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。 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)（页面存档备份，存于互联网档案馆） 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标准基于codelets的概念, 可以在硬件上远程执行。 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。 HMPP提供同步和异步的RPC。异步操作的执行依赖于硬件。 HMPP考虑到两个地址空间: 一个主机处理器和硬件存储器。 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。 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: “<LabelOfGroup>“, 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。 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。 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: <grp_label>: 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)。 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。 args[arg_items].size={dimsize[,dimsize]*}: 指定一个非标量参数 (数组)的大小。 args[arg_items].io=[in|out|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[<arg_items>].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。 args[arg_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[<arg_items>].addr="<expr>": <expr>是一个表达式，给出了数据上载的地址。 args[<arg_items>].const=true: 表示参数只要上载一次。 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]?]? [, args[arg_items].io=[[in|out|inout]]* [, args[arg_items].size={dimsize[,dimsize]*}]* [, args[arg_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]? [, args[arg_items].size={dimsize[,dimsize]*}]* [, args[arg_items].advancedload=[[true|false]]* [, args[arg_items].addr="expr"]* [, args[arg_items].noupdate=true]* 这里有一个例子: /* declaration of the codelet */ #pragma hmpp simple1 codelet, args[outv].io=inout, target=CUDA static void matvec(int sn, int sm, loat inv[sm], float inm[sn][sm], float *outv){ int i, j; for (i = 0 ; i < sm ; i++) { float temp = outv[i]; for (j = 0 ; j < sn ; j++) { temp += inv[j] * inm[i][ j]; } outv[i] = temp; } int main(int argc, char **argv) { int n; ........ /* codelet use */ #pragma hmpp simple1 callsite, args[outv].size={n} matvec(n, m, myinc, inm, myoutv); ........ } 某些情况下, 需要具体管理整个应用程序的数据(CPU/GPU 数据移动优化, 共享变量...)。 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 = <major>.<minor>[.<micro>]?]? [, target = target_name[:target_name]*]]? [, cond = “expr”]? 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 [,args[arg_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 ,args[arg_items] [,args[arg_items].size={dimsize[,dimsize]*}]* [,args[arg_items].addr="expr"]* [,args[arg_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 ,args[arg_items] [,args[arg_items].addr="expr"]* [,args[arg_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, args[vin1;vin2;vout].siez={size,size} #pragma hmpp sgemm advancedload, args[vin1;vin2;vout], args[m,n,k,alpha,beta] for ( j = 0 ; j < 2 ; j ++) { #pragma hmpp sgemm callsite, asynchronous, args[vin1;vin2;vout].advancedload=true, args[m,n,k,alpha,beta].advancedload=true sgemm (size, size, size, alpha, vin1, vin2, beta, vout); #pragma hmpp sgemm synchronize } #pragma hmpp sgemm delegatedstore, args[vout] #pragma hmpp sgemm release 这些指令共同映射所有参数共享所有组的给定名称。 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, args[arg_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]+ 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=[[in|out|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。 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 [, args[arg_items].io=[[in|out|inout]]* [, cond = "expr"]< [, args[arg_items].const=true]* [, target=target_name[:target_name]*] [, args[arg_items].size={dimsize[,dimsize]*}]* [, args[arg_items].advancedload=[[true|false]]* [, args[arg_items].addr="expr"]* [, args[arg_items].noupdate=true]* [, asynchronous]? [, private=[arg_items]]* { C BLOCK STATEMENTS } 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。 图形处理器通用计算 并行计算 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 Standard（页面存档备份，存于互联网档案馆） How Hardware Will Shape Languages（页面存档备份，存于互联网档案馆） 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 Port（页面存档备份，存于互联网档案馆） By CEA (Commissariat à l'Energie Atomique et aux Energies Alternatives) for PRACE (Partnership for Advanced Computing in Europe)