17、分布式计算与通用图形处理器的多线程编程

分布式计算与通用图形处理器的多线程编程

1. MPI 编程潜在问题

在编写基于 MPI 的应用程序并在多核 CPU 或集群上执行时，可能遇到的问题与多线程代码类似。不过，MPI 还依赖网络资源的可用性。因为 MPI_Send 调用的发送缓冲区在网络栈处理完之前无法回收，且该调用是阻塞式的，发送大量小消息可能导致进程相互等待，从而引发死锁。

在设计 MPI 应用程序的消息结构时，应避免一侧出现大量发送调用的情况，还可以通过提供队列深度等反馈消息来缓解压力。此外，MPI 的同步机制（如 MPI_Barrier ）也存在问题，如果某个 MPI 进程无法同步，所有进程都会挂起。

2. 通用图形处理器计算（GPGPU）概述

近年来，使用显卡（GPU）进行通用计算（GPGPU）成为新趋势。借助 CUDA 和 OpenCL 等框架，能加速医学、军事和科学应用中大型数据集的并行处理。

2.1 GPGPU 与集群计算对比

集群系统中使用多个计算节点并行处理数据，普通 CPU 集群擅长标量任务（SISD），而 GPU 作为向量处理器，更适合单输入多数据（SIMD）任务。可以将一个大型数据集和单个任务描述发送给 GPU，其数百或数千个核心会并行处理数据的不同部分。

2.2 GPGPU 实现方式

最初编写 GPGPU 程序常用 GLSL 等着色器语言，后来出现了更多专业实现：
| 名称 | 起始时间 | 所有者 | 说明 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| CUDA | 2006 年 | NVidia | 专有，仅在 NVidia GPU 上运行 |
| Close to Metal | 2006 年 | ATi/AMD | 已弃用，被 OpenCL 取代 |
| DirectCompute | 2008 年 | Microsoft | 随 DX11 发布，在 DX10 GPU 上运行，仅限 Windows 平台 |
| OpenCL | 2009 年 | Khronos Group | 开放标准，支持 AMD、Intel 和 NVidia 的 GPU，适用于主流和移动平台 |

2.3 OpenCL 特点

OpenCL 是最具吸引力的 GPGPU API，无使用限制，支持几乎所有主流 GPU 和平台，甚至部分移动平台。它不仅用于 GPGPU，还将系统抽象为计算设备，便于在 CPU 上调试。不过，其对内存和硬件细节的高度抽象可能影响性能，但提高了代码的可移植性。

2.4 OpenCL 常见应用

许多程序集成 OpenCL 代码以加速操作，包括图形处理、3D 建模、CAD、音视频处理等领域的软件，如 Adobe Photoshop、GIMP、Autodesk Maya 等。此外，OpenCL 还广泛用于科学计算和密码学。

2.5 OpenCL 版本更新

自 2008 年 12 月 8 日发布规范以来，OpenCL 经历了多次更新：
- OpenCL 1.0 ：2009 年 8 月 28 日由 Apple 作为 macOS X Snow Leopard 的一部分发布，AMD、NVidia 等公司开始支持。
- OpenCL 1.1 ：2010 年 6 月 14 日由 Khronos Group 批准，增加了新数据类型、多线程命令处理、缓冲区区域操作等功能。
- OpenCL 1.2 ：2011 年 11 月 15 日发布，具有设备分区、独立编译和链接、增强图像支持等特性。
- OpenCL 2.0 ：2013 年 11 月 18 日发布，引入共享虚拟内存、动态并行性、通用地址空间等重要特性。
- OpenCL 2.1 ：2015 年 11 月 16 日发布，引入 OpenCL C++ 内核语言，更新了 API。
- OpenCL 2.2 ：2017 年 5 月 16 日发布，将 OpenCL C++ 内核语言纳入核心规范，增强了并行编程生产力。

2.6 开发环境搭建

无论使用何种平台和 GPU，进行 OpenCL 开发的关键是从 GPU 制造商获取 OpenCL 运行时。AMD、Intel 和 NVidia 都为主流平台提供 SDK，NVidia 的 CUDA SDK 包含 OpenCL 支持。

2.6.1 Linux

安装厂商的 GPGPU SDK 后，还需下载 OpenCL 头文件。对于 Debian 系发行版，执行以下命令：

$ sudo apt-get install opencl-headers

其他发行版需查阅手册确定包名。

2.6.2 Windows

可选择使用 Visual Studio 或 MinGW 开发。使用 MinGW 和 MSYS2 保持与 Linux 版本一致。安装厂商的 GPGPU SDK 后，在 MSYS2 shell 中执行以下命令安装 OpenCL 头文件：

$ pacman -S mingw64/mingw-w64-x86_64-opencl-headers

若使用 32 位 MinGW，执行：

mingw32/mingw-w64-i686-opencl-headers

确保 MinGW 链接器能找到 OpenCL 库，可使用 CUDA_PATH 环境变量或复制相应的 LIB 文件。

2.6.3 OS X/MacOS

从 OS X 10.7 开始，系统提供 OpenCL 运行时。安装 XCode 获取开发头文件和库后，即可开始开发。

2.7 基本 OpenCL 应用示例

以计算快速傅里叶变换（FFT）的应用为例，FFT 常用于音频处理等领域，是高度并行的算法。

2.7.1 OpenCL 内核代码

// This kernel computes FFT of length 1024.
// The 1024 length FFT is decomposed into calls to a radix 16 function,
// another radix 16 function and then a radix 4 function
__kernel void fft1D_1024 (__global float2 *in,
                     __global float2 *out,
                     __local float *sMemx,
                     __local float *sMemy) {
          int tid = get_local_id(0);
          int blockIdx = get_group_id(0) * 1024 + tid;
          float2 data[16];
          // starting index of data to/from global memory
          in = in + blockIdx;  out = out + blockIdx;
          globalLoads(data, in, 64); // coalesced global reads
          fftRadix16Pass(data);      // in-place radix-16 pass
          twiddleFactorMul(data, tid, 1024, 0);
          // local shuffle using local memory
          localShuffle(data, sMemx, sMemy, tid, (((tid & 15) * 65) + (tid >> 4)));
          fftRadix16Pass(data);               // in-place radix-16 pass
          twiddleFactorMul(data, tid, 64, 4); // twiddle factor multiplication
          localShuffle(data, sMemx, sMemy, tid, (((tid >> 4) * 64) + (tid & 15)));
          // four radix-4 function calls
          fftRadix4Pass(data);      // radix-4 function number 1
          fftRadix4Pass(data + 4);  // radix-4 function number 2
          fftRadix4Pass(data + 8);  // radix-4 function number 3
          fftRadix4Pass(data + 12); // radix-4 function number 4
          // coalesced global writes
    globalStores(data, out, 64);
 }

2.7.2 C++ 应用代码

#include <cstdio>
#include <ctime>
#include "CL\opencl.h"
#define NUM_ENTRIES 1024
int main() { // (int argc, const char * argv[]) {
    const char* KernelSource = "fft1D_1024_kernel_src.cl";
    const cl_uint num = 1;
    clGetDeviceIDs(0, CL_DEVICE_TYPE_GPU, 0, 0, (cl_uint*) num);
    cl_device_id devices[1];
    clGetDeviceIDs(0, CL_DEVICE_TYPE_GPU, num, devices, 0);
    cl_context context = clCreateContextFromType(0, CL_DEVICE_TYPE_GPU, 0, 0, 0);
    clGetDeviceIDs(0, CL_DEVICE_TYPE_DEFAULT, 1, devices, 0);
    cl_command_queue queue = clCreateCommandQueue(context, devices[0], 0, 0);
    cl_mem memobjs[] = { clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY | CL_MEM_COPY_HOST_PTR, sizeof(float) * 2 * NUM_ENTRIES, 0, 0),
                         clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_WRITE, sizeof(float) * 2 * NUM_ENTRIES, 0, 0) };
    cl_program program = clCreateProgramWithSource(context, 1, (const char **)& KernelSource, 0, 0);
    clBuildProgram(program, 0, 0, 0, 0, 0);
    cl_kernel kernel = clCreateKernel(program, "fft1D_1024", 0);
    size_t local_work_size[1] = { 256 };
    clSetKernelArg(kernel, 0, sizeof(cl_mem), (void *) &memobjs[0]);
    clSetKernelArg(kernel, 1, sizeof(cl_mem), (void *) &memobjs[1]);
    clSetKernelArg(kernel, 2, sizeof(float) * (local_work_size[0] + 1) * 16, 0);
    clSetKernelArg(kernel, 3, sizeof(float) * (local_work_size[0] + 1) * 16, 0);
}

这个示例展示了如何使用 OpenCL 进行并行计算，OpenCL 内核语言本质上是 C 语言的扩展，虽然 OpenCL C++ 内核语言自 2015 年的 OpenCL 2.1 版本开始可用，但相关支持和示例相对较少。

3. OpenCL 多线程编程的挑战与性能影响

3.1 多线程使用 OpenCL 的挑战

在多线程环境中使用 OpenCL 会面临一些挑战。由于 OpenCL 依赖于设备资源的管理和同步，多个线程同时访问和操作这些资源时容易出现冲突。例如，多个线程可能同时尝试创建或修改命令队列、缓冲区对象等，这可能导致数据不一致或程序崩溃。

为了避免这些问题，需要进行严格的资源管理和同步。可以使用互斥锁（mutex）来确保同一时间只有一个线程可以访问关键资源，或者使用 OpenCL 提供的同步机制，如事件（event）来协调线程之间的操作。

3.2 延迟和调度对多线程性能的影响

延迟和调度是影响多线程 OpenCL 性能的重要因素。延迟主要包括数据传输延迟和内核执行延迟。数据传输延迟是指将数据从主机内存传输到 GPU 内存或从 GPU 内存传输回主机内存所需的时间。内核执行延迟是指 GPU 执行 OpenCL 内核代码所需的时间。

调度则涉及到如何合理分配任务给不同的线程和 GPU 核心。不合理的调度可能导致某些核心空闲，而其他核心过载，从而降低整体性能。为了优化性能，可以采用以下策略：
- 数据局部性优化 ：尽量减少数据传输，将数据尽可能长时间地保留在 GPU 内存中。
- 任务均衡分配 ：根据 GPU 核心的数量和性能，合理分配任务，避免出现负载不均衡的情况。
- 异步操作 ：使用 OpenCL 的异步操作函数，如 clEnqueueWriteBuffer 和 clEnqueueReadBuffer ，在数据传输的同时可以继续执行其他任务，提高并发性能。

3.3 GPGPU 处理模型

GPGPU 的处理模型基于 SIMD（单输入，多数据）架构，即一个指令可以同时处理多个数据元素。GPU 拥有大量的核心，可以并行执行相同的任务，从而实现高效的数据处理。

在 GPGPU 中，数据通常被划分为多个小块，每个小块由一个或多个 GPU 核心处理。这些核心同时执行相同的内核代码，对各自负责的数据块进行处理。这种并行处理方式使得 GPGPU 在处理大规模数据时具有显著的性能优势。

下面是一个简单的 mermaid 流程图，展示了 GPGPU 的基本处理流程：

graph TD;
    A[数据准备] --> B[数据传输到 GPU];
    B --> C[GPU 内核执行];
    C --> D[数据传输回主机];
    D --> E[结果处理];

4. 总结

综上所述，分布式计算中的 MPI 编程和通用图形处理器计算（GPGPU）的 OpenCL 编程都为多线程编程提供了强大的工具和方法。MPI 适用于集群环境下的分布式计算，通过消息传递实现多进程之间的通信和协作，但需要注意网络资源的使用和死锁问题。

GPGPU 则利用 GPU 的强大并行计算能力，通过 OpenCL 等框架实现大规模数据的高效处理。OpenCL 具有跨平台、可移植性强等优点，并且不断发展和更新，为开发者提供了更多的功能和特性。

在实际应用中，开发者需要根据具体的需求和场景选择合适的编程模型和工具。对于需要处理大规模数据的应用，GPGPU 可能是更好的选择；而对于分布式系统的开发，MPI 则更具优势。同时，开发者还需要注意处理多线程编程中的各种挑战，如资源管理、同步、延迟和调度等问题，以确保程序的性能和稳定性。

通过合理利用这些技术，开发者可以充分发挥多核 CPU 和 GPU 的潜力，实现高效的多线程编程，为各种领域的应用提供更强大的计算支持。