HMPP开放标准

HMPP用于异构多核并行编程。
OpenHMPP标准基于一组指令，是用于处理硬件加速器的编程模型，但又没有GPU编程的相关复杂性。这种基于指令的方法已经实现，因为他们使应用程序代码和硬件加速器使用之间形成松散关系。
本文涉及组成OpenHMPP标准的HMPP指令, 但并不处理指令的执行链接到指令执行。

**简介**
OpenHMPP基于指令的编程模型提供了一种语法，有效地减轻硬件加速器上的计算，优化数据向/从硬件存储器移动。
模型基于  CAPS (编译器和超标量体系结构以及嵌入式处理器)date=20110616053110  的初始化工作, 以及来自INRIA, CNRS, 雷恩第一大学和雷恩INSA的共同项目。

**OpenHMPP标准概念**
OpenHMPP标准基于codelets的概念, 可以在硬件上远程执行。

**OpenHMPP Codelet 概念**
codelet具有以下属性:
# 它是一个纯函数。
#* 它不包含静态或不稳定的变量声明，也不涉及任何全局变量，除非这些已经由HMPP “resident”指令所声明
#* 它不包含任何具有无形体(不能内联)的函数调用。这包含库和系统函数的使用, 例如 malloc, printf, ...
#* 每个函数必须引用静态纯函数(没有函数指针)。
# 它不返回任何值(C中的void函数或FORTRAN子程序)。
# 参数的数量应该是固定的(即没有像C中的vararg那样可变数量的参数)。
# 它不是递归的。
# 它的参数设定为non-aliased。
# 它不包含callsite指令(即RPC至另一个codelet)或其他HMPP指令。
这些属性确保codelet RPC可以通过硬件远程执行。此RPC及其相关的数据传输可以是异步的。

**Codelet RPCs**
HMPP提供同步和异步的RPC。异步操作的执行依赖于硬件。
Synchronous versus asynchronous RPC

**HMPP 存储器模型**
HMPP考虑到两个地址空间: 一个主机处理器和硬件存储器。
HMPPP memory Model

**指令概念**
OpenHMPP指令可能被视为“元信息” 添加到应用程序源代码。它们是安全的元信息，即不会改变原始代码的行为。它们处理函数的远程执行(RPC)，以及数据向/从硬件存储器传输。
下表介绍了OpenHMPP指令。OpenHMPP指令满足不同需求: 其中一些专门用于声明，其他用于执行的管理。

**指令集的概念**
HMPP方法的基本点之一是指令的概念及其关联的标签，使它能够在分布于应用程序中的整个指令集上公开一个相干结构。
有两种类型的标签:- 一类关联到codelet。携带这种标签的指令一般仅限于管理一个(在文档 的其余部分称为stand-alone，以便从一组codelet中区分开)。- 一类关联到一组codelets。这些标签说明如下: ““, 其中“LabelOfGroup” 是由用户指定一个名称。 具有这种标签的指令一般涉及到整个组。组的概念是保留给这样一类问题，即要求对整个应用程序的数据做具体管理以获取性能。

**OpenHMPP指令语法**
为了简化符号, 正则表达式 将用于描述HMPP指令的语法。
下面的颜色通常用于描述指令的语法:- 保留的HMPP关键字是蓝色;- 在HMPP关键字中可以被减少的基本语法是红色;- 用户变量仍然为黑色。

**一般语法**
OpenHMPP指令的一般语法如下:- C语言:
#pragma hmpp grp_label> codelet_label? directive_type ,directive_parameters* &- FORTRAN语言:

$hmpp grp_label> codelet_label? directive_type ,directive_parameters* &
其中:
*: 是命名一组 codelets 的唯一标识符。在应用程序中没有组被定义的情况下, 这个标签可以简单地略过。Legal标签必须遵循此语法: a-z,A-Z,_a-z,A-Z,0-9,_*。请注意 “” 字符属于语法，且对这类标签是强制性的。
*codelet_label: 是命名一个codelet的唯一标识符。Legal 标签必须遵循此语法: a-z,A-Z,_a-z,A-Z,0-9,_*directive: 是指令的名称;
*directive_parameters: 指定一些指令相关联的参数。这些参数可能是不同类型并指定 给指令的某些参数或执行的一种模式(例如同步与异步);
*&: 是用于在下一行继续该指令的字符 (C和FORTRAN都是相同的)。

**指令参数**
关联到一个指令的参数可能是不同类型。以下是 在HMPP中定义的指令参数:
*version = major.minor.micro: 由预处理器指定HMPP指令的版本。
*argsarg_items.size={dimsize,dimsize*}: 指定一个非标量参数 (数组)的大小。
*argsarg_items.io=inout: 表示指定函数参数是输入, 输出或两者兼而有之。默认情况下, 非限定参数为输入。
*cond = "expr": 指定组或codelets开始执行的一个条件C或Fortran布尔表达式的值为是 C或Fortran布尔表达式的值为true。
*target=target_name:target_name*: 指定是哪个target以尝试使用给定的顺序。
*asynchronous: 指定不阻止codelet的 执行 (默认是同步的)。
*args.advancedload=true: 表明指定的参数是预加载的。只有in或inout参数可以被预加载。
*argsarg_items.noupdate=true: 此属性指定 硬件上的数据已经可用，因此不需要转换。 当设置了此属性时, 所考虑的参数没有任何传递。
*args.addr="": 是一个表达式，给出了数据上载的地址。
*args.const=true: 表示参数只要上载一次。

**OpenHMPP 指令**

**声明和执行一个codelet的指令**
codelet指令声明在硬件加速器上远程执行计算。
codelet 指令:- codelet标签是强制性的并且在应用程序中是唯一的- 如果没有组被定义则不需要组标签。- Codelet指令在函数声明之前插入。
该指令的语法是:
#pragma hmpp grp_label> codelet_label codelet 
, version = major.minor.micro??
, argsarg_items.io=inout                             , argsarg_items.size={dimsize,dimsize*}                             , argsarg_items.const=true                             , cond = "expr"
, target=target_name:target_name
可以在一个函数中加入多个codelet指令，以便指定不同用途或不同执行文本。但是, 一个给定调用站点标签只能有一个codelet指令。
Callsite指令指定程序内的给定点如何使用一个codelet。
该指令的语法是:
#pragma hmpp grp_label> codelet_label callsite
, asynchronous?
, argsarg_items.size={dimsize,dimsize*}                      , argsarg_items.advancedload=false                      , argsarg_items.addr="expr"                      , argsarg_items.noupdate=true
这里有一个例子:
/* declaration of the codelet */
#pragma hmpp simple1 codelet, argsoutv.io=inout, target=CUDA
static void matvec(int sn, int sm, loat invsm, float inmsnsm, float *outv){
int i, j;
for (i = 0 ; i 
group指令允许声明一组codelets。 指令中定义的参数应用于所有属于该组的 codelets。
该指令的语法是:
#pragma hmpp grp_label> group 
, version = ..?? 
, target = target_name:target_name*? 
, cond  = “expr”?

**数据传输指令可以优化通信开销**
硬件使用时的主要瓶颈通常是硬件和住处理器之间的数据传输。
要限制通信开销,可以通过使用硬件的异步属性，连续执行相同的codelet以重叠数据传输。- allocate指令
allocate指令锁定硬件，并分配所需的内存量。
#pragma hmpp grp_label> allocate ,argsarg_items.size={dimsize,dimsize*}- release指令
release指令指定何时为一组或一个独立codelet释放硬件。 
#pragma hmpp grp_label> release- advancedload 指令
advancedload指令在codelet远程执行之前预取数据。
#pragma hmpp grp_label> codelet_label? advancedload
,argsarg_items
,argsarg_items.size={dimsize,dimsize*}                   ,argsarg_items.addr="expr"                   ,argsarg_items.section={subscript_triplet,+}                   ,asynchronous- delegatedstore 指令
delegatedstore指令是一个同步障，以等待一个异步codelet执行完成，然后下载结果。
#pragma hmpp grp_label> codelet_label? delegatedstore 
,argsarg_items
,argsarg_items.addr="expr"                 ,argsarg_items.section={subscript_triplet,+}- 异步计算
同步指令指定等待，直到一个异步callsite执行完成。对于同步指令, codelet 标签始终是强制性的，并且若是codelet属于一个组，需要有组标签。
#pragma hmpp grp_label> codelet_label synchronize- 示例
在下面的例子中，完成设备初始化，内存分配和输入数据的上载在循环外只有一次，而不是每次循环迭代。
同步指令允许在启动另一个迭代之前等待codelet的异步执行的完成。最后在循环外delegatedstore指令将上载sgemm结果。
int main(int argc, char **argv) {

#pragma hmpp sgemm allocate, argsvin1;vin2;vout.siez={size,size}
#pragma hmpp sgemm advancedload, argsvin1;vin2;vout, argsm,n,k,alpha,beta

for ( j = 0 ; j 
所有映射参数的类型和尺寸必须是相同的。
map指令映射设备上的几个参数。
#pragma hmpp grp_label>  map, argsarg_items
此指令除了参数按其名称直接指定映射之外，与map指令很类似。 mapbyname 指令相当于多映射指令。
#pragma hmpp grp_label> mapbyname ,variableName+

**全局变量**
Resident指令声明某些变量在一个组内为全局变量。 然后可以从任何属于组的codelet中直接访问这些变量。此指令应用于源代码中在其之后的声明语句。
此指令的语法是:
#pragma hmpp grp_label> resident 
, args::var_name.io=inout                , args::var_name.size={dimsize,dimsize*}                , args::var_name.addr="expr"                , args::var_name.const=true
符号::var_name 以::为前缀, 表示一个应用程序的变量声明为resident。

**加速区**
codelet/callsite指令合并为一个区域。目的是避免代码重构中构建codelet。 因此，所有codelet或callsite指令可用属性都可以用于regions指令。
在C语言中:
#pragma hmpp MyGroup> label region         
, argsarg_items.io=inout                            , cond = "expr", argsarg_items.const=true                            , target=target_name:target_name                            , argsarg_items.size={dimsize,dimsize*}                            , argsarg_items.advancedload=false                            , argsarg_items.addr="expr"                            , argsarg_items.noupdate=true                            , asynchronous?
, private=arg_items    {
C BLOCK STATEMENTS
}

**实现**
HMPP开放标准基于HMPP 2.3版本(2009年5月, CAPS 公司).
HMPP基于指令的编程模型已经实现如下:- HMPP 工作台, 用于混合计算的CAPS企业编译器- PathScale ENZO 编译器套件(支持NVIDIA GPUs)
此外，HMPP开放标准用于石油和天然气，能源，制造业，金融，教育及研究领域的高性能计算，让开发人员使用大部分多核处理器，同时保留其遗留资源。

**参阅**
 图形处理器通用计算- 并行计算

**参考**
  OpenHMPP Website-  HMPP: A Hybrid Multi-core Parallel Programming Environment-  CAPS Entreprise SAS and PathScale, LLC to Jointly Collaborate on Making HMPP a New Open Standarddate=20121007111624 -  How Hardware Will Shape Languagesdate=20120113021731  By David Chisnall-  Code acceleration with HMPP By ICHEC (Irish Center for High-End Computing)-  Expérience de programmation avec HMPP By IRMA (Institut de Recherche Mathématique Avancée) - FORTRAN examples-  Directive-based Heterogeneous Programming - A GPU-Accelerated RTM Use Case By TOTAL Technical and Scientific Center and CAPS Entreprise-  HMPP Portdate=20110720171956  By CEA (Commissariat à l'Energie Atomique et aux Energies Alternatives) for PRACE (Partnership for Advanced Computing in Europe)