OpenCL 2.0 异构计算 [第三版] (中文)
  • Introduction
  • 序言
  • 第1章 简介异构计算
    • 1.1 关于异构计算
    • 1.2 本书目的
    • 1.3 并行思想
    • 1.4 并发和并行编程模型
    • 1.5 线程和共享内存
    • 1.6 消息通讯机制
    • 1.7 并行性的粒度
    • 1.8 使用OpenCL进行异构计算
    • 1.9 本书结构
  • 第2章 设备架构
    • 2.1 介绍
    • 2.2 硬件的权衡
    • 2.3 架构设计空间
    • 2.4 本章总结
  • 第3章 介绍OpenCL
    • 3.1 简介OpenCL
    • 3.2 OpenCL平台模型
    • 3.3 OpenCL执行模型
    • 3.4 内核和OpenCL编程模型
    • 3.5 OpenCL内存模型
    • 3.6 OpenCL运行时(例子)
    • 3.7 OpenCL C++ Wapper向量加法
    • 3.8 CUDA编程者使用OpenCL的注意事项
  • 第4章 OpenCL案例
    • 4.1 OpenCL实例
    • 4.2 直方图
    • 4.3 图像旋转
    • 4.4 图像卷积
    • 4.5 生产者-消费者
    • 4.6 基本功能函数
    • 4.7 本章总结
  • 第5章 OpenCL运行时和并发模型
    • 5.1 命令和排队模型
    • 5.2 多命令队列
    • 5.3 内核执行域:工作项、工作组和NDRange
    • 5.4 原生和内置内核
    • 5.5 设备端排队
    • 5.6 本章总结
  • 第6章 OpenCL主机端内存模型
    • 6.1 内存对象
    • 6.2 内存管理
    • 6.3 共享虚拟内存
    • 6.4 本章总结
  • 第7章 OpenCL设备端内存模型
    • 7.1 同步和交互
    • 7.2 全局内存
    • 7.3 常量内存
    • 7.4 局部内存
    • 7.5 私有内存
    • 7.6 统一地址空间
    • 7.7 内存序
    • 7.8 本章总结
  • 第8章 异构系统下解析OpenCL
    • 8.1 AMD FX-8350 CPU
    • 8.2 AMD RADEON R9 290X CPU
    • 8.3 OpenCL内存性能的考量
    • 8.4 本章总结
  • 第9章 案例分析:图像聚类
    • 9.1 图像聚类简介
    • 9.2 直方图的特性——CPU实现
    • 9.3 OpenCL实现
    • 9.4 性能分析
    • 9.5 本章总结
  • 第10章 OpenCL的分析和调试
    • 10.1 设置本章的原因
    • 10.2 使用事件分析OpenCL代码
    • 10.3 AMD CodeXL
    • 10.4 如何使用AMD CodeXL
    • 10.5 使用CodeXL分析内核
    • 10.6 使用CodeXL调试OpenCL内核
    • 10.7 使用printf调试
    • 10.8 本章总结
  • 第11章 高级语言映射到OpenCL2.0 —— 从编译器作者的角度
    • 11.1 简要介绍现状
    • 11.2 简单介绍C++ AMP
    • 11.3 编译器的目标 —— OpenCL 2.0
    • 11.4 C++ AMP与OpenCL对比
    • 11.5 C++ AMP的编译流
    • 11.6 编译之后的C++ AMP代码
    • 11.7 OpenCL 2.0提出共享虚拟内存的原因
    • 11.8 编译器怎样支持C++ AMP的线程块划分
    • 11.9 地址空间的推断
    • 11.10 优化数据搬运
    • 11.11 完整例子:二项式
    • 11.12 初步结果
    • 11.13 本章总结
  • 第12章 WebCL:使用OpenCL加速Web应用
    • 12.1 介绍WebCL
    • 12.2 如何使用WebCL编程
    • 12.3 同步机制
    • 12.4 WebCL的交互性
    • 12.5 应用实例
    • 12.6 增强安全性
    • 12.7 服务器端使用WebCL
    • 12.8 WebCL的状态和特性
  • 第13章 其他高级语言中OpenCL的使用
    • 13.1 本章简介
    • 13.2 越过C和C++
    • 13.3 Haskell中使用OpenCL
    • 13.4 本章总结
Powered by GitBook
On this page
  • 10.5.1 内核分析器的统计和ISA码展示页面
  • 10.5.2 内核分析器的分析界面

Was this helpful?

  1. 第10章 OpenCL的分析和调试

10.5 使用CodeXL分析内核

Previous10.4 如何使用AMD CodeXLNext10.6 使用CodeXL调试OpenCL内核

Last updated 6 years ago

Was this helpful?

分析模式下,CodeXL可以当做静态分析工具使用。AMD显卡上,分析模式可以用来编译、分析和反汇编一个OpenCL内核。分析模式可选择界面方式和命令行方式。在这之后我们就称CodeXL为“内核分析器”。内核分析器也可以通过命令行使用,在CodeXL安装目录下,有一个CodeXLAnalyzer.exe,可以直接在命令行中执行。

内核分析器是一个离线编译器,还是一个分析工具。其能将内核源码编译成任意支持的GPU(需要驱动支持)上可执行的二进制文件。为了使用内核分析器,AMD OpenCL运行时需要提前在系统中安装好。为了对OpenCL内核进行静态分析,内核必须由内核分析器编译。为了使用内核分析器编译内核,只需要将OpenCL内核源码放置在CodeXL的主窗口内(如图10.6所示)即可。内核分析器可以带来以下一些收益:

  1. 使用OpenCL内核源码:内核分析器不需要编译主机端源码,只需要编译OpenCL内核即可,其对于OpenCL内核源码来说,是一个很有用的工具。内核分析器包含一个离线编译器,这个编译器可以编译和反汇编OpenCL内核,并且通过分析工具能看到内核的ISA码。编译中出现的错误将出现在输出界面中。当不同的GPU设备支持不同的OpenCL扩展和内置函数时,内核分析器可以对内核进行检查,看其是否能在不同的GPU设备上编译通过。

  2. 生成OpenCL二进制文件:通常开发者不会希望将自己的内核源码进行发布。在这种情况下,OpenCL内核会以二进制文件和主要执行库或可执行文件一起发布。同样,OpenCL API也能对内核进行编译,并且保存成二进制文件。生成的二进制文件,只能用于同一平台上的设备。内核分析器命令行方式也可以生成二进制内核文件,用户使用这个工具可以生成AMD平台上支持的二进制内核。另外,内核分析器将一些选项的设置在内核二进制ELF文件中的某些字段中。这样就能避免以源码的形式发布内核了。这个二进制文件中只包含了ISA或LLVM的中间码,或源码。OpenCL内核二进制中不同字段所扮演的角色不同:

    · ISA字段:如果开发者要包含一种特殊GPU设备的ISA码在二进制内核中,那么就要为其他OpenCL设备重新生成相应的二进制内核。

    · LLVM IR字段:OpenCL二进制俄日那劲中的LLVM IR(或AMD IL)都支持大部分AMD设备。在OpenCL运行时,会将IR翻译成对应GPU的ISA。

  3. 预先对内核的性能进行评估:因为每个内核都能相对于主机端代码单独执行。这样就不需要知道太多OpenCL程序实现的细节。从而,能根据目标机器的信息对内核提前进行性能评估。

内核分析器载入内核源码时,内核分析器可以只构建OpenCl内核,并且完成对该内核的分析。执行build and Analyze这步时,内核分析器会展示一些Graphics IP版本号(如图10.5所示)。每一个Graphics IP版本都会展示相应的AMD IL和GPU ISA代码(如图10.6所示)。

图10.5 AMD CodeXL的分析模式。NBody中OpenCL内核在不同版本的图像架构下的不同中间码展示。

图10.6 内核分析的ISA显示页面。NBody OpenCL内核在多个GPU架构下编译。对于每个GPU架构,AMD IL码和GPU ISA码都可以进行评估。

下一节中,将会展开上面的内容,继续介绍内核分析器,并且也会讨论分析内核IL和ISA代码的好处。内核分析器包括了ISA页面显示,统计显示和分析显示页面。

10.5.1 内核分析器的统计和ISA码展示页面

与X86的ISA相同,GPU的ISA也是一段很复杂的指令队列。有时这些代码对于非常牛X的开发者来说,也很难读懂。不过,内核分析器基于高阶分析所产生的GPU ISA码,可在应用早期阶段帮助OpenCL应用开发者提升应用性能。为指定设备进行内核优化时,通常就会对ISA码进行分析。了解ISA码的益处,如下所示:

  • 可以看到使用了多少通用寄存器,并且了解使用的寄存器数量是否会过多。要是过多的话,应用就会使用全局内存来替代这些寄存器,从而造成访存的高延迟。寄存器使用的统计有助于我们对内核代码进行重构,从而减少或复用一定数量的通用寄存器,或者更多的使用局部内存。

  • 可以看到不同的显卡架构,ISA指令中进行了不同次数的读取和存储,这些指令使用的数量,对于开发者来说是可控的。在了解指令数量之后,可以尽可能减少每个工作项读取或存储数据的尺寸。

  • 可以通过类似循环展开的方式观察生成ISA码有和不同,从而达到优化的目的。而且开发者可以了解OpenCL的一些内置函数(比如原子操作)是如何进行实现的。

这样就可以通过分析ISA码,对OpenCl内核源码进行优化。优化之后的内核代码可使用内核分析器生成ISA代码,观察相应的分支是出现了,还是消失了。不过这种方式很那将OpenCL源码与ISA码关联到一起。开发者可以选择使用-O0作为内核分析器的编译选项,不让编译器对OpenCL内核进行任何的优化。

内核分析器的统计界面,如图10.7所示。统计页面可以帮助开发者了解OpenCL内核使用了多少资源。AMD OpenCL编译器会将OpenCL内核所要使用GPU资源进行记录。当每个计算单元上的波面阵数量确定,那么内核就会使用占用的方式使用对应资源。现代AMD GPU可以在每个SIMD单元上并发执行10个波面阵,从而能够很好的隐藏延迟。计算单元上波面阵数量的分配也是要根据相应的资源(局部内存,矢量和标量寄存器)进行。NBody中内核占用的资源如图10.7所示。我们可以看到Nbody内核被计算单元中的向量寄存器所限制。

图10.7 内核分析器中对于NBody内核的统计显示。我们可以看到并发波面阵的数量,其分配数量被向量寄存器的数量所限制。

10.5.2 内核分析器的分析界面

内核分析器的统计和ISA页面,都能可以同时展示IL码、ISA码和OpenCL内核源码。

内核分析器包含了一个OpenCL内核分析页面。在分析界面中可以加载每次任务中的所有内核。分析页面会计算出OpenCL内核运行的近似时间。该时间是通过对目标设备进行仿真后,运行得到的。

图10.8 对NBody应用的内核分析界面。对于不同框架的GPU,进行相应的性能评估。

OpenCL内核运行仿真时间如图10.8所示。内核分析器会对OpenCL内核进行评估。当内核分析器无法使用输入数据执行时,其会取推断有多少循环和分支需要执行,并且推断需要执行多少次。推断方式描述如下:

  • 全真:所有线程的分支状态为真——进入设计好的标签内。

  • 全假:所有线程的分支状态为假——执行下一个分支。

  • 皆有:一些线程的分支状态为假——执行所有分支。这样有些进入"else"分支的语句就完全不起作用。

内核分析器就是通过以上的方法对OpenCL内核,进行耗时评估的。图10.8展示了对NBody内核在不同架构GPU上的评估。“True”、“False”和“Both”列展示了每中类型的推断,这些推断可以用来评估OpenCL内核运行时间的上限和下限。

另外,分析界面也提供统计,比如:需要执行多少向量和标量指令,标量获取指令的数量。对于开发者来说,这些统计对于应用的性能评估很有帮助;对于是那些没有特定GPU设备的开发人员来说,这样无疑是在开发时的一种解脱。