CUDA* から C++ with SYCL* へのコード移行
C++ with SYCL* は、アクセラレーターを使用するアプリケーション向けに統一されたプログラミング・モデルを提供し、パフォーマンスの移植性と C++ との整合性を向上します。このページでは、実際にコードを移行するにあたって重要となる点について紹介します。
HPSC ゲストスピーカーとしてもお馴染みの Intel 社シニアエンジニア James Reinders 氏による日本語字幕付きの紹介動画で概要をご確認ください。
何かお困りのことはありますか？
エクセルソフトでは、CUDA* から C++ with SYCL* への移行支援ツール「インテル® DPC++ 互換性ツール」が同梱されたインテル® oneAPI ベース・ツールキット向けに、有償サポートサービス製品を提供しています。有効なサポートサービスをお持ちのお客様は、技術サポートを日本語でご利用いただけます。
こちらのページで紹介しているソフトウェア・ツールの使用方法やサンプルの実装方法、実際のコード移行時に発生した問題点やコードの移行支援に関するご相談などがございましたら、以下のフォームよりお気軽にお問い合わせください。
移行に必要なソフトウェアの使い方
インテル® DPC++ 互換性ツールは、既存の CUDA* コードから C++ with SYCL* への移行を支援するソフトウェアです。ローカルマシン上でインタラクティブな JupyterLab* 環境にアクセスして、このツールの使用方法について学びましょう。詳細は、自己学習向けに提供されている Jupyter* ノートブックのチュートリアルを参照してください。
Jupyter* ノートブックのチュートリアルでは、以下について学ぶことができます。
- 1 種類の簡単なサンプルコードの移行
- 全体的な移行プロセスについて学べる 2 種類の実際のコードの移行
チュートリアルを利用するには、事前にインテル® oneAPI ベース・ツールキットをインストールする必要があります。日本語での無料サポートサービス (14日間限定) 付きのダウンロードのお申込みはこちら。
移行方法のサンプル紹介動画 (英語) では、以下について学ぶことができます。
- 標準ベースの C++ with SYCL* の概要
- インテル® DPC++ 互換性ツールの紹介と使い方
- 実際のサンプルコードを使用したハンズオン形式のデモ
- コードの移行に必要な一般的なタスクに関するディスカッション
アルゴリズムの移行サンプル
以下のエンドツーエンドの移行サンプルでは、実際に CUDA* アルゴリズムをヘテロジニアス・プログラミング言語である C++ with SYCL* へ移行する方法を紹介します。
数値線形代数における対角優位な連立一次方程式 Ax=b の近似数値解を求めます。
グラフをトラバースするソーティング・ネットワークです。小規模から中規模の (キーと値の) 配列ペアのバッチをソートするのに適したアルゴリズムです。
オプティカル・フローとは、物体やカメラの移動によって生じる、隣接フレーム間の画像オブジェクトの動きの見え方のパターンです。
MonteCarloMultiGPU サンプルの CUDA* から SYCL* への移行
モンテカルロ法を使用して、指定された一連のヨーロピアン・オプションの公正なコール価格を評価します。このサンプルは、1 つの CPU スレッドを使用して複数の GPU を制御します。
ConcurrentKernels アプリケーションの CUDA* から SYCL* への移行
GPU 上で複数のカーネルを同時に実行する SYCL* キューの使用を実証します。
SimpleCUDAGraphs の CUDA* から SYCL* への移行
Taskflow プログラミング・モデルを使用して、単純な明示的 CUDA* グラフ API を SYCL* の同等の API へ移行します。
QuasirandomGenerator の CUDA* から SYCL* への移行と最適化
標準正規分布を生成するニーダーライター準乱数列ジェネレーターと逆累積正規分布関数を実装します。
分離可能な畳み込みの CUDA* から SYCL* への移行と最適化
分離可能な畳み込みとは、1 つの畳み込みを 2 つ以上の畳み込みに分割して、同じ出力を生成する処理です。
移行方法と日本語リソース
C++ with SYCL* で既存の CUDA* コードをマルチプラットフォーム対応のプログラムに移行するには、以下の 2 とおりの方法があります。
インテル® DPC++ 互換性ツールを使用する場合
インテル® DPC++ 互換性ツールは、インテル® oneAPI ベース・ツールキットに含まれるコンポーネントです。このツールは、CUDA* 言語カーネルとライブラリー API 呼び出しを移行し、CUDA* コードの約 80% から 90% を C++ with SYCL* に移行します。さらに、コードの記述とチューニングに役立つインライン・コメントを生成します。
以下のガイドを参照して、CUDA* コードの移行を開始しましょう。
- 導入ガイド日本語版 (iSUS 限定公開)
- ワークフロー日本語版 (iSUS 限定公開)
- デベロッパー・ガイドおよびリファレンス日本語版 (iSUS 限定公開)
- ベストプラクティス日本語版 (iSUS 限定公開)
- SYCL* 2020 仕様日本語版 (iSUS 限定公開)
- SYCL* 2020 API リファレンス・ガイド日本語版 (iSUS 限定公開)
- SYCL* リファレンス日本語版 (iSUS 限定公開)
- Intel 社ウェビナー「CUDA* から DPC++ へ移行してエッジの計算パフォーマンスを最適化」日本語版 (有償サポートサービス購入者向け限定公開)
SYCLomatic ツールを使用する場合
開発者のご要望にお応えし、インテル® DPC++ 互換性ツールがオープンソースのプロジェクト「SYCLomatic」としてリリースされました。このプロジェクトのソースコードは、GitHub* (英語) で公開されており、インテルが提供するツールと同等の移行機能を備えています。コミュニティーによる貢献も歓迎します。
CUDA* 開発環境における SYCLomatic インストール手順
- GitHub* 上で SYCLomatic のリリースページ (英語) にアクセスします。
- インストールを希望するバージョン内に表示された [Assets] を展開して、最新の Linux* 向けパッケージを見つけます。
- 最新の linux_release.tgz へのリンクをコピーします。
- CUDA* 開発環境で以下のコマンドを実行することで、インストールが完了します。
$ mkdir syclomatic; cd syclomatic $ wget <ステップ 3 でコピーした linux_release.tgz へのリンクアドレス> $ tar -cvf linux_release.tgz $ export PATH="/home/$USER/syclomatic/bin:$PATH" $ c2s --version
その他のリソース
以下のエンドツーエンドの移行サンプルでは、実際に CUDA* アルゴリズムをヘテロジニアス・プログラミング言語である C++ with SYCL* へ移行する方法を紹介します。
HIPCL とインテル® DPC++ 互換性ツールによる CUDA* の移行
オークリッジ国立研究所 (ORNL) の研究者である Zheming Jin 氏は、複数のベンチマーク・アプリケーションを移行して DPC++ を評価しています。
インテル® oneAPI を使用した CUDA* 最適化カーネルのインテル® GPU への移行
NASA の研究科学者である Eric Nielson 氏とオールド ドミニオン大学のコンピューター・サイエンスの教授である Mohammad Zubair 博士が、CUDA* 向けに最適化されたカーネルを oneAPI に移行した経験を共有しています。
DPC++ for CUDA* により SYCL* をエクサスケール以前のスーパーコンピューティングに導入
Codeplay の主任ソフトウェア・エンジニアの Gordon Brown 氏が、SYCL* を使用して移行したカーネルをエクサスケール以前のマシンにスケーリングすることについて述べています。
ストックホルム大学で GROMACS を研究している生物物理学の教授である Erik Lindahl 氏は、インテル® DPC++ 互換性ツールを使用して CUDA* コードを SYCL* に移行し、コードをクロスアーキテクチャー対応にした経験を紹介しています。
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NVIDIA* や AMD* のターゲット GPU で C++ with SYCL* コードを実行するには？
NVIDIA* GPU および AMD* GPU 向け Codeplay プラグインは、SYCL* で記述したコードを NVIDIA* や AMD* のターゲット GPU で実行するために、インテル® oneAPI ベース・ツールキットのインテル® oneAPI DPC++/C++ コンパイラーを補完する無料バイナリーです。エクセルソフトでは、SYCL* アプリケーションをコンパイルする際の疑問点に関して、優先サポートを利用するための有償サポートサービス製品を提供しています。