0

我使用英特尔 C++ 编译器 17.0.01，我有两个代码块。

第一个代码块在 Xeon Phi 上分配内存，如下所示：

#pragma offload target(mic:1) nocopy(data[0:size]: alloc_if(1) free_if(0))

第二个块评估上述内存并将其复制回主机：

#pragma offload target(mic:1) out(data[0:size]: alloc_if(0) free_if(0))

这段代码运行得很好，但#pragma offload 只是英特尔编译器的一部分（我认为）。所以，我想将其转换为 OpenMP。

这就是我将第一个块转换为 OpenMP 的方式：

#pragma omp target device(1) map(alloc:data[0:size])

这就是我将第二个块转换为 OpenMP 的方式：

#pragma omp target device(1) map(from:data[0:size])

此外，我使用export OFFLOAD_REPORT=2它是为了更好地了解运行时发生的情况。

这是我的问题/问题：

  • 第一个代码块的 OpenMP 版本与 Intel 版本一样快 ( #pragma offload)。这里没有什么奇怪的。
  • 第二个代码块的 OpenMP 版本比 Intel 版本慢 5 倍。但是，MIC_TIME两者相同，但CPU_TIME不同（OpenMP 版本要高得多）。这是为什么？
  • 我的英特尔指令是最优的吗？
  • 我的 Intel -> OpenMP 翻译是否正确且最佳？

这里还有一些其他的，有点不同的问题：

  • 在测试机器上，我有两张 Intel Phi 卡。因为我想使用第二个，所以我这样做：#pragma omp target device(1).... 那是对的吗？
  • 如果我这样做#pragma omp target device(5)...，代码仍然有效！它运行在一张 Phi 卡（而不是 CPU）上，因为性能相似。这是为什么？
  • 我还在没有 Xeon Phi 的机器上尝试了我的软件（OpenMP 版本），它在 CPU 上运行得很好！这是有保证的吗？当您的机器上没有加速器时，target device(1)会被忽略吗？
  • 是否可以在 OpenMP 卸载区域内执行类似操作std::cout << print_phi_card_name_or_uid();（因此我可以确定我的软件在哪张卡上运行）？
4

1 回答 1

1

第二个 OpenMP 代码块再次分配内存。您应该通过将两个块都包含在 中来将数据映射到设备数据环境#pragma omp target data map(from:data[0:size])，或者只是#pragma omp target enter data map(alloc:data[0:size])在第一个块之前添加。

在测试机器上，我有两张 Intel Phi 卡。因为我想使用第二个，所以我这样做：#pragma omp target device(1).... 对吗？

AFAIK，设备（0）表示默认卡，设备（1）表示第一张卡，设备（2）是第二张卡。

如果我执行 #pragma omp target device(5)... 代码仍然有效！它运行在一张 Phi 卡（而不是 CPU）上，因为性能相似。这是为什么？

因为 liboffload是这样做的（liboffload 是 gcc 和 icc 都使用的运行时库）。然而，OpenMP 标准不保证这种行为。

我还在没有 Xeon Phi 的机器上尝试了我的软件（OpenMP 版本），它在 CPU 上运行得很好！这是有保证的吗？当您的机器上没有加速器时，目标设备（1）会被忽略吗？

是的。不确定标准，但是以这种方式实现了 icc 和 gcc 中的卸载。

是否可以做类似 std::cout << print_phi_card_name_or_uid(); 在 OpenMP 卸载区域内（所以我可以确定我的软件在哪张卡上运行）？

OpenMP 4.5 仅提供omp_is_initial_device()区分主机和加速器的功能。也许有一些英特尔特定的接口可以做到这一点。

于 2017-05-24T19:21:02.690 回答