OpenACC：并行加速器编程的一个利器

一、简介

OpenACC（Open Accelerators）是一个并行编程标准，用于将代表并行程序结构的指令添加到现有的CPU和GPU代码中，从而加速应用程序的执行。OpenACC为科学、高性能和加速计算提供快速、可移植的编程模型。

OpenACC的目标是提供可移植性，这意味着具有大量计算资源的多核计算机可以使用OpenACC，并且在C、C++、Fortran等不同语言中可以使用它。为了提高可移植性，开发者可以使用不同的编译器和硬件（如AMD、Intel、NVIDIA等）。与CUDA和OpenCL相比，OpenACC代码编写起来更加简单，易于理解和维护。

二、OpenACC的基本语法

OpenACC的指令受到C和Fortran编译器的支持，并且可以在CPU和GPU上执行。要在CPU和GPU之间移动数据及指令，我们需要使用下面三种关键字：

• #pragma acc kernels：标明符合此条件的代码块会在GPU上并行执行。
• #pragma acc data：内存数据传输管理，将数据从主机内存传输到设备内存或者从设备内存传输到主机内存，控制内存数据的访问范围。
• #pragma acc loop：在可并行的循环构造代码前用此指令，将其并行化。

下面是一段使用OpenACC语法编写的向量加法程序：

#include <stdio.h>
#include <openacc.h>

void add (int n, float *a, float *b, float *x)
{
  #pragma acc data copyin(a[0:n], b[0:n]) copyout(x[0:n])
  {
    #pragma acc kernels loop gang, vector(64)
      for (int i = 0; i < n; ++i)
        x[i] = a[i] + b[i];
  }
}

int main()
{
  int n = 1000;
  float a[n], b[n], x[n];

  for (int i = 0; i < n; ++i) {
    a[i] = i;
    b[i] = i+1;
  }

  add(n, a, b, x);

  for (int i = 0; i < 10; ++i)
    printf("%.2f ", x[i]);
  printf("... ");

  for (int i = n-10; i < n; ++i)
    printf("%.2f ", x[i]);
  printf("\n");

  return 0;
}

在主函数中，我们创建了三个长度为1000的浮点数数组，并将其中的元素填充为a[i] = i和b[i] = i+1。然后，我们调用向量加函数，将其传递给函数，并将结果打印到控制台上。

向量加函数先将输入数据从主机内存传输到设备内存，以便GPU可以执行计算。计算完成后，函数将结果从设备内存传输回主机内存。执行计算的内核使用pragma acc kernels loop指令进行并行化。循环语句是可并行的，所以我们可以使用指令标记循环以适合GPU体系结构。

三、OpenACC的性能调优

在使用OpenACC实现程序加速的时候，通过调整一些参数和修改程序的一些部分可以提高OpenACC程序的性能。

1. 调整向量大小

当调整向量的大小时，我们需要考虑到向量大小的快速变化，以便程序在任何时候都可以进行最佳的计算。可以通过调整循环迭代次数、修改缓存块大小、修改并行化行数和列数等方式进行调优。

2. 记录时间并分析性能

了解程序在不同环境下的操作时间变化是很重要的，这有助于我们确定哪些部分可以进行优化，以及如何优化。在程序中添加计时器，可以帮助我们检查程序的性能。

3. 选择合适的GPU架构

根据GPU的计算能力和响应时间，选择合适的GPU架构是很重要的。该架构的并行性能与程序开发人员使用的工具和方法密切相关。选择性能较高的GPU，并优化OpenACC实现，可以调整程序的性能。

四、OpenACC应用场景

OpenACC可以应用于各种科学计算和工程应用程序。这包括研究领域，如流体动力学、天气预报、地震模拟和量子化学计算等，以及工业应用程序，如CAD/CAM、图像处理、通信处理和嵌入式控制等。

下面是一个利用OpenACC实现的大矩阵相乘程序：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <openacc.h>

const int N = 1023;

void init (int n, float *mtx)
{
  for (int i = 0; i < n; i++)
    for (int j = 0; j < n; j++)
      mtx[i*n+j] = (float)(rand()%100);
}

void matmul (int n, float *a, float *b, float *c)
{
  #pragma acc data create(a[0:n*n],b[0:n*n],c[0:n*n])
  {
    #pragma acc kernels
      {
        #pragma acc loop gang
        for (int i = 0; i < n; i++) {
          #pragma acc loop vector
          for (int j = 0; j < n; j++) {
            float s = 0;
            #pragma acc loop reduction(+:s)
            for (int k = 0; k < n; k++)
              s += a[i*n+k] * b[k*n+j];
            c[i*n+j] = s;
          }
        }
      }
  }
}

int main()
{
  float *a, *b, *c;

  a = (float*)malloc(N*N*sizeof(float));
  b = (float*)malloc(N*N*sizeof(float));
  c = (float*)malloc(N*N*sizeof(float));

  init (N, a);
  init (N, b);

  double t1 = omp_get_wtime();

  matmul(N, a, b, c);

  double t2 = omp_get_wtime();

  printf("Time: %.6f\n", t2-t1);

  free(a);
  free(b);
  free(c);

  return 0;
}

在主函数中，我们创建了三个N * N的浮点数数组，并将其初始化为随机值。调用matmul函数计算这两个矩阵相乘的结果，并将执行时间打印到控制台上。

函数matmul在第一步创建了实例变量，以便GPU可以进行计算。接下来使用指令标记循环以适合GPU体系结构。在循环内部，我们使用矩阵乘法计算结果。

五、总结

OpenACC为开发人员提供了一种简单的方法来加速应用程序，特别是在科学计算和工程领域。它提供了一个方便的编程模型，可以跨不同的CPU和GPU架构移植代码。

在使用OpenACC进行程序加速的过程中，开发人员需要理解程序的处理和并行化流程。还需要了解如何调整向量大小、记录时间和分析性能、选择合适的GPU架构来提高程序的性能。