como OpenACC e CUDA, e a definição correta das opções de compilação. Certifique-se de seguir as instruções fornecidas no README para garantir uma configuração adequada do ambiente.

3. Qual é a diferença entre os padrões de execução paralela em C++?

Os padrões de execução paralela em C++ oferecem diferentes níveis de paralelismo e controle sobre a execução das operações. Por exemplo, o padrão par_unseq permite que o compilador execute iterações do loop em paralelo sem impor uma ordem específica entre elas, enquanto outros padrões podem impor certas restrições de ordem ou dependências de dados. É importante escolher o padrão adequado com base nos requisitos específicos de cada aplicação.