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异构计算技术与DTK异构开发套件

费林分类法：SISD SIMD MISD MIMD

指令流I和数据流D

MIMD不同存储结构：

• UMA均匀存储访问模型
• NUMA非均匀存储访问模型
• Cluster集群

现在以Cluster为主

DTK异构开发套件

生态结构

异构并行编程模型是什么

HIP（Heterogeneous-Compute Interface for Portability）

HIP是由AMD开发的一种编程模型，旨在提供跨AMD和NVIDIA GPU的可移植性。它允许开发者编写基于CUDA风格的代码，同时能够在不同厂商的GPU上运行。

• 特点：
  • 类似CUDA的语法和编程风格，使得从CUDA到HIP的迁移相对容易。
  • 支持AMD和NVIDIA的GPU，提供代码的跨平台可移植性。
  • 提供高效的性能和低开销的API。

OpenCL（Open Computing Language）

OpenCL是由Khronos Group制定的一个开放标准，用于异构计算平台上的并行编程。它支持多种类型的计算设备，包括CPU、GPU、DSP等。

• 特点：
  • 平台无关性，支持多种硬件厂商和设备类型。
  • 基于C语言的编程模型，提供底层控制和优化能力。
  • 支持任务并行和数据并行模型。
  • 适用于广泛的应用领域，包括图像处理、机器学习和科学计算等。

OpenMP（Open Multi-Processing）

OpenMP是用于多平台共享内存并行编程的API，主要针对多核CPU系统。通过使用编译指令、库例程和环境变量，OpenMP允许程序员在现有的C、C++和Fortran代码中添加并行化支持。

• 特点：
  • 使用简单，易于在现有代码中添加并行化支持。
  • 提供线程级并行控制，适合共享内存多处理器系统。
  • 支持循环并行化、任务并行和数据并行。
  • 主要用于多核CPU环境，但也可以在一些GPU环境中使用。

OpenACC（Open Accelerators）

OpenACC是为异构计算设计的一种并行编程标准，旨在简化在CPU和GPU等加速器上开发并行程序的过程。通过添加编译指令，开发者可以快速将现有代码并行化。

• 特点：
  • 易于使用，允许逐步并行化现有代码。
  • 支持不同类型的加速器，包括GPU和其他专用硬件。
  • 提供高级抽象，减少手工优化和设备特定代码的需求。
  • 适用于科学计算、高性能计算等领域。

数学库

CUDA风格和HIP风格是什么

CUDA（Compute Unified Device Architecture）

CUDA是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，允许开发者利用NVIDIA GPU进行通用计算。CUDA提供了C/C++扩展，开发者可以编写在GPU上执行的内核函数（kernel）。

• 特点：
  • 内核函数：使用 __global__ 修饰符定义的函数可以在GPU上执行。
  • 线程和块：通过指定线程数和块数来管理并行执行，通常使用 <<<grid, block>>> 语法。
  • 内存管理：需要显式管理主机（CPU）和设备（GPU）之间的内存传输。
  • 库支持：丰富的库和工具链，例如cuBLAS、cuFFT等。
  • 专有性：专为NVIDIA GPU设计，不适用于其他GPU厂商。

HIP（Heterogeneous-Compute Interface for Portability）

HIP是由AMD开发的一种编程模型，旨在提供与CUDA兼容的代码，使得代码能够在AMD和NVIDIA的GPU上运行。HIP主要是为了解决跨平台的可移植性问题。

• 特点：
  • 兼容性：HIP的语法和风格与CUDA非常相似，允许从CUDA代码到HIP代码的轻松迁移。
  • 内核函数：使用 __global__ 修饰符定义的函数可以在GPU上执行，与CUDA相同。
  • 线程和块：同样使用 <<<grid, block>>> 语法来指定线程数和块数。
  • 内存管理：与CUDA类似，需要管理主机和设备之间的内存传输。
  • 可移植性：支持在AMD和NVIDIA的GPU上运行，提供跨平台的代码复用。
  • 工具支持：提供hipify工具，可以自动将CUDA代码转换为HIP代码。