40、基于指令的 GPU 编程：OpenACC 与 OpenMP 详解

基于指令的 GPU 编程：OpenACC 与 OpenMP 详解

在当今的高性能计算领域，GPU 编程变得越来越重要。OpenACC 和 OpenMP 是两种常用的基于指令的 GPU 编程方法，它们可以帮助开发者更轻松地利用 GPU 的并行计算能力。本文将详细介绍 OpenACC 和 OpenMP 的相关技术，包括优化方法、高级特性以及如何在 GPU 上生成并行工作。

1. OpenACC 编程基础与优化

OpenACC 提供了一种简单的方式在 GPU 上运行代码。在优化过程中，尝试改变向量长度（如 64 或 256）和不同的分块大小，但运行时间并没有得到改善。对于更复杂的代码，内核优化可能会带来更多好处，但需要注意的是，像向量长度这样的参数特化会影响不同架构编译器的可移植性。

另一个优化目标是在循环结束时实现指针交换。在原始的 CPU 代码中，指针交换是一种快速将数据返回到原始数组的方法。但在 GPU 上，将数据复制回原始数组会使运行时间加倍。在基于编译指示的语言中，并行区域的指针交换需要同时交换主机和设备指针。

1.1 流三元组性能结果总结

在将计算内核迁移到 GPU 的过程中，运行时性能呈现出典型的模式。如表 1 所示，将计算内核迁移到 GPU 会导致运行速度减慢约 3 倍（如内核 2 和并行 1 的实现）。在 kernel 1 中，计算循环未能并行化，在 GPU 上顺序运行时甚至更慢。而在 kernel 3 和并行 2 - 4 中，减少数据移动后，运行时间实现了 67 倍的加速。特定类型的数据区域对性能的影响不大，但对于更复杂代码中额外循环的移植可能很重要。