将 Intel 的 #pragma offload 转换为 Xeon Phi 的 OpenMP（性能问题和其他问题）
Translating Intel's #pragma offload to OpenMP for Xeon Phi (performance issues and other questions)
我使用 Intel C++ 编译器 17.0.01，我有两个代码块。
第一个代码块像这样在 Xeon Phi 上分配内存：
#pragma offload target(mic:1) nocopy(data[0:size]: alloc_if(1) free_if(0))
第二块计算上述内存并将其复制回主机：
#pragma offload target(mic:1) out(data[0:size]: alloc_if(0) free_if(0))
这段代码 运行 很好，但是 #pragma offload 只是英特尔编译器的一部分（我认为）。所以，我想将其转换为 OpenMP。
这就是我将第一个块转换为 OpenMP 的方式：
#pragma omp target device(1) map(alloc:data[0:size])
这就是我将第二个块转换为 OpenMP 的方式：
#pragma omp target device(1) map(from:data[0:size])
此外，我使用 export OFFLOAD_REPORT=2 是为了更好地了解 运行 期间发生的事情。
这是我的 problems/questions:
- 第一个代码块的 OpenMP 版本与 Intel 版本 (
#pragma offload) 一样快。这里没什么奇怪的。
- 第二个代码块的OpenMP版本比Intel版本慢5倍。但是，两者的
MIC_TIME是一样的，只是CPU_TIME不同（OpenMP版本要高很多）。这是为什么？
- 我的英特尔指令是否最优？
- 我的 Intel -> OpenMP 转换是否正确且最佳？
还有一些其他的问题：
- 在测试机上我有两张Intel Phi卡。因为我想使用第二个，所以我这样做：
#pragma omp target device(1)...。对吗？
- 如果我这样做
#pragma omp target device(5)... 代码仍然有效！它 运行 在一张 Phi 卡上（而不是 CPU），因为性能相似。这是为什么？
- 我还在一台没有 Xeon Phi 的机器上试用了我的软件（OpenMP 版本），它 运行 在 CPU 上运行得很好！这有保证吗？当您的机器上没有加速器时，
target device(1) 会被忽略吗？
- 是否可以在 OpenMP 卸载区域内执行类似
std::cout << print_phi_card_name_or_uid(); 的操作（这样我就能确定我的软件在哪个卡中 运行ning）？
第二个OpenMP代码块再次分配内存。您应该通过将两个块都包含在 #pragma omp target data map(from:data[0:size]) 中来将数据映射到设备数据环境，或者只在第一个块之前添加 #pragma omp target enter data map(alloc:data[0:size])。
On the testing machine I have two Intel Phi cards. Since I want to use the 2nd one I do this: #pragma omp target device(1).... Is that correct?
据我所知，device(0) 表示默认卡，device(1) 表示第一张卡，device(2) 表示第二张卡。
If I do #pragma omp target device(5)... the code still works! And it runs on one of the Phi cards (and not the CPU) because the performance is similar. Why is that?
因为 liboffload does this（liboffload 是 gcc 和 icc 都使用的运行时库）。然而，OpenMP 标准并不能保证这种行为。
I also tried my software (the OpenMP version) on a machine without an Xeon Phi and it run just fine on the CPU! Is this guaranteed? When you have no accelerator on the machine the target device(1) is ignored?
是的。不确定标准，但 icc 和 gcc 中的卸载是通过这种方式实现的。
Is it possible to do something like std::cout << print_phi_card_name_or_uid(); inside an OpenMP offloaded region (so I will know for sure in which card my software is running)?
OpenMP 4.5 仅提供omp_is_initial_device() 区分主机和加速器的功能。也许有一些英特尔特定的接口可以做到这一点。
我使用 Intel C++ 编译器 17.0.01，我有两个代码块。
第一个代码块像这样在 Xeon Phi 上分配内存：
#pragma offload target(mic:1) nocopy(data[0:size]: alloc_if(1) free_if(0))
第二块计算上述内存并将其复制回主机：
#pragma offload target(mic:1) out(data[0:size]: alloc_if(0) free_if(0))
这段代码 运行 很好，但是 #pragma offload 只是英特尔编译器的一部分（我认为）。所以，我想将其转换为 OpenMP。
这就是我将第一个块转换为 OpenMP 的方式：
#pragma omp target device(1) map(alloc:data[0:size])
这就是我将第二个块转换为 OpenMP 的方式：
#pragma omp target device(1) map(from:data[0:size])
此外，我使用 export OFFLOAD_REPORT=2 是为了更好地了解 运行 期间发生的事情。
这是我的 problems/questions:
- 第一个代码块的 OpenMP 版本与 Intel 版本 (
#pragma offload) 一样快。这里没什么奇怪的。 - 第二个代码块的OpenMP版本比Intel版本慢5倍。但是，两者的
MIC_TIME是一样的，只是CPU_TIME不同（OpenMP版本要高很多）。这是为什么？ - 我的英特尔指令是否最优？
- 我的 Intel -> OpenMP 转换是否正确且最佳？
还有一些其他的问题：
- 在测试机上我有两张Intel Phi卡。因为我想使用第二个，所以我这样做：
#pragma omp target device(1)...。对吗？ - 如果我这样做
#pragma omp target device(5)...代码仍然有效！它 运行 在一张 Phi 卡上（而不是 CPU），因为性能相似。这是为什么？ - 我还在一台没有 Xeon Phi 的机器上试用了我的软件（OpenMP 版本），它 运行 在 CPU 上运行得很好！这有保证吗？当您的机器上没有加速器时，
target device(1)会被忽略吗？ - 是否可以在 OpenMP 卸载区域内执行类似
std::cout << print_phi_card_name_or_uid();的操作（这样我就能确定我的软件在哪个卡中 运行ning）？
第二个OpenMP代码块再次分配内存。您应该通过将两个块都包含在 #pragma omp target data map(from:data[0:size]) 中来将数据映射到设备数据环境，或者只在第一个块之前添加 #pragma omp target enter data map(alloc:data[0:size])。
On the testing machine I have two Intel Phi cards. Since I want to use the 2nd one I do this: #pragma omp target device(1).... Is that correct?
据我所知，device(0) 表示默认卡，device(1) 表示第一张卡，device(2) 表示第二张卡。
If I do #pragma omp target device(5)... the code still works! And it runs on one of the Phi cards (and not the CPU) because the performance is similar. Why is that?
因为 liboffload does this（liboffload 是 gcc 和 icc 都使用的运行时库）。然而，OpenMP 标准并不能保证这种行为。
I also tried my software (the OpenMP version) on a machine without an Xeon Phi and it run just fine on the CPU! Is this guaranteed? When you have no accelerator on the machine the target device(1) is ignored?
是的。不确定标准，但 icc 和 gcc 中的卸载是通过这种方式实现的。
Is it possible to do something like std::cout << print_phi_card_name_or_uid(); inside an OpenMP offloaded region (so I will know for sure in which card my software is running)?
OpenMP 4.5 仅提供omp_is_initial_device() 区分主机和加速器的功能。也许有一些英特尔特定的接口可以做到这一点。