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厉害了！Ziglang首次落地高性能计算场景

通过调用 LLVM 的 OpenMP 运行时库，我们描述了支持 OpenMP 循环指令所需的修改，并比较了 NASA 的 NAS 并行基准测试套件（NPB）中内核在 C、Fortran 和 Zig 之间的性能表现...Zig适配OpenMP LLVM 提供了OpenMP 运行时库，而本文工作的目标是调用该库提供的函数，在 Zig 中实现基于 pragma 的共享内存并发编程。...其次，通过在文件加载后立即执行预处理器，可以在无需修改的情况下继续使用编译器的缓存机制。 我们的预处理器在多个环节运行，通过每次处理不同的 OpenMP 构造来替换相关代码。...除了为 Zig 程序员提供的标准 OpenMP API，我们还需要一个内部 OpenMP API 供预处理器使用，以实现将 OpenMP 编译指令映射到 LLVM OpenMP 运行时库。...其次，translate-c会在转换代码为 Zig 之前执行 C 的预处理器，这意味着所有通过#include引入的头文件也会被转换并出现在生成的 Zig 代码中。

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如何成为一名异构并行计算工程师

而严格按照顺序一次执行一条指令，只有前一条执行完才开始执行后一条指令的处理器，称为“按序处理器”。而即使是在按序执行处理器上，编译器也可以对源代码进行类似的优化，以提高程序性能。...GPU GPGPU是一种利用处理图形任务的GPU来完成原本由CPU处理（与图形处理无关的）的通用计算任务。由于现代GPU强大的并行处理能力和可编程流水线，令其可以处理非图形数据。...OpenMP API包括以下几个部分：一套编译器伪指令，一套运行时函数，一些环境变量。OpenMP已经被大多数计算机硬件和软件厂商所接受，成为事实上的标准。...线程粒度和负载均衡等是传统并行程序设计中的难题，但在OpenMP中，OpenMP库从程序员手中接管了这两方面的部分工作。 OpenMP的设计目标为：标准、简洁实用、使用方便、可移植。...CUDA的架构包括其编程模型、存储器模型和执行模型。CUDA C语言主要说明了如何定义计算内核（kernel）。

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    Intel：统一内存架构（UMF）

    Cite GPU内存通常是GDDR（图形双倍数据速率）内存，它比传统的DRAM有更高的带宽，专为GPU进行图形渲染和并行计算优化。...GPU内存 则专注于图形处理和并行计算，通常是GDDR内存，主要用于显卡中，适合图形密集型任务。...统一内存架构 UMF 提出 目标：统一异构内存分配和资源发现的路径，适用于高级运行时（如SYCL、OpenMP、统一运行时、MPI、oneCCL等）以及外部库/应用程序。...硬件要求很多处理器要求数据以某种方式对齐，特别是对于访问性能的提升。例如，一些处理器对访问32位数据时要求其起始地址是4字节的倍数，对64位数据要求8字节的倍数。...内存池 是 池管理器 和 内存提供者 的结合： 内存提供者 执行实际的内存分配（粗粒度分配）。 堆管理器 管理池并处理细粒度的 malloc/free 请求。

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    Why Taichi (1): 为什么设计新的编程语言？

    设计目标 Taichi有两个高层设计目标： 简化高性能视觉计算系统的开发与部署 探索新的视觉计算编程语言抽象与编译技术 在本文下一节中，我们会简要论述Taichi面向第一个目标的做出的工程实践。...Python AST被逐步下沉 (progressively lowered) 为在CPU和GPU上可执行的高性能程序。一系列领域特定的变换与优化保证运行时性能。...图形程序，特别是物理仿真，通常有较高的性能诉求。这使得和函数式（functional）编程相比更接近硬件的命令式编程更为合适。由于更贴近硬件，命令式编程更容易榨取并行处理器的性能。...Taichi使用宏内核 (megakernels) 编程模式，允许开发者自然地（有时甚至是激进地）聚合 (fuse) 计算的多个阶段进入一个单一内核 (kernel)。...我们的编译器和运行时系统有效地将计算密集的代码（如上图的paint kernel）指派到并行处理器，如GPU，上运行。 下回预告 关于太极的设计动机与工程实践在此告一段落。

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    CMake 秘籍（二）

    实例，这将使我们能够根据目标操作系统有条件地编译源代码： 我们首先设置最小 CMake 版本、项目名称和支持的语言： cmake_minimum_required(VERSION 3.5 FATAL_ERROR...我们可以在 CMake 级别查询这两个变量，以便修改目标或目标编译定义。使用预处理器定义，我们可以根据检测到的宿主处理器架构分支源代码编译。...请注意，我们明确要求 CMake 检测 Python 可执行文件的安装。这是为了确保可执行文件、头文件和库具有匹配的版本。这对于确保运行时不会出现版本不匹配导致的崩溃至关重要。...： find_package(OpenMP REQUIRED) 最后，我们定义可执行目标并链接到FindOpenMP模块提供的导入目标（在 Fortran 情况下，我们链接到OpenMP::OpenMP_Fortran...尽管现代 MPI 实现也允许共享内存并行性，但在高性能计算中，典型的方法是使用 OpenMP 在计算节点内结合 MPI 跨计算节点。MPI 标准的实现包括以下内容： 运行时库。

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    【C++】基础：OpenMP并行编程入门

    并行编程OpenMP介绍 OpenMP是一种用于并行编程的开放标准，它旨在简化共享内存多线程编程的开发过程。OpenMP提供了一组指令和库例程，可以将顺序程序转换为可并行执行的代码。...OpenMP的核心思想是使用指令来标识出需要并行执行的代码块，并指定如何将工作划分到不同的线程中。开发人员可以在现有的顺序代码中插入特定的指令，以实现并行化。...以下是OpenMP的一些主要特性： 1.指令注释：通过在代码中插入特定的预处理指令，开发人员可以标识出应该并行执行的代码块。...OpenMP广泛用于各种领域的并行编程，包括科学计算、图形处理、机器学习等。它提供了一种相对简单且易于使用的方法来利用多核处理器的计算能力，加速程序的执行。...(12)来对程序指定线程数，对这种运算次数多的情况下，提高openmp方法可压缩执行时间到1/4左右，但不能简单通过提高线程数来提高效率。

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    Caffe:CPU模式下使用openblas-openmp(多线程版本)

    我用的系统是CentOS6.5 64位,双至强处理器(24核)，CPU是够强悍的，只是没有Nivdia显卡 安装OpenBlas的过程有两个办法，最简单的就是安装yum源提供的编译好的二进制版本。...关于CentOS6.5下编译Caffe的过程参见我的另一篇博客《CentOS6.5编译Caffe过程记录(系统存在多个编译器)》 编译好后，执行ldd查看caffe的依赖库,指向了/usr/lib64...Caffe在运行时基本上是单线程工作的。。。...请注意前面安装OpenBlas的软件列表，有一项是openblas-openmp，看到这里我似乎明白了什么。到网上一查，果然openblas-openmp是OpenBlas的多线程优化版本。...重新执行make编译Caffe后再执行ldd，显示已经依赖/usr/lib64/libopenblasp.so.0 ? 再执行mnist训练，CPU立即被占满了 ?

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    offload error: cannot find offload entry解决办法

    1.问题描述 linux环境下，使用MIC架构的Xeon Phi（至强融核）协处理器进行进行host+mic编程时，源程序运行的毫无问题，但将其通过ar命令生成静态连接库供其他应用程序使用时，就会出现offload...stdio.h> __attribute__((target(mic))) void test_kernel(){ int thread_num=omp_get_max_threads();//获取处理器最大可并行的线程数...利用offload将设备代码加载到MIC端执行，这种，CPU和MIC协同计算的编程模式叫加载模式（offload模式），CPU端发起主函数，通过offload模式调用kernel到MIC上之行。...stdio.h> __attribute__((target(mic))) void test_kernel(){ int thread_num=omp_get_max_threads();//获取处理器最大可并行的线程数...当offloadtest.a链接到其他应用程序时，调用MIC设备端函数test_kernel()时就会出现运行时错误：offload error: cannot find offload entry，程序崩溃

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    阿姆达尔定律和古斯塔夫森定律摘要背景建议使用指南更多资源

    例如，如果 95% 的串行应用运行时间可以在 8 个内核上以并行方式执行，根据阿姆达尔定律，预估的加速比等于 6X (1 / (0.05 + 0.95/8)= 5.925)。...因为忽略了实际开销，例如通信、同步和其它线程管理，以及无限内核处理器的假设，阿姆达尔定律一直饱受批评。...例如，如果说并行代码比串行代码快 200%，那么它的运行时间是串行版本时间的一半，还是该时间的三分之一？ 105% 的加速比是几乎与串行执行时间相同还是比串行执行时间快两倍？...发生超级线性加速的典型原因是固定大小数据集被分解得足够小（对内核而言），可以放入本地高速缓存。 当以串行方式运行时，数据必须通过高速缓存获取，在获取期间处理器只能等待。...《利用 MPI 和 OpenMP 的 C 并行编程》. McGraw-Hill，2004 年。

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    Codeplay开源为Nvidia GPU提供DPC ++版本

    编写软件以便在当今的异构计算体系结构上高效运行是一个持续的挑战，而越来越多的处理器和加速器的选择使这一挑战变得越来越困难。...,我们的实现,使SYCL Nvidia gpu开发人员的目标。...SYCL单源编程使应用程序的主机和内核代码以一种类型安全的方式包含在同一个源文件中，并且具有跨平台异步任务图的简单性。...SYCL包含模板和泛型lambda函数，以使更高级的应用程序软件能够干净地编码，并在OpenCL 1.2实现的广泛范围内对内核代码进行优化加速。...开发人员在比OpenCL C或c++更高的级别上进行编程，但是始终可以通过与OpenCL、C/ c++库和OpenCV或OpenMP等框架的无缝集成来访问底层代码。

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    OpenMP 并行编程初探

    引言 在当今多核处理器的时代，利用并行计算的能力以最大化性能已成为程序员的重要任务之一。OpenMP 是一种并行编程模型，可以让我们更容易地编写多线程程序。...本文将深入浅出地探讨 OpenMP 的工作原理、基本语法和实际应用。 一、OpenMP 简介 OpenMP（Open Multi-Processing）是一种支持多平台共享内存并行编程的 API。...通过简单的编译器指令和库函数，开发人员可以方便地编写可以在多个核心或处理器之间并行执行的代码。 1.1 主要特点 易用性：通过编译器指令，开发人员可以快速将现有代码并行化。...二、基本语法和指令 2.1 并行化代码块 使用 #pragma omp parallel 指令并行化代码块： #pragma omp parallel { // 并行执行的代码 } 2.2 循环并行化...通过 #pragma omp for 指令并行化循环： #pragma omp parallel for for (int i = 0; i < N; i++) { // 并行执行的循环体 }

    1.4K30

    OpenMp多线程编程计时问题 原

    Time: 26.770000s real 0m28.073s user 0m26.779s sys 0m0.019s 可以看到，时间与程序中统计的差不多，实际执行时间由于加了malloc等的时间所以长了一点...那么，再来看并行的OpenMP程序： #include  #include  #include  #define NUM 2048 #define ...Time: 26.440000s real 0m13.438s user 0m26.457s sys 0m0.016s 可以看到，实际的运行时间是13秒，但是user却超过了13秒，且几乎是real的两倍...查了一下，发现了这样的解释： real: 墙上时间，即程序从开启到结束的实际运行时间 user: 执行用户代码所花的实际时间（不包括内核调用），指进程执行所消耗的实际CPU时间 sys：该程序在内核调用上花的时间...然而，当到多线程的情况下，一个进程可能有多个线程并行执行，但是user把所有的线程时间都加起来了，也就是算了一个总时间，这样，user的时间也就基本上等于单线程时的user时间。

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    大数据并行计算利器之MPIOpenMP

    图1 连通域标记示意图 随着所要处理的数据量越来越大，使用传统的串行计算技术的连通域标记算法运行时间过长，难以满足实际应用的效率需求。...随着并行计算技术的发展，利用不同的编程模型，许多数据密集型的计算任务可以被同时分配给单机多核或多机多处理器进行并行处理，从而有可能大幅度缩减计算时间。...MPI版本和OpenMP版本的并行算法。 ?...c）测试数据 两个相同数据量（ 18640×22260 ）的二值栅格图像，一个连通域为3个（简单图），一个连通域为10433个（复杂图） 6 效率测试结果 6.1 结果1：复杂图和简单图的运行时间 ?...6.9问题：为什么MPI 1个进程比OpenMP 1个线程更高效？ ? 6.10 OpenMP开辟线程的开销？ ? 6.11 OpenMP编译制导语句会影响编译结果？

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    Android Renderscript（一）

    渲染脚本（Renderscript）提供用C语言（C99标准）编写的原生级高性能的计算API。Renderscript 让你的应用程序有能力跨越所有可用的处理器内核来自动的平行的运行各种操作。...另外，不需要编写代码你就能够访问所有这些功能来支持不同的架构或不同数量的处理器内核。也不需要 针对不同的处理器类型来编译你的应用程序，因为Renderscript代码是在设备上运行时被编译的。...创建Renderscript Renderscript扩大了设备上可用的处理器内核的范围。...目前，Renderscript只能利用CPU内核的优势，但是在将来，它们会能够 运行在其他类型的处理器上，如GPU和DSP等。...函数调用，并允许它调用Renderscript代码 和在有效的多内核中执行。

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    异构计算综述

    1.1 CPU和GPU的本质区别 (1) CPU特点 a) CPU的目标是快速执行单一指令流； b) CPU将其用于乱序执行、寄存器重命名、分支预测以及巨大的cache上，这些设计都是为了加速单一线程的执行速度...倾向于把更多工作内容转移到手机上，但是为了保证续航时间，移动处理器的设计一开始就不是以高性能为目标，这使得要在移动处理器上获取高性能是比较困难的。（4）嵌入式计算。...运行时，每一个线程块会被分派到一个流多处理器SM上运行，它们共享大小为16KB 的共享存储空间。...OpenCL通过主机程序定义上下文并创建一个被称为命令队列的数据结构来管理内核程序的执行。在命令队列中，内核程序可顺序执行也可乱序执行。...在OpenCL运行时中，开发人员建立内核实例，并将其映射到正确的内存空间中，接着在命令队列中排队执行内核。OpenCL编译器负责编译运行在设备上的程序，并创建可执行程序。

    3.7K30

    【OpenMP学习笔记】基本使用

    这里主要进行一些学习记录, 使用的书籍为: Using OpenMP: Portable Shared Memory Parallel Programming 和OpenMP编译原理及实现技术 执行模式...OpenMP编程模型是以线程为基础的, OpenMP 执行模式采用fork-join的方式, 其中fork创建新线程或者唤醒已有的线程, join将多个线程合并....在程序执行的时候, 只有主线程在运行, 当遇到需要并行计算的区域, 会派生出线程来并行执行, 在并行执行的时候, 主线程和派生线程共同工作, 在并行代码结束后, 派生线程退出或者挂起, 不再工作, 控制流程回到单独的线程中..., 当下次再执行上述代码输出的结果可能就会不一样....环境变量的设置 编译器默认实现（一般而言，默认实现的是总线程数等于处理器的核心数） 上面规则的优先级是依次递减的.

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    入门篇-GPU知识概览

    Processor) 内存控制器(Memory Controller) 2 用户和内核 DRM 是目前 Linux 的主流图形显示框架，为了解释 DRM 能做什么，这里引入最新内核官方文档中的一段文字...通知 GPU 固件新的命令队列的位置 CP 中的固件同步命令队列，解析执行，并配置状态数据，设置图形流水管理模块 GPU 开始干活，进入图形流水线 3.2 交互途径(掌握) 主机和固件有两种交互途径1...线程组，通过 线程块调度器 将 SIMD线程组 分配给多线程的SIMD处理器，先经过 SIMD 处理器内部的 SIMD 线程调度器，将准备好的 SIMD 指令线程调度到 SIMD 处理器上执行，SIMD...指令执行时会经过 SIMD 通道，到达 SIMD 处理器内部的局部存储器或者外部的全局存储器。...4.4 图形流水线(了解) 整体看 GPU 它是一个图形处理器，输入的指令和数据是 CPU 在系统内存或者显存上准备好的，进行图形处理后将结果写到系统内存或者显存地址空间。

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