Intel多核-眾核平臺上OpenACC的源到源翻譯器.pdf

1、由于具有不同的結(jié)構(gòu)特點，使得通用CPU和加速器組成的異構(gòu)系統(tǒng)能夠更有效的處理通用計算任務(wù)。典型的加速器有NVIDIA GPU、AMD GPU、Intel XeonPhi協(xié)處理器，它們對應(yīng)的編程模型分別為CUDA、OpenCL和Xeon Phi制導(dǎo)語句。而這些原生的編程模型存在著一些技術(shù)局限性:一是CUDA、OpenCL等低級語言編程復(fù)雜，優(yōu)化困難。二是由于加速器和CPU的計算模型存在很大的差異性，移植原程序到加速器上對程序員來說是一項十

2、分艱巨的任務(wù)。三是用針對特定硬件平臺的語言開發(fā)的程序，硬件升級時軟件也要升級，而頻繁的軟件升級將給用戶帶來巨大負(fù)擔(dān)。四是投資方難以選擇，各種加速器都有自己的編程語言，并且彼此之間不兼容，這給用戶選擇硬件平臺和開發(fā)語言帶來了困擾。OpenACC標(biāo)準(zhǔn)通過添加編譯制導(dǎo)語句指示編譯器將相關(guān)的代碼段或循環(huán)卸載到加速器上執(zhí)行，可以克服上文提到的四個技術(shù)局限性。
　　本文面向Intel Xeon Phi平臺設(shè)計并實現(xiàn)了源到源翻譯工具OpenAC

3、C_JX，能夠?qū)в蠴penACC制導(dǎo)語句的C語言程序自動翻譯成優(yōu)化的Intel Offioad代碼，從而實現(xiàn)了Intel Xeon Phi協(xié)處理器對OpenAACC的支持，并大大提高了Xeon Phi協(xié)處理器在并行計算方面的編程效率。本文的主要研究內(nèi)容和成果包括:(1)設(shè)計了OpenACC到Xeon Phi平臺上并行程序的自動翻譯工具，該翻譯工具基于LLVM編譯框架下的Clang編譯器實現(xiàn)，重點擴展了Clang的預(yù)處理器、語法分析器和

4、語義分析器來識別OpenACC制導(dǎo)語句以及利用它的重寫機制實現(xiàn)代碼的轉(zhuǎn)換，并基于LibTooling庫將翻譯工作封裝成為工具。本文的翻譯工具實現(xiàn)了在Xeon Phi平臺上支持OpenACC，并提高了Xeon Phi編程效率。(2)實現(xiàn)了OpenACC制導(dǎo)語句到Offload制導(dǎo)語句的自動映射。根據(jù)OpenACC制導(dǎo)語句的分類將映射關(guān)系分為任務(wù)管理、數(shù)據(jù)管理、并行性管理三部分的映射。(3)為了保證翻譯后的Offload代碼的性能，在原有設(shè)

5、計的源到源翻譯系統(tǒng)中實現(xiàn)了兩種優(yōu)化技術(shù)，分別為數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化和向量化優(yōu)化。其中采取數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化策略是因為對于很多應(yīng)用，處理器之間的通信是并行程序執(zhí)行時重要的時間開銷來源，降低數(shù)據(jù)傳輸操作帶來的開銷對于提高程序整體性能有著重要作用;采取向量化優(yōu)化策略是為了能夠利用Xeon Phi的向量處理單元進(jìn)行批量計算，從而提高計算速度。
　　本文采用NPB測試集對OpenACC_JX翻譯工具進(jìn)行了性能評測。實驗結(jié)果表明，OpenACC_JX翻譯工