GPU DCU 移植

本文介绍了GPU和DCU在调用及函数使用上的差异,如GPU使用`vectorAdd<<<...>>>`,而DCU使用`hipLaunchKernelGGL`。在编译构建系统修改方面,对于简单程序只需替换CUDA编译器为HIP编译器,如`nvcc`到`hipcc`,并调整相应库。对于复杂项目,可能涉及大规模文件和依赖管理,需要修改如cmake等构建系统,确保CUDA库被正确替换为HIP库,如cuBLAS转hipBLAS,并设置正确的GPU架构参数。
#include<cuda_runtime.h>        ->      #include<hip/hip_runtime.h>
cudaError_t err = cudaSuccess           hipError_t err = hipSuccess

GPU和DCU调用和函数的方法不一样

  1. gpu:vectorAdd<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_A, d_B, d_C, numElements);

  1. DCU:hipLaunchKernelGGL(vectorAdd, dim3(blocksPerGrid), dim3(threadsPerBlock), 0, 0, d_A, d_B, d_C, numElements);

编译构建系统修改

简单程序(文件数量少,编译构建依赖关系

GPU编程和深度计算单元(DCU)的代码优化中,关键在于利用硬件的并行计算能力,优化内存访问模式,并减少计算瓶颈。以下是一些常见的编程模型、代码示例以及优化技术。 ### CUDA编程模型简介 NVIDIA的CUDA是一种广泛使用的GPU编程框架,它允许开发者使用类C语言编写在GPU上执行的程序。核心概念包括: - **核函数(Kernel)**:在GPU上并行执行的函数。 - **线程块(Thread Block)**:一组线程,它们可以协作执行任务。 - **网格(Grid)**:由多个线程块组成的执行结构。 以下是一个简单的CUDA核函数示例,用于两个向量相加: ```cuda __global__ void vectorAdd(int *a, int *b, int *c, int n) { int i = threadIdx.x; if (i < n) { c[i] = a[i] + b[i]; } } ``` 在主机代码中调用该核函数: ```cuda int main() { int a[] = {1, 2, 3, 4}; int b[] = {5, 6, 7, 8}; int c[4]; int n = 4; int *d_a, *d_b, *d_c; cudaMalloc(&d_a, n * sizeof(int)); cudaMalloc(&d_b, n * sizeof(int)); cudaMalloc(&d_c, n * sizeof(int)); cudaMemcpy(d_a, a, n * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_b, b, n * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice); vectorAdd<<<1, n>>>(d_a, d_b, d_c, n); cudaMemcpy(c, d_c, n * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost); cudaFree(d_a); cudaFree(d_b); cudaFree(d_c); return 0; } ``` ### GPU代码优化技术 1. **内存访问优化** - 使用**共享内存**来减少全局内存访问延迟。 - 确保**内存访问对齐**,以提高带宽利用率。 - 避免**内存访问冲突**,特别是在共享内存中。 2. **线程并行性优化** - 增加**线程块大小**,提高GPU利用率。 - 使用**warp-level并行性**,确保每个warp内的线程执行相同指令。 3. **计算优化** - 利用**寄存器变量**减少局部内存使用。 - 使用**浮点运算优化**,如单精度(float)代替双精度(double)以提高性能。 4. **指令级并行性(ILP)** - 在单个线程内安排多个独立操作,以提高吞吐量。 5. **流(Stream)与异步执行** - 利用CUDA流实现**数据传输与计算重叠**,提高整体效率。 6. **使用性能分析工具** - 使用**NVIDIA Nsight**或**nvprof**进行性能分析,识别瓶颈。 ### DCU(深度计算单元)编程与优化 对于深度计算单元(如华为昇腾AI芯片),编程模型通常基于**异构计算框架**,例如: - **CANN(Compute Architecture for Neural Networks)**:华为昇腾AI芯片的编程接口。 - **MindSpore**:华为自研的AI框架,支持在DCU上运行。 代码示例(MindSpore中定义一个简单的神经网络): ```python import mindspore as ms from mindspore import nn, ops class SimpleNet(nn.Cell): def __init__(self): super(SimpleNet, self).__init__() self.dense = nn.Dense(10, 1) def construct(self, x): return self.dense(x) net = SimpleNet() input_data = ms.Tensor([[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0]]) output = net(input_data) print(output) ``` 优化技术包括: - **算子融合**:将多个操作合并为一个高效执行单元。 - **内存复用**:减少数据拷贝,提升内存带宽利用率。 - **自动并行**:利用框架自动分配任务到多个DCU核心。 ###
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