sycl - 使用 hipSYCL / llvm 在 nvidia 上注册使用情况

Question

我正在查看一些 hpc 代码的 sycl 端口的性能，我通过 hipSYCL 在 GV100 卡上运行这些代码。

通过分析器运行代码告诉我，非常高的寄存器使用率可能是性能的限制因素。

有什么方法可以影响 hipSYCL / clang 生成的 gpu 代码的寄存器使用，类似于 nvcc 的-maxregcount选项？

Answer 1

hipSYCL 调用 clang CUDA 工具链。据我所知，clang CUDA 和 LLVM nvptx 后端没有直接的类似物-maxregcount，但 LLVM nvptx 后端选项--nvptx-sched4reg可能会有所帮助。它告诉优化器安排最小的注册压力，而不是仅仅跟随源。

如果您使用访问器，您也可以尝试使用 SYCL 2020 USM 指针代替。在 hipSYCL[1] 中，访问器总是会使用更多的寄存器，因为它们还需要存储有效的访问范围和偏移量。

[1] 以及任何其他严重依赖于纯库语义的 SYCL 实现