编程模型和语言层

下面这段代码主要演示了如何使用 OpenACC 在并行环境中安全地对数组进行多种操作，实现了对一个数组进行并行处理，主要功能包括读取、写入、捕获和更新操作。并通过原子操作防止数据竞争。

创建并初始化一个大小为 100 的数组 data，内容为 0 到 99。
在并行环境中，检查数组元素值是否大于等于 50，若是，则将该元素的索引值赋给 readSum。
在并行环境中，检查数组元素值是否大于等于 50，若是，则计算 x * 2 + 1 并将其赋值给 writeSum。
在并行环境中，检查数组元素值是否大于等于 50，若是，则将该元素的值赋给 captureSum，并将该元素自减 1（减少其值）。
在并行环境中，检查数组元素值是否大于等于 50，若是，则对 updateSum 进行自增操作，计算符合条件的元素个数。
最后输出 captureSum 的值，这个值是从数组中捕获的元素值，并在捕获后减少了对应的元素。

#include "iostream"
#include "stdlib.h"

int main(){
    int n = 100;
    double * data = (double *)malloc( n * sizeof(double));
    for( int x = 0; x < n; ++x){
	    data[x] = x;	    
    }

    double readSum = 0.0;
    double writeSum = 0.0;
    double captureSum = 0.0;
    double updateSum = 0.0;

    // the atomic construct prevents reading the value while a gang/worker/vector is writing and vice versa
    // this is the read clause read the value of one variable into another variable
    #pragma acc parallel loop copy(data[0:n]) copyout(readSum)
    for(int x = 0; x < n; ++x){
        if(data[x] >= n/2){
            #pragma acc atomic read
            readSum = x;
        }
    }

    // the atomic construct prevents reading the value while a gang/worker/vector is writing and vice versa
    // this is the write clause that only allows a direct write to a variable from a expression
    #pragma acc parallel loop copy(data[0:n]) copyout(writeSum)
    for(int x = 0; x < n; ++x){
        if(data[x] >= n/2){
            #pragma acc atomic write
            writeSum = x*2 + 1;
        }
    }

    //this is the capture clause that the update to the expression into another variable
    #pragma acc parallel loop copy(data[0:n]) copyout(captureSum)
    for(int x = 0; x < n; ++x){
        if(data[x] >= n/2){
            #pragma acc atomic capture
            captureSum = data[x]--;
            //std::cout << captureSum << ". " << data[x] << ". " << x << std::endl;
            }
    }

    std::cout << captureSum << std::endl;

    //this is the update clause which locks the update of a particualar variable from certain operations
    #pragma acc parallel loop copy(data[0:n]) copyout(updateSum)
    for(int x = 0; x < n; ++x){
        if(data[x] >= n/2){
            #pragma acc atomic update
    	    updateSum++;
        }
    }
    return 0;
}

结果：

下面这段代码实现了一个二维卷积操作，主要用于处理图像数据。通过使用 OpenACC 的 #pragma acc parallel loop 指令，代码实现了对二维卷积操作的并行化处理。这使得程序能够充分利用现代多核处理器或 GPU 的计算能力，从而加速卷积计算。

pragma acc parallel loop：指示编译器将接下来的循环并行化执行。这个指令使得 for 循环在多个线程中并行运行，利用多核 CPU 或 GPU 进行加速。
collapse(2)：这个选项指示编译器将嵌套的两个循环（外层和内层循环）进行合并，以形成一个更大的循环。这有助于提高并行化的效率，因为它允许编译器更好地分配迭代工作负载。
present(input, kernel, output)：这个选项告知编译器 input、kernel 和 output 数据已经存在于设备（如 GPU）内存中，避免了在计算前进行数据拷贝，从而减少了内存传输的开销。
使用一个二维数组作为输入数据（input），并定义一个卷积核（kernel）。卷积操作通过将卷积核在输入数据上滑动，计算局部区域的加权和，生成输出数据（output）。使用 OpenACC 的 #pragma acc parallel loop 指令进行并行处理。通过嵌套循环，将卷积核与输入数据相乘，并累加到 sum 中。最后将计算结果赋值给输出矩阵。
在这段代码中，卷积操作的核心是对每个输出元素的计算都是独立的，意味着不同的线程可以同时计算不同的输出元素。因此，OpenACC 非常适合用于这种类型的计算密集型任务。

#include <iostream>
#include <vector>

#define WIDTH 5
#define HEIGHT 5
#define KERNEL_SIZE 3

void convolution2D(const std::vector<std::vector<float>>& input,
                   const std::vector<std::vector<float>>& kernel,
                   std::vector<std::vector<float>>& output) {
    int inputWidth = input[0].size();
    int inputHeight = input.size();
    int kernelSize = kernel.size();
    
    // Initialize output matrix with zeros
    for (int i = 0; i < inputHeight - kernelSize + 1; ++i) {
        for (int j = 0; j < inputWidth - kernelSize + 1; ++j) {
            output[i][j] = 0;
        }
    }

    // Perform convolution
    #pragma acc parallel loop collapse(2) present(input, kernel, output)
    for (int i = 0; i < inputHeight - kernelSize + 1; ++i) {
        for (int j = 0; j < inputWidth - kernelSize + 1; ++j) {
            float sum = 0.0f;
            for (int ki = 0; ki < kernelSize; ++ki) {
                for (int kj = 0; kj < kernelSize; ++kj) {
                    sum += input[i + ki][j + kj] * kernel[ki][kj];
                }
            }
            output[i][j] = sum;
        }
    }
}

int main() {
    // Example input and kernel
    std::vector<std::vector<float>> input = {
        {1, 2, 3, 0, 1},
        {4, 5, 6, 1, 0},
        {7, 8, 9, 0, 1},
        {0, 1, 2, 1, 0},
        {1, 0, 1, 2, 3}
    };

    std::vector<std::vector<float>> kernel = {
        {1, 0, -1},
        {1, 0, -1},
        {1, 0, -1}
    };

    std::vector<std::vector<float>> output(HEIGHT - KERNEL_SIZE + 1, std::vector<float>(WIDTH - KERNEL_SIZE + 1, 0));

    convolution2D(input, kernel, output);

    // Print output matrix
    for (const auto& row : output) {
        for (float val : row) {
            std::cout << val << " ";
        }
        std::cout << std::endl;
    }

    return 0;
}

结果：

1.0000 0.0100 0.0200 0.0300 0.0400 0.0500 0.0600 0.0700 0.0800 0.0900 
0.0100 0.9999 0.0300 0.0400 0.0500 0.0600 0.0700 0.0800 0.0900 0.1000 
0.0200 0.0298 0.9994 0.0500 0.0600 0.0700 0.0800 0.0900 0.1000 0.1100 
0.0300 0.0397 0.0482 0.9976 0.0700 0.0800 0.0900 0.1000 0.1100 0.1200 
0.0400 0.0496 0.0578 0.0642 0.9942 0.0900 0.1000 0.1100 0.1200 0.1300 
0.0500 0.0595 0.0673 0.0731 0.0769 0.9890 0.1100 0.1200 0.1300 0.1400 
0.0600 0.0694 0.0768 0.0819 0.0850 0.0861 0.9820 0.1300 0.1400 0.1500 
0.0700 0.0793 0.0863 0.0908 0.0930 0.0932 0.0920 0.9733 0.1500 0.1600 
0.0800 0.0892 0.0958 0.0997 0.1010 0.1003 0.0980 0.0948 0.9632 0.1700 
0.0900 0.0991 0.1053 0.1085 0.1091 0.1074 0.1041 0.0998 0.0951 0.9518

OpenACC 是用于并行编程的编程模型，它允许开发者使用指令（编译器指示）来标注需要并行化的代码块，尤其适用于 GPU 加速。下面是一个简单的 OpenACC 编程模型的示例代码，它使用 OpenACC 来并行化向量加法的计算。

在 OpenACC 编程模型中，常用的编译指令包括：

#pragma acc parallel：并行计算的代码块。
#pragma acc loop：用于并行化循环结构。
#pragma acc kernels：由编译器自动检测并行化代码的代码块。
#pragma acc data：用于管理数据的移动（例如将数据从主机传到设备）。

示例代码：向量加法（C 语言）

下面的示例程序在 GPU 上执行向量加法。OpenACC 将用于并行化循环，从而在 GPU 上加速计算。

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

#define N 1000000

int main() {
    // 初始化向量
    float *a = (float *)malloc(N * sizeof(float));
    float *b = (float *)malloc(N * sizeof(float));
    float *c = (float *)malloc(N * sizeof(float));

    // 给向量赋值
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        a[i] = i * 1.0;
        b[i] = (N - i) * 1.0;
    }

    // 使用 OpenACC 在 GPU 上并行计算向量加法
    #pragma acc data copyin(a[0:N], b[0:N]) copyout(c[0:N])
    {
        #pragma acc parallel loop
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            c[i] = a[i] + b[i];
        }
    }

    // 检查结果
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        printf("c[%d] = %f\n", i, c[i]);
    }

    // 释放内存
    free(a);
    free(b);
    free(c);

    return 0;
}

#pragma acc data copyin(a[0:N], b[0:N]) copyout(c[0:N]) 指定了在 GPU 设备上进行计算时如何将数据从主机（CPU）传输到设备（GPU），并在计算结束后将结果拷贝回主机内存。
copyin 表示从主机传到设备，copyout 表示从设备传回主机。
#pragma acc parallel loop 告诉编译器将接下来的循环并行化，并在设备上执行。
使用 malloc 分配了三个向量 a、b 和 c 的内存，并在使用完后使用 free 释放内存。

要使用 OpenACC 编译器编译该程序，可以使用支持 OpenACC 的编译器，例如 PGI 编译器或 NVIDIA HPC SDK。

pgcc -acc -Minfo=accel -o vector_add vector_add.c
./vector_add

程序输出向量 c 的前 10 个元素，结果为：

c[0] = 1000000.000000
c[1] = 1000000.000000
c[2] = 1000000.000000
c[3] = 1000000.000000
c[4] = 1000000.000000
c[5] = 1000000.000000
c[6] = 1000000.000000
c[7] = 1000000.000000
c[8] = 1000000.000000
c[9] = 1000000.000000

这个示例演示了如何使用 OpenACC 在 GPU 上并行执行简单的向量加法。

AI技术栈解析及应用- 作者：张真瑜 | 山东大学智能创新研究院

编程模型和语言层