GPU Programming with OpenACC

• Zrozumienie języka C/C++ lub Fortran i koncepcji programowania równoległego
• Podstawowa znajomość architektury komputera i hierarchii pamięci
• Doświadczenie z narzędziami wiersza poleceń i edytorami kodu

Odbiorcy

• Programiści, którzy chcą dowiedzieć się, jak używać OpenACC do programowania heterogenicznych urządzeń i wykorzystywania ich równoległości.
• Programiści, którzy chcą pisać przenośny i skalowalny kod, który może działać na różnych platformach i urządzeniach
• Programiści, którzy chcą poznać wysokopoziomowe aspekty programowania heterogenicznego i zoptymalizować wydajność swojego kodu

OpenACC to otwarty standard programowania heterogenicznego, który umożliwia uruchamianie kodu na różnych platformach i urządzeniach, takich jak wielordzeniowe procesory, GPUs, FPGA i inne. OpenACC zapewnia abstrakcję wysokiego poziomu, która umożliwia programiście dodawanie adnotacji do kodu za pomocą dyrektyw i klauzul, bez modyfikowania oryginalnej struktury lub składni kodu. OpenACC obsługuje zrównoleglenie, ruch danych i szczegóły optymalizacji dla urządzenia docelowego, zachowując jednocześnie przenośność i czytelność kodu.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych programistów, którzy chcą używać OpenACC do programowania heterogenicznych urządzeń i wykorzystywania ich równoległości.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Skonfigurować środowisko programistyczne, które obejmuje OpenACC SDK, urządzenie obsługujące OpenACC i Visual Studio Code.
• Utworzyć podstawowy program OpenACC, który wykonuje dodawanie wektorowe na urządzeniu i pobiera wyniki z pamięci urządzenia.
• Użyj dyrektyw i klauzul OpenACC, aby dodać adnotacje do kodu i określić regiony równoległe, ruch danych i opcje optymalizacji.
• Używanie interfejsu API OpenACC do odpytywania informacji o urządzeniu, ustawiania numeru urządzenia, obsługi błędów i synchronizacji zdarzeń.
• Korzystanie z bibliotek OpenACC i funkcji interoperacyjności w celu integracji OpenACC z innymi modelami programowania, takimi jak CUDA, OpenMP i MPI.
• Używanie narzędzi OpenACC do profilowania i debugowania programów OpenACC oraz identyfikowania wąskich gardeł i możliwości związanych z wydajnością.
• Optymalizacja programów OpenACC przy użyciu technik takich jak lokalność danych, fuzja pętli, fuzja jądra i automatyczne dostrajanie.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Wprowadzenie

• Czym jest OpenACC?
• OpenACC vs OpenCL vs CUDA vs SYCL
• Przegląd funkcji i architektury OpenACC
• Konfiguracja środowiska programistycznego

Pierwsze kroki

• Tworzenie nowego projektu OpenACC przy użyciu Visual Studio Code
• Przeglądanie struktury projektu i plików
• Kompilowanie i uruchamianie programu
• Wyświetlanie danych wyjściowych przy użyciu printf i fprintf

Dyrektywy i klauzule OpenACC

• Zrozumienie roli dyrektyw i klauzul OpenACC w kodzie hosta i urządzenia
• Używanie dyrektywy i klauzul równoległych OpenACC do tworzenia równoległych regionów i określania liczby gangów, pracowników i wektorów
• Używanie dyrektywy i klauzul jądra OpenACC do tworzenia regionów jądra i pozwalania kompilatorowi na decydowanie o równoległości.
• Używanie dyrektywy i klauzul pętli OpenACC do zrównoleglania pętli i określania rozkładu pętli, zwijania, redukcji i kafelkowania
• Używanie dyrektywy i klauzul danych OpenACC do zarządzania ruchem danych i regionami danych
• Używanie dyrektywy i klauzul aktualizacji OpenACC do synchronizacji danych między hostem a urządzeniem
• Korzystanie z dyrektywy i klauzul pamięci podręcznej OpenACC w celu poprawy ponownego wykorzystania i lokalizacji danych
• Używanie dyrektywy rutynowej OpenACC i klauzul do tworzenia funkcji urządzenia oraz określania typu funkcji i długości wektora
• Używanie dyrektywy i klauzul OpenACC wait do synchronizacji zdarzeń i zależności

API OpenACC

• Zrozumienie roli interfejsu API OpenACC w programie hosta
• Używanie interfejsu API OpenACC do wyszukiwania informacji o urządzeniu i jego możliwościach
• Używanie interfejsu API OpenACC do ustawiania numeru i typu urządzenia
• Używanie interfejsu API OpenACC do obsługi błędów i wyjątków
• Używanie interfejsu API OpenACC do tworzenia i synchronizowania zdarzeń

Biblioteki OpenACC i interoperacyjność

• Zrozumienie roli bibliotek OpenACC i funkcji interoperacyjności w programie urządzenia
• Korzystanie z bibliotek OpenACC, takich jak matematyczne, losowe i złożone, do wykonywania typowych zadań i operacji
• Korzystanie z funkcji interoperacyjności OpenACC, takich jak deviceptr, use_device i acc_memcpy, w celu integracji OpenACC z innymi modelami programowania, takimi jak CUDA, OpenMP i MPI.
• Korzystanie z funkcji interoperacyjności OpenACC, takich jak host_data i declare, w celu integracji OpenACC z bibliotekami GPU, takimi jak cuBLAS i cuFFT.

Narzędzia OpenACC

• Zrozumienie roli narzędzi OpenACC w procesie programowania
• Korzystanie z narzędzi OpenACC do profilowania i debugowania programów OpenACC oraz identyfikowania wąskich gardeł i możliwości w zakresie wydajności
• Wykorzystanie narzędzi OpenACC, takich jak PGI Compiler, NVIDIA Nsight Systems i Allinea Forge, do pomiaru i poprawy czasu wykonywania i wykorzystania zasobów.

Optymalizacja

• Zrozumienie czynników wpływających na wydajność programów OpenACC
• Wykorzystanie dyrektyw i klauzul OpenACC do optymalizacji lokalności danych i redukcji transferów danych
• Używanie dyrektyw i klauzul OpenACC do optymalizacji równoległości pętli i fuzji
• Używanie dyrektyw i klauzul OpenACC do optymalizacji równoległości jądra i fuzji
• Wykorzystanie dyrektyw i klauzul OpenACC do optymalizacji wektoryzacji i automatycznego dostrajania

Podsumowanie i kolejne kroki