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《OpenACC并行程序设计:性能优化实践指南》一 2.5 在多核系统中并行运行

2.5 在多核系统中并行运行 尽管本章使用了NVIDIA GPU,但OpenACC不是一个GPU编程模型,而是一种普遍适用的并行编程模型。尽管在2.4节中使用的循环优化技术仅适用于GPU,关于并行度和数据移动的技术手段适用于任意并行架构设备。本章使用的PGI编译器支持多种目标加速器,包括NVIDIA和AMD公司的GPU,以及多核x86 CPU。如果在多核CPU上开发和运行代码,将会发生什么呢?为多核目标平台重新编译代码,而不是将目标设定为tesla(见图2-29和图2-30)。 如果运行可执行程序,它将在测试机的多核CPU上并行化各循环,而不是在GPU上运行了。通过设定ACC_NUM_CORES环境变量可以用来调整参与并行计算的CPU的核心数目。图2-31展示了调整核心数目后的加速比情况,该机器具有的最大核心数目是12。性能在使用超过

《OpenACC并行程序设计:性能优化实践指南》一 2.6 小结

2.6 小结 OpenACC是一种描述型并行编程模型。在本章中,通过一个测试函数的应用,使用了OpenACC的多种特性来描述并行度和数据操控,并针对特定平台对代码进行了优化。尽管使用的是PGI编译器和PGProf性能调试器,但类似的优化流程也是适用于任何支持OpenACC工具包的应用的。1.获得应用程序的性能分析结果,辨识和挖掘代码中的可并行之处。2.逐步向编译器描述代码中可挖掘出的并行性。如果主机端和设备端使用各自的存储器,这一步骤后获得的代码很可能会减速。3.描述应用程序的数据移动。编译器通常关注于数据移动等细节并确保正确性,但开发者具有更广的视野并真正了解哪些数据是在多个包含OpenACC区域的子函数中共享的。数据和数据移动的描述完毕后,在分离式存储架构的加速器上会获得极大的性能提升。4.最后,利用读者对应用程序和目标加速器架

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