快速遷移CUDA代碼至Intel DPC++

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快速遷移CUDA代碼至Intel DPC++

目錄

  1. 為什麼需要程式碼遷移工具
  2. 什麼是 Intel DPC++ 相容性工具
  3. 開源專案 SQL 自動化
    • SQL 自動化使用流程
    • SQL 自動化架構
  4. 遷移範例
    • 範例一: 向量相加
  5. 遷移法則介紹
  6. 使用者自訂遷移法則功能
  7. 小結與行動呼籲

🚀 Intel DPC++ 相容性工具和 SQL 自動化工具:加速程式碼遷移

在硬體創新導致多種異構架構的計算場景時,軟體開發變得越來越複雜且難以充分發揮 CPU 和加速器的優勢。開發者正在尋找更簡單方便、有高價值效益的替代方案,而 Intel 提供了一個更簡單的、短途徑以選擇競爭性硬體的方法。其中一個解決方案就是使用 Sequel,一個提供對多種架構平台進行程式設計的選擇性架構的專案。Sequel 扩展了 C++ 的能力,使其可以支援多架构和不连续内存配置的情况。Intel 的目标是推动生态系统创新和数据流技术的发展。

1. 為什麼需要程式碼遷移工具

硬體創新導致計算架構多樣化,對於開發者而言,軟體開發變得越來越複雜且困難,無法充分利用 CPU 和加速器的優勢。因此,開發者正尋找替代方案,希望能夠節省時間且具有競爭優勢。而 Intel 提供了更簡單的方法,以下是幾個重要原因:

  • 協助開發者創建可攜式程式碼:序列是一個源到源程式碼遷移工具,可以幫助開發者創建可攜式的單一源碼,這意味著程式碼可以在不同的硬體目標上運行,無論供應商為何。這使得開發更加簡化,同時提高了性能和效率,同時減少了持續的程式碼維護成本。

  • 提高程式碼遷移效率:Intel DPC++ 相容性工具是 Intel OneAPI 套件中的一個重要組件,它可以將現有的 CUDA 程式碼遷移為可在支援 SQL 編譯器的任何平台上運行的 SQL 程式碼。

  • 開源專案 Sequel 自動化:為了開發生態系統,包括類建築碼,Intel 將其 DPC++ 相容性工具的一些技術組件開源,創建了 Sequel 自動化專案。Sequel 自動化是一個源到源程式碼遷移工具,可以讓開發者在不同的供應商架構上重用程式碼,簡化開發流程,同時提供性能和效能,並減少持續的程式碼維護的時間和成本。

2. 什麼是 Intel DPC++ 相容性工具

Intel DPC++ 相容性工具是 Intel OneAPI 提供的一種類架構編譯器,用於支援 C++ 和 SQL 語言進行程式設計。它提供了先進的函式庫和一套工具,用於開發高性能的數據中心應用程式。Intel OneAPI 同時支援基於 API 和指導性程式設計兩種開發模式。使用 DPC++ 相容性工具,可以同時使用 CUDA 語言的 CUDA 核心和庫的 API 調用,並將 CUDA 核心轉換為 SQL代碼。工具的目標是使開發者盡可能輕鬆地將現有的 CUDA 程式碼遷移到 SQL 程式碼,提高程式碼遷移的效率。

3. 開源專案 Sequel 自動化

Intel 的開源技術組件包括他們的 DPC++ 相容性工具的一系列元件,以創建 Sequel 自動化專案,提供給開發者進一步進行開發。Sequel 自動化是一個源到源程式碼遷移工具,允許開發者為硬體目標創建單一源碼,而不論其供應商為何。這簡化了開發過程,並在提供性能和生產力的同時減少了持續的程式碼維護時間和成本。

3.1 SQL 自動化使用流程

SQL 自動化使用流程

上圖展示了 SQL 自動化的使用流程。在給定的 CUDA 源碼中,首先 SQL-O-Matic 嘗試收集開發者的 CUDA 源碼的編譯知識,例如從專案或程式碼構建腳本中截取編譯知識。接下來,SQL-O-Matic 根據收集到的 CUDA 源碼編譯知識,幫助開發者遷移已用 CUDA 編寫的程式碼至 SQL 代碼。大約 90% 的 CUDA 代碼可以自動遷移至 SQL 代碼。對於無法自動遷移的 CUDA 代碼,SQL-O-Matic 提供了內嵌命令來幫助開發者完成和調整程式碼。開發者完成編碼後,需要驗證程式碼,並確保其正確。根據收集的程式碼,開發者可以進一步調整程式碼以設計性能和與 SQL 可能的硬體保持一致。

3.2 SQL 自動化架構

Sequel 自動化由三個主要組件組成:

  1. 拦截器組件:用於透過執行編譯進程來收集專案中的 CUDA 編譯選項。它可以截取 CUDA 專案的建構過程,以獲取 CUDA 編譯選項和頭文件依賴關係等信息。
  2. AST 分析器組件:一種分析器組件,它用於解析 CUDA 代碼的抽象語法樹 (AST)。它填充 AST 樹,包括變數的定義和使用信息、函數呼叫圖、文件依賴關係等。
  3. 遷移引擎:遷移引擎是 SQL-O-Matic 的主要組件,它基於編譯器前端技術進行源碼到源碼的遷移。遷移引擎包含多個構建塊,如 CUDA 前端、AST 分析器和遷移法則引擎。每個遷移法則設計用於遷移一個 CUDA 語法,通過增加更多的遷移法則,SQL-O-Matic 可以遷移更多的 CUDA 語法和情境。

在 Sequel 自動化的架構中,還有一個名為 HelpHead 的函式庫。HelpHead 库提供幫助函數,用於幫助遷移 CUDA 代碼。這些頭文件是 C、C++ 和 SQL 語言編寫的,預期成為由 Sequel 自動化生成的遷移代碼的一部分。開發者可以根據需要複製這些頭文件並將其包含在生成的代碼中。

4. 遷移範例

範例一: 向量相加

以下是向量相加的範例程式碼,左側是 CUDA 代碼,右側是透過 SQL-O-Matic 遷移生成的 SQL 代碼:

__global__ void vectorAdd(const double* A, const double* B, double* C, int numElements) {
    int i = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;
    if (i < numElements) {
        C[i] = A[i] + B[i];
    }
}
template <typename SQL>
void vectorAdd(SQL&& sql, const SQL& A, const SQL& B, SQL& C, int numElements) {
    auto i = sql.parallel_id();
    if (i < numElements) {
        C[i] = A[i] + B[i];
    }
}

在這個範例中,CUDA 代碼和 SQL 代碼之間的不同之處在於頭文件包含、內核函數的聲明和訪問執行緒和块索引的方式等。SQL-O-Matic 通過分析 CUDA 代碼和生成等效的 SQL 代碼,自動進行了代碼遷移。

5. 遷移法則介紹

遷移法則是 SQL-O-Matic 中的核心元素,用於進行源碼到源碼的遷移。以下是一個實現一個遷移法則的示例:

name: cuda_malloc_to_sql_malloc
source-rule: 
  # 存取 AST 樹
  access: ACCESS_BIND_EXPR
  srccond:
    callee:
      - is_operator:
          kind: CK_FUNCTION_DECL
          value: cudaMalloc
  destsubst: |
    # 替換為對應的 SQL 開放 API
    sql_malloc_device(queue, ...

該示例演示了如何實現一個遷移法則。首先,找出對應於 SQL 中的 cudaMalloc API 函数的 AST 节点。然後,分析参数列表,並生成對應的 SQL 代碼。每個遷移法則都可以實現對一個簡單的語法進行遷移,並藉助更多的遷移法則,SQL-O-Matic 將變得更強大。

6. 使用者自訂遷移法則功能

SQL-O-Matic 提供了使用者自訂遷移法則的功能,以擴展遷移能力。使用者可以通過在 YAML 中定義遷移法則來遷移更多的語法,例如 API、數據類型和類等。這一功能將在接下來的 Intel OneAPI 版本中提供。

7. 小結與行動呼籲

Intel DPC++ 相容性工具和 SQL-O-Matic 工具都能幫助您將現有的 CUDA 程式碼遷移到 SQL 程式碼,從而能夠在具備 SQL 編譯器支援的任何硬體上運行。Intel DPC++ 相容性工具是 Intel OneAPI 內的一部分,而 SQL-O-Matic 也將在不久的將來開源。請嘗試使用 Intel DPC++ 相容性工具和 SQL-O-Matic,並提供反饋意見。

謝謝您的聆聽!若有任何問題,請隨時向我們提問。

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