OpenHMPP+到CUDA源到源翻譯系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、通用計算圖形處理器(GPGPU，General Purpose Computation on GPU)具有較強的計算能力和較大的存儲帶寬，使得它在高性能計算方面有著CPU無法替代的優(yōu)勢。隨著CUDA、OpenCL等異構(gòu)并行計算架構(gòu)的出現(xiàn)，GPGPU在編程效率方面得到了一定程度的提升，進而在通用計算的大道上邁進了大大的一步。盡管如此，編寫高性能的GPU程序仍然是一項非常繁瑣的工作，并且對程序員有很高要求:一方面，程序員需要分析特定應用的計

2、算模式和訪存模式等程序特征;另一方面，程序員需要掌握特定GPU的計算核心和存儲系統(tǒng)等硬件特征。除此之外，GPU硬件的升級使得原有的高效的GPU程序變得低效，缺乏有效的兼容性機制。OpenHMPP+（開放的異構(gòu)多核并行編程）是一種基于制導語句的編程模型，它解決了GPU編程的復雜性，但程序性能無法得到保證。本文提出了源到源翻譯器框架HMPPCompiler，能夠?qū)в蠴penHMPP+制導語句的C語言自動翻譯成優(yōu)化的CUDA代碼，從而大大提

3、高了GPU在通用計算方面的編程效率。
　　 本文的主要研究成果包括:(1)設計了OpenHMPP+到CUDA的源到源翻譯系統(tǒng)。該系統(tǒng)需要集成到Cetus編譯器框架內(nèi)部，借助Cetus的內(nèi)部表示完成源到源的翻譯。該系統(tǒng)的內(nèi)部組件包括HMPP詞法分析器、并行循環(huán)探測器、CUDA代碼生成器。其中CUDA代碼生成器為核心組件，它包含了Host端CUDA代碼生成和CUDA核心代碼生成兩個模塊。(2)實現(xiàn)了OpenHMPP+串行程序到CUD

4、A并行程序的自動翻譯。源到源翻譯的核心思想是將串行代碼中的for循環(huán)映射為CUDA線程。在實現(xiàn)過程中，提出了最優(yōu)循環(huán)搜索算法，并將算法得出的最優(yōu)循環(huán)映射為CUDA線程，用于獲得更好的性能。(3)對源到源翻譯系統(tǒng)進行了改進。在原有設計的基礎之上，對源到源翻譯系統(tǒng)實施了改進，用于生成更加高效的CUDA代碼，這些改進策略主要包括存儲分配、并行性挖掘、CUDA配置參數(shù)的選擇。在存儲分配方面，主要考慮了全局存儲器的合并訪問，共享存儲器和寄存器的合

5、理使用;在并行性挖掘方面，主要考慮了循環(huán)展開、循環(huán)切片、循環(huán)展開;在CUDA配置參數(shù)選擇方面，提出了最優(yōu)配置參數(shù)的選擇機制。首先，編譯器通過參數(shù)搜索空間精簡算法生成包含候選參數(shù)集的CUDA kernel模板程序;然后，運行CUDA kernel模板程序，并選出最優(yōu)的CUDA參數(shù)配置。
　　 本文采用完整的Rodinia基準測試程序包對HMPPCompiler框架進行了性能評測。通過實驗分析，HMPPCompiler生成的代碼的性