面向国产异构平台的OpenMP Offload共享内存访存优化

国产异构处理器DCU(deep computing unit)上的本地数据共享(local data share,LDS)是一种低延迟、高带宽的显式寻址内存。国产异构系统的OpenMP未提供LDS访问的编程接口,导致未有效地利用LDS硬件实现数据的高效访存。针对此问题,研究了面向DCU平台的OpenMP Offload执行模式和LDS的分配方法,以及特定于LDS访存的指令结构,实现了LDS访存的手动支持。另外针对于OpenMP Offload的不同执行模式,在此优化方法的基础上实现了LDS访存的自动化,形成了一套面向国产异构平台的高效访存策略。实验采用polybench标准测试集进行测试,利用手动和自动优化方法在单线程模式下平均加速比可达2.60,利用手动优化方法在多线程non-SPMD模式下平均加速比达1.38,利用自动优化方法在多线程SPMD模式下平均加速比达1.11。实验结果表明LDS访存的自动和手动支持有助于提高OpenMP异构程序运行速度。

面向FT-M7002平台点积算法的优化实现

基于国产的FT-M7002平台高性能DSP,针对不同类型的点积算法进行了优化实现,完善了该处理器平台数学库的技术链,充分发挥了FT-M7002内核体系结构优势,对点积算法实现了SIMD向量并行化、DMA双通道传输和SVR传输等优化。该研究充分挖掘了程序的向量并行性,有效地提升了数据传输的速度,提高了程序性能。实验结果表明,输入不同规模大小的数组,不同类型的点积算法在FT-M7002平台上优化后和优化前的平均性能比为12.4166~45.2338。相较于TI官网的dsplib库中不同类型的点积函数在TMS320C6678处理器上运行的性能,FT-M7002平台优化后的性能与TI平台的平均性能比为1.3716~4.5196。实验结果表明了该DSP平台相对于TI主流平台的计算性能优势。