Einführung in SYCL/DPC++ für GPUs

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung
2. Was ist Sickle und DPC Plus Plus?
3. Die Bedeutung von Standards und portabler Programmierung
4. Die Bedeutung von Sickle als Chrono-Standard
5. Die verschiedenen Implementierungen von Sickle
   • 5.1 Intel Data Parallel C++ Compiler
   • 5.2 Codeplay's Compute CPP
   • 5.3 Heidelberg University's Hipsicle
   • 5.4 Xilinx Research's Tricycle
6. Performance und Portabilität von Sickle
7. Sickle vs. OpenCL
8. Die Syntax von Sickle
9. Unterstützung für verschiedene Geräte
10. Optionen für Fortran-Programmierer
11. Fazit
12. Häufig gestellte Fragen (FAQ)

🌟 Artikel

Einleitung

Hallo, mein Name ist Jeff Hammond und ich arbeite für Intel in der HPC-Abteilung. In diesem Artikel möchte ich über Sickle und DPC Plus Plus sprechen und erläutern, worin der Unterschied zwischen den beiden liegt. Sickle ist ein Chrono-Standard, während DPC Plus Plus die Implementierung von Intel ist. Obwohl sich meine Arbeit auf GPUs konzentriert, sind beide Ansätze nicht auf GPUs beschränkt.

Was ist Sickle und DPC Plus Plus?

Sickle ist ein Chrono-Standard für die Programmierung von GPUs. Es gibt bereits eine bestehende Sickle-Ökosystem mit drei relevanten Implementierungen für GPUs. Die erste ist der Data Parallel C++ Compiler von Intel, der auf Clang LLVM basiert und eine Open-Source-Version auf GitHub hat. Die zweite ist Codeplay's Compute CPP, der Unterstützung für Nvidia bietet. Die dritte ist Hipsicle, entwickelt von der Heidelberg University, und unterstützt verschiedene GPUs, einschließlich ARM. Zusätzlich gibt es eine Compiler namens Tricycle, entwickelt von Xilinx Research, der andere Geräte unterstützt.

Die Bedeutung von Standards und portabler Programmierung

In der Vergangenheit war die Programmierung von GPUs auf bestimmte Hersteller wie Nvidia beschränkt. Mit der Einführung von Sickle und anderen Standards ist es nun möglich, Programme für verschiedene Geräte zu schreiben, ohne an einen bestimmten Hersteller gebunden zu sein. Dies ermöglicht eine bessere Portabilität und eröffnet Entwicklern neue Möglichkeiten. Ein weiterer Vorteil von Standards ist, dass sie sicherstellen, dass der Code auf verschiedenen Maschinen konsistent und zuverlässig ausgeführt wird.

Die Bedeutung von Sickle als Chrono-Standard

Sickle ist ein Chrono-Standard, der auf modernen C++-Sprachkonzepten basiert. Dank der Integration von C++-Features wie CTAD und der Unterstützung von C++ STL bietet Sickle eine benutzerfreundliche und moderne Programmierumgebung. Die Syntax von Sickle ist zwar etwas umfangreicher als die von OpenCL, aber im Vergleich zu anderen modellbasierten Ansätzen wie Cocos ist sie sehr ähnlich. Dies erleichtert die Migration von bestehendem Code auf Sickle.

Die verschiedenen Implementierungen von Sickle

Es gibt verschiedene Implementierungen von Sickle, die von verschiedenen Unternehmen und Organisationen entwickelt wurden. Die erste ist der Data Parallel C++ Compiler von Intel, der Intel GPUs, CPUs und FPGAs unterstützt. Die zweite ist Codeplay's Compute CPP, der Unterstützung für Nvidia GPUs bietet. Die dritte Implementierung ist Hipsicle, entwickelt von der Heidelberg University, und unterstützt verschiedene GPUs, einschließlich ARM. Zudem gibt es den Compiler Tricycle von Xilinx Research, der eine alternative Implementierung für andere Geräte darstellt.

Performance und Portabilität von Sickle

Die Performance von Sickle-basierten Programmen ist vergleichbar mit anderen gängigen Programmiermodellen wie OpenCL und CUDA. Untersuchungen haben gezeigt, dass die Leistung von Sickle auf Intel GPUs nahezu identisch mit der von OpenCL ist. Es gibt geringfügige Unterschiede bei der Performance auf Nvidia GPUs, aber diese können mit gezielten Anpassungen optimiert werden. Die Portabilität von Sickle ist ebenfalls sehr gut, da es eine breite Palette von Geräten und CPUs unterstützt. Dies ermöglicht es Entwicklern, ihre Programme auf verschiedenen Systemen auszuführen, ohne den Code jedes Mal anpassen zu müssen.

Sickle vs. OpenCL

Sickle ist als Alternative zu OpenCL entwickelt worden, um die Einschränkungen und Schwierigkeiten von OpenCL zu überwinden. Während OpenCL ein portables und offenes GPU-Programmierungsmodell ist, ist es bekannt für seine umständliche und umfangreiche Syntax. Sickle hingegen basiert auf modernem C++ und bietet eine benutzerfreundlichere Programmierumgebung. Sickle hat zudem den Vorteil, dass es vollen Gebrauch von den Features von C++ STL machen kann, was die Programmierung erleichtert und die Code-Effizienz verbessert.

Die Syntax von Sickle

Die Syntax von Sickle ähnelt in vielen Aspekten der von C++ und anderen modellbasierten Programmiermodellen. Sie ist jedoch etwas umfangreicher als beispielsweise die von OpenCL. Dennoch ermöglicht sie die vollständige Ausnutzung der Funktionalitäten von C++ und erleichtert die parallele Programmierung von GPUs. Die Syntax von Sickle umfasst auch die Verwendung von Unified Shared Memory (USM), das eine einheitliche Speicherverwaltung ähnlich wie in CUDA ermöglicht.

Unterstützung für verschiedene Geräte

Sickle bietet eine breite Palette von Geräteunterstützung, von CPUs über GPUs bis hin zu FPGAs. Die Intel Data Parallel C++ Compiler unterstützt Intel GPUs, CPUs und FPGAs. Codeplay's Compute CPP bietet Unterstützung für Nvidia GPUs. Hipsicle unterstützt verschiedene GPUs, einschließlich ARM. Es gibt auch den Compiler Tricycle von Xilinx Research, der speziell für bestimmte Geräte entwickelt wurde. Dadurch haben Entwickler die Möglichkeit, Sickle auf einer Vielzahl von Geräten einzusetzen und die Leistung voll auszuschöpfen.

Optionen für Fortran-Programmierer

Für Fortran-Programmierer gibt es verschiedene Möglichkeiten, Sickle zu nutzen. Eine Möglichkeit ist die Nutzung von OpenMP, das eine gute Unterstützung für Fortran bietet. Eine andere Möglichkeit ist die Interlanguage-Programmierung, bei der moderne C++ APIs aus Fortran heraus aufgerufen werden können. Hierbei ist jedoch etwas mehr Aufwand erforderlich, da Fortran nicht von Natur aus die gleiche Flexibilität wie C++ bietet. Dennoch ermöglicht es Fortran-Programmierern, von den Vorteilen von Sickle zu profitieren und ihre Programme auf GPUs auszuführen.

Fazit

Die Einführung von Sickle als Chrono-Standard für die GPU-Programmierung hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir GPU-Programme entwickeln, zu revolutionieren. Dank der Unterstützung von verschiedenen Implementierungen und Geräten bietet Sickle eine breite Palette von Optionen für Entwickler. Die Performance und Portabilität von Sickle-basierten Programmen sind vielversprechend und lassen darauf schließen, dass Sickle eine vielversprechende Alternative zu bestehenden Programmiermodellen wie OpenCL und CUDA ist.

👀 Highlights

• Sickle ist ein Chrono-Standard für die GPU-Programmierung und bietet eine moderne und benutzerfreundliche Programmierumgebung.
• Es gibt mehrere Implementierungen von Sickle, darunter Intel's Data Parallel C++ Compiler und Codeplay's Compute CPP.
• Sickle bietet eine breite Geräteunterstützung, von CPUs über GPUs bis hin zu FPGAs.
• Die Performance von Sickle-basierten Programmen ist vergleichbar mit etablierten Programmiermodellen wie OpenCL und CUDA.
• Für Fortran-Programmierer gibt es verschiedene Möglichkeiten, Sickle zu nutzen, einschließlich der Verwendung von OpenMP und Interlanguage-Programmierung.

🙋 Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Frage: Gibt es Unterstützung für Fortran in Sickle? Antwort: Ja, es gibt Möglichkeiten für Fortran-Programmierer, Sickle zu nutzen. Eine Möglichkeit ist die Verwendung von OpenMP, das eine gute Unterstützung für Fortran bietet. Eine andere Möglichkeit ist die Interlanguage-Programmierung, bei der moderne C++ APIs aus Fortran heraus aufgerufen werden können. Es erfordert jedoch etwas mehr Aufwand, da Fortran nicht von Natur aus die gleiche Flexibilität wie C++ bietet.

Frage: Welche GPUs werden von Sickle unterstützt? Antwort: Sickle bietet eine breite Geräteunterstützung, einschließlich Intel GPUs, Nvidia GPUs, ARM GPUs und FPGAs. Es gibt auch andere Compiler, die speziell für bestimmte Geräte entwickelt wurden, wie z.B. Tricycle für Xilinx. Sickle ermöglicht es Entwicklern, ihre Programme auf einer Vielzahl von Geräten auszuführen und die Leistung voll auszuschöpfen.

Frage: Wie steht Sickle im Vergleich zu OpenCL? Antwort: Sickle wurde entwickelt, um die Einschränkungen und Schwierigkeiten von OpenCL zu überwinden. Während OpenCL ein portables und offenes GPU-Programmierungsmodell ist, bietet Sickle eine benutzerfreundlichere Programmierumgebung und volle Unterstützung von modernem C++. Sickle ermöglicht es Entwicklern, die Funktionalitäten von C++ STL voll auszunutzen und die Code-Effizienz zu verbessern.

Frage: Gibt es eine Performance-Unterschied zwischen Sickle und anderen Programmiermodellen? Antwort: Untersuchungen haben gezeigt, dass die Performance von Sickle-basierten Programmen vergleichbar mit anderen gängigen Programmiermodellen wie OpenCL und CUDA ist. Die Leistung kann je nach Gerät und spezifischer Anwendung variieren, aber in der Regel ermöglicht Sickle eine gute Performance-Portabilität auf einer Vielzahl von Systemen.

Frage: Wo finde ich weitere Informationen und Beispiele für Sickle? Antwort: Sie können weitere Informationen und Beispiele zu Sickle auf den entsprechenden Websites und GitHub-Repositories der verschiedenen Implementierungen finden. Einige nützliche Ressourcen sind Intel's Data Parallel C++ Compiler auf GitHub, Codeplay's Compute CPP-Website und Hipsicle auf der Website der Heidelberg University.