MKL在英特尔至强融核协处理器上的应用与性能调优

MKL在英特尔至强融核协处理器上的应用与性能调优

背景简介

在高性能计算领域，英特尔至强融核协处理器（Intel Xeon Phi）作为加速器被广泛应用于并行计算。而英特尔数学核心库（MKL）作为一套优化的数学例程库，支持在协处理器上进行计算。本文将基于《Parallel Programming and Optimization with Intel Xeon Phi Coprocessors》一书中的内容，探讨MKL在英特尔至强融核协处理器上的应用模式、性能调优和编程方法。

MKL在英特尔至强融核协处理器上的计算支持

英特尔MKL库在英特尔至强融核协处理器上提供了三种操作模式，以支持不同级别的并行计算：

自动卸载 (AO)

无需对代码进行修改，即可利用自动卸载（AO）模式将计算任务自动迁移到协处理器上。这种方式适用于已经在使用MKL进行计算的应用程序，能够通过环境变量或MKL支持函数进行启用和禁用。

// 启用自动卸载
export MKL_MIC_ENABLE=1

编译器辅助卸载 (CAO)

程序员通过编译器指令明确控制数据传输和计算执行。这需要对代码进行相应的修改，但可以更精细地控制计算过程。

// CAO代码示例
#pragma offload target(mic:0) signal(A_buff_calc)
{
    cblas_dgemm(...);
}

原生执行

应用程序直接在英特尔至强融核协处理器上运行，适用于需要在协处理器上初始化数据和处理的应用场景。

性能调优与编程实践

为了在使用MKL时获得最佳性能，可以通过调整线程亲和性和数据传输来优化计算。例如，通过环境变量 OMP_NUM_THREADS 和 KMP_AFFINITY 来控制线程分配，并利用 OFFLOAD_DEVICES 和 MIC_OMP_NUM_THREADS 来指定计算设备。

在实验中，通过调整这些参数，可以在英特尔至强融核协处理器上实现高效率的并行计算。例如，在执行DGEMM（矩阵乘法）时，通过调整亲和性和卸载设备，可以获得比单个CPU节点更高的性能。

实验与结果分析

通过基准测试，可以看到不同操作模式下的性能差异。自动卸载模式在某些情况下可能不会提供最佳性能，但通过适当的调整，可以实现显著的性能提升。实验结果显示，在使用多个协处理器时，性能可以达到单节点CPU和协处理器总和的80%以上。

总结与启发

英特尔MKL库为开发者提供了在英特尔至强融核协处理器上实现高性能计算的便捷途径。自动卸载模式简化了编程工作，但在需要最高性能时，编译器辅助卸载和原生执行提供了更细粒度的控制。通过本章的学习，我们可以了解到如何结合MKL和英特尔至强融核协处理器优化计算密集型应用，同时对性能调优有更深入的理解。

关键词

• MKL
• 英特尔至强融核
• 自动卸载
• 编译器辅助卸载
• 性能优化

通过本文的介绍和分析，读者可以更好地理解如何在实际应用中选择合适的操作模式，并通过性能调优提升计算效率。