調優數學庫是從HPC系統中提取最終性能的一種簡單而可靠的方法。 然而，對于長期存在的應用程序或需要在各種平臺上運行的應用程序來說，為每個供應商或庫版本調整庫調用可能是一個維護噩夢。

一個編譯器可以自動生成對調優的數學庫的調用，這給您提供了兩個世界中最好的：易于移植和最終性能。 在這篇文章中，我展示了如何無縫地加速GPU上的許多標準Fortran數組intrinsic和語言構造。 nvfortran編譯器通過將Fortran語句映射到NVIDIA cu TEN SOR庫中可用的函數來自動實現這種加速，這是一種第一種GPU加速的張量線性代數庫，提供張量收縮、約簡和元素操作。

一個簡單的上車到NVIDIA GPU

下面是標準Fortran數組內在函數如何映射到GPU加速的數學庫。 在最簡單的層次上，只需要兩個Fortran語句就可以利用cut TEN SOR庫提供的出色性能：

use  卡頓索克斯
...
c = matmul(a,b)

使用的第一個語句 卡頓索克斯 預定義模塊以重載Fortran內部過程、數組表達式和重載賦值的形式包含cuTENSOR庫的接口。這些接口僅用于映射位于GPU設備內存中的陣列。在本文后面，我將從OpenACC和CUDA Fortran程序員的角度討論這意味著什么。定義了這些接口后，第二條語句包含 馬修() 內在調用自動映射到cuTEN SOR函數調用。

接口通過識別和匹配幾種常用模式來實現延遲執行，這些模式可以映射到單個cu TEN SOR內核調用。 在所有情況下，調用多個cu TEN SOR函數來設置cu TEN SOR所需的句柄、描述符數據結構和工作緩沖區。

然而，只有一個內核被啟動到GPU上。 由于性能原因，必須映射整個語句，包括左側數組的賦值。 您不希望編譯器為右側操作的輸入或結果（中間或最終）創建臨時數組，這在Fortran中很常見。

支持標準Fortran操作

cut TEN SOR庫包含一般的置換和收縮操作。 置換的結果可以選擇由元素函數操作，也可以選擇縮放。

nvfortran編譯器可以識別和映射各種Fortran轉換intrinsic和元素intrinsic函數，這些函數與通用數組語法相結合，用于cut TEN SOR功能。 一些比較直接的翻譯包括以下內容：

d = transpose(a)
d = func(transpose(a))
d = alpha * func(transpose(a)

d = reshape(a,shape=[...])
d = reshape(a,shape=[...],order=[...])
d = func(reshape(a,...))
d = alpha * func(reshape(a,...))

d = spread(a,dim=k,ncopies=n)
d = func(spread(a,dim=k,ncopies=n))
d = alpha * func(spread(a,dim=k,ncopies=n))

的投入 馬修() 也可以在CuTEN SOR中置換，結果可以縮放和累積。 這導致了幾種可能的組合，例如以下陳述：

c = matmul(a,b)
c = c + matmul(a,b)
c = c - matmul(a,b)
c = c + alpha * matmul(a,b)
d = alpha * matmul(a,b) + beta * c

c = matmul(transpose(a),b)
c = matmul(reshape(a,shape=[...],order=[...]),b)
c = matmul(a,transpose(b))
c = matmul(a,reshape(b,shape=[...],order=[...]))

使用來自標準Fortran的NVIDIA TensorCores

利用cuTEN SOR和NVIDIA TensorCores可以像下面的代碼示例一樣容易，當您使用包含在其中的隨機數生成特性時 卡頓索克斯 模塊：

program main
 use  卡頓索克斯
 integer, parameter :: ni=5120, nj=5120, nk=5120, ntimes=10
  真實的（8）, allocatable, dimension(:,:) :: a, b, d
 allocate(a(ni,nk),b(nk,nj),d(ni,nj))
 call random_number(a)
 call random_number(b)
 d = 0.0d0

 print *,"cutensor"
 call cpu_time(t1)
 do nt = 1, ntimes
 d = d + matmul(a,b)
 end do
 call cpu_time(t2)

 flops = 2.0*ni*nj*nk
 flops = flops*ntimes
 print *,"times",t2,t1,t2-t1
 print *,"GFlops",flops/(t2-t1)/1.e9
 end program

The 馬修() 內在調用映射到cuTENSOR調用，在可能的情況下無縫地使用Tensor Cores。我將在本文后面展示一些性能結果。

用nvfortran編譯程序

你可能會問這個程序是如何使用cuTEN SOR的，當我早些時候說的 cutensorex 接口只將GPU設備陣列上的操作映射到CuTEN SOR調用。 答案在于程序是如何編譯的：

% nvfortran -acc -gpu=managed -cuda -cudalib main.f90

在這里，我將程序編譯為Open ACC程序，并利用OpenACC管理內存模式，其中所有可分配數組都在CUDA統一內存中分配。 加上了 -cuda 這也支持CUDAFortran擴展，數組本質上是CUDAFortran– 托管數組。 CUDA Fortran通用接口匹配的一個規則是，當主機和設備接口都存在時，對于托管的實際參數更喜歡設備接口。

當聲明、分配和使用在同一個程序單元中時，nvfortran編譯器提供了一些快捷方式。 一般來說，最好使用OpenACC指令來指示編譯器傳遞設備地址，如下面的代碼示例：

!$acc host_data use_device(a, b, d)
 do nt = 1, ntimes
 d = d + matmul(a,b)
 end do
!$acc end host_data

在這種情況下 -cuda 不需要編譯器選項。

使用CUDAFortran的CuTEN SOR

對于CUDAFortran用戶，the cutensorex 模塊和Fortran轉換本質成為高性能和完全可移植代碼的快速路徑。 使用這個 !@cuf 哨兵添加由nvfortranCUDAFortran編譯器解釋和編譯的代碼行，或被標準Fortran編譯器忽略為注釋：

 program main
!@cuf use cutensorex
!@cuf use cudafor
 integer, parameter :: ni=5120, nj=5120, nk=5120, ntimes=10
 real(8), allocatable, dimension(:,:) :: a, b, d
!@cuf attributes(device) :: a, b, d
 allocate(a(ni,nk),b(nk,nj),d(ni,nj))
 call random_number(a)
 call random_number(b)
 d = 0.0d0

 print *,"cutensor"
 call cpu_time(t1)
 do nt = 1, ntimes
 d = d + matmul(a,b)
 end do
 call cpu_time(t2)

 flops = 2.0*ni*nj*nk
 flops = flops*ntimes
 print *,"times",t2,t1,t2-t1
 print *,"GFlops",flops/(t2-t1)/1.e9
 end program

在第6行，我用設備屬性聲明了數組，它將它們放在GPU設備內存中。 但是，它們也可以用托管屬性來聲明。 本程序可編譯并鏈接如下命令：

% nvfortran -Mcudalib main.cuf

在真實（8）數據上測量的性能

下面是性能，從前面示例中使用的真實（8)(雙精度）數據開始。 你可以用幾種方式來衡量矩陣乘性能：

單線程CPU實現

多線程或多核CPU實現

樸素編碼矩陣乘用指令卸載

The 馬修() 內在映射到CuTEN SOR

To get the best threaded-CPU performance, use the basic linear algebra subprogram (BLAS) library routine DGEMM. The equivalent DGEMM call to the earlier operation is the following command:

call dgemm('n','n',ni,nj,nk,1.0d0,a,ni,b,nk,1.0d0,d,ni)

為了了解調優庫在天真的實現中可以提供什么，請使用下面的Open ACC循環結構在GPU上運行。 回路結構采用無特殊平鋪或硬件指令。

!$acc kernels
 do j = 1, nj
 do i = 1, ni
 do k = 1, nk
 d(i,j) = d(i,j) + a(i,k) * b(k,j)
 end do
 end do
 end do
!$acc end kernels

您不僅得到自動GPU加速在V100和A100GPU使用 馬修() 內在的，但在A100上的映射 馬修() 對于cuTensor調用，您可以自動使用FP64TensorCores。

在真實（4)和真實(2）數據上測量的性能

您可以使用相同的運行集執行 真實的（4） （單一精度）數據和調用SGEMM而不是DGEMM。 此外，CUDA11.0cut Tensor Fortran包裝器可以利用A100TF32數據類型和TensorCores。 表2顯示了這些運行的性能。

為什么停在那里？ nvfortran編譯器支持16位浮點格式(FP16 真實的（2） 數據類型。 您可以在前面的測試中更改數組的類型，并在半精度上運行時間。

在V100上引入了半精度數據的TensorCore操作，然后在A100GPU上擴展，以支持TF32和全雙精度DP64TensorCores。 而nvfortran支持 真實的（2） 而TensorCores在V100和A100上，它不支持完整和優化 真實的（2） 在CPU上，標準的BLAS庫也沒有。 在這種情況下，比較GPU加速版本的性能是有意義的（表3）。

雖然A100的性能令人印象深刻，代碼是完全可移植的，但對于TF32和FP16來說，它明顯低于峰值。 有固定的開銷：在每次調用時，創建和銷毀cutTEN SOR張量描述符并創建收縮計劃。 您還必須查詢和管理收縮中使用的工作區需求，這最終可能會調用 古達·馬洛克 and 無庫達 。 如果開銷是5– 對于FP64，這變得更接近25%的TF32和大約35%的FP16，對于這個大小的問題。

對于需要最終性能的開發人員，nvfortran確實直接支持Fortran接口到FortranCutensor模塊中的CcuTEN SORAPI，也是在HPCSDK中提供的。 您可以自己管理張量描述符、計劃和工作區。

結局推論

在這篇文章中，我展示了一些簡單的程序和Fortran intrinsic調用的類型以及可以在GPU上自動加速的代碼模式。 他們甚至可以通過cuTEN SOR自動利用TensorCores。 使用幾乎完全標準的Fortran和完全可移植到其他編譯器和系統的程序，您可以在NVIDIA GPU上實現矩陣乘法、矩陣轉置、元素數組本質和數組語法的多個組合上的近峰性能。

不可能預測你可以用這些新特性做些什么或實現什么。 我期待著看到你的反饋和結果。 NVIDIA繼續添加更多的特性，允許您使用標準Fortran結構以最大性能編程NVIDIA GPU。

關于作者

關于布倫特·萊克
Brent Leback管理NVIDIA HPC編譯器客戶支持和高級服務，并與HPC社區一起移植和優化GPU計算應用程序。 他是CUDAFortran編程語言的共同創造者，并繼續積極參與新的CUDAFortran功能的設計。 他是開放ACC GPU黑客馬拉松的常客，也是CUDA Fortran的專家。

審核編輯 黃昊宇