为什么 OpenACC 教程代码不在 GPU 上执行？

Question

我正在尝试运行 https://gcc.gnu.org/wiki/OpenACC#OpenACC_kernels_Construct_Optimization_Tutorial

上的 OpenACC 教程

编译器是 g++ 9.2 64 位，作为 MSYS MINGW64 包的一部分。

C:\Users\TJ\Documents\GpuDemo>其中 g++

C:\msys64\mingw64\bin\g++.exe

C:\Users\TJ\Documents\GpuDemo>g++ --version

这是构建我的代码的命令：

g++ -m64 -std=c++17 gpudemo.cpp -o gpudemo.exe -fopenmp -fopenacc

单线程和 OpenMP 多线程调用工作正常。但是 OpenACC 代码不会进入 GPU； CPU运行宁。 GPU运行时间与单线程运行时间相同。我的电脑是 Lenovo D20，配备双 Intel Xeon 5675 处理器（每个 6 核）和 NVidia GeForce GTX 970 显卡，运行ning Windows 7 Pro SP1 64 位。

程序输出：

C:\Users\TJ\Documents\GpuDemo>gpudemo

乘以 2000x2000 矩阵。

单线程：54104.1毫秒

多线程：5036.29 毫秒

GPU：54371.1 毫秒

如果我设置环境变量ACC_DEVICE_TYPE=NVIDIA，会报错"libgomp: device type NVIDIA not supported."

如何获取本教程代码以使用 GPU？


// https://gcc.gnu.org/wiki/OpenACC


#include <iostream>
#include <chrono>

#define N 2000

void matrix_multiply_single_thread (float r[N][N], const float a[N][N], const float b[N][N])
{
  for (int j = 0; j < N; j++)
    {
      for (int i = 0; i < N; i++)
        {
          float sum = 0;
          for (int k = 0; k < N ; k++)
            sum += a[i][k] * b[k][j];
          r[i][j] = sum;
        }
    }
}

void matrix_multiply_multi_thread (float r[N][N], const float a[N][N], const float b[N][N])
{
    #pragma omp parallel for
  for (int j = 0; j < N; j++)
    {
      for (int i = 0; i < N; i++)
        {
          float sum = 0;
          for (int k = 0; k < N ; k++)
            sum += a[i][k] * b[k][j];
          r[i][j] = sum;
        }
    }
}

void matrix_multiply_gpu (float r[N][N], const float a[N][N], const float b[N][N])
{
  #pragma acc kernels \
    copy(r[0:N][0:N], a[0:N][0:N], b[0:N][0:N])
  {
    #pragma acc loop independent
    for (int j = 0; j < N; j++)
      {
        #pragma acc loop independent
        for (int i = 0; i < N; i++)
          {
            float sum = 0;
            // #pragma acc loop seq
            #pragma acc loop independent reduction(+: sum)
            for (int k = 0; k < N ; k++)
              sum += a[i][k] * b[k][j];
            r[i][j] = sum;
          }
      }
  }
}

static float a[N][N], b[N][N], r[N][N];

int main()
{
    std::cout << "Multiply a " << N << "x" << N << " matrix.\n\n";
    srand(time(0));
    for (int i = 0; i < N; i++)
    {
        for (int j = 0; j < N; j++)
        {
            a[i][j] = rand();
            b[i][j] = rand();
        }
    }
    auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    matrix_multiply_single_thread(r, a, b);
    auto finish = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    auto microseconds = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(finish - start);
    double milliseconds = (double)microseconds.count() / 1000;
    std::cout << "\nsingle thread: " << milliseconds << " milliseconds\n";

    start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    matrix_multiply_multi_thread(r, a, b);
    finish = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    microseconds = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(finish - start);
    milliseconds = (double)microseconds.count() / 1000;
    std::cout << "multi thread:   " << milliseconds << " milliseconds\n";

    start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    matrix_multiply_gpu(r, a, b);
    finish = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    microseconds = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(finish - start);
    milliseconds = (double)microseconds.count() / 1000;
    std::cout << "GPU:           " << milliseconds << " milliseconds\n";

    return 0;
}

Answer 1

感谢您对此感兴趣。我是为 GCC 贡献 OpenACC 支持和 GPU 代码卸载的团队的一员，我们仍在努力。

您正在使用的编译器未构建为支持 GPU 代码卸载——如您运行进入的错误消息 "libgomp: device type NVIDIA not supported" 所示。

事实上，到目前为止，我们还没有看到任何关于人们构建 GCC 并支持 Windows 主机的代码卸载的报告。可能需要为 GCC/nvptx-tools 做一些开发工作，但到目前为止我们还没有签约从事这方面的工作，也没有任何志愿者贡献相应的代码更改。

为什么 OpenACC 教程代码不在 GPU 上执行？

Why isn't the OpenACC tutorial code executing on the GPU?

g++

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