Hybridizer 是一個來自 Altimesh 的編譯器，它允許您從 C 代碼或.NET 程序集編程 GPUs 和其他加速器。使用修飾符號來表示并行性， Hybridizer 生成針對多核 CPUs 和 GPUs 優化的源代碼或二進制文件。在這篇博文中，我們展示了 CUDA 的目標。

圖 1 顯示了混合器編譯管道。使用 Parallel.For 等并行化模式，或者像在 CUDA 中那樣顯式地分配并行工作，您可以從加速器的計算馬力中獲益，而無需了解其內部架構的所有細節。

圖 1 雜交劑管道。

[EntryPoint]
public static void Run(double[] a, double[] b, int N)
{
  Parallel.For(0, N, i => { a[i] += b[i]; });
}

您可以使用 NVIDIA Nsight Visual Studio Edition 在 GPU 上調試和分析這段代碼。Hybridizer 實現高級 C＃功能，包括虛擬功能和泛型。

哪里可以獲取 Hybridizer

Hybridizer 有 兩個版本 ：

Hybridizer 軟件套件：啟用 CUDA 、 AVX 、 AVX2 、 AVX512 目標并輸出源代碼。可以查看此源代碼，這在投資銀行等一些業務中是強制性的。 Hybridizer 軟件套件是根據客戶 應要求 獲得許可的。

雜交者基本要素 ：僅啟用 CUDA 目標并僅輸出二進制文件。 Hybridizer Essentials 是免費的 Visual Studio 擴展 ，沒有硬件限制。 您可以在 GitHub 上找到一組基本的代碼示例和教育材料 。這些樣本也可以用來重現我們的性能結果。

在提供自動默認行為的同時， Hybridizer 在每個階段都提供了完全的開發人員控制，允許您重用現有的特定于設備的代碼、現有的外部庫或定制的手工代碼片段。

調試和分析

使用調試信息編譯時，可以在目標硬件上運行優化的代碼時，在 Microsoft Visual Studio 中調試 Hybridizer C #/。 NET 代碼。例如，用 C 編寫的程序可以在 Visual Studio 中命中 C 文件中的斷點，并且可以探索駐留在 GPU 上的本地變量和對象數據。

圖 2 ：使用 Hybridizer 和 NVIDIA Nsight VisualStudio Edition 調試運行在 GPU 上的 C 代碼。

您可以在復雜的項目中集成 Hybridizer ，即使在代碼不可用或混淆的庫中也是如此，因為 Hybridizer 操作的是 MSIL 字節碼。我們在 我們的博客帖子 中展示了這種能力，即在不修改庫的情況下，用雜交子加速大型圖像處理庫。在 MSIL 字節碼上操作還支持在。 Net 虛擬機上構建的各種語言，例如 VB 。 Net 和 F 。

所有這些靈活性并不是以性能損失為代價的。正如我們的 benchmark 所說明的，雜交器生成的代碼可以執行與手寫代碼一樣好的性能。您可以使用性能分析器，如 NVIDIA Nsight 和 NVIDIA 可視化探查器來測量生成的二進制文件的性能，性能指標引用原始源代碼（例如 C ）。

一個簡單的例子：曼德爾布洛特

作為第一個示例，我們演示了在 NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti GPU （ Pascal 體系結構；計算能力 6 。 1 ）上運行的 Mandelbrot 分形的渲染。

Mandelbrot C 代碼

下面的代碼片段顯示了純 C #。它在 CPU 上平穩運行，沒有任何性能損失，因為大多數代碼修改都是在運行時沒有影響的屬性（例如 Run 方法上的 EntryPoint 屬性）。

[EntryPoint]
public static void Run(float[,] result)
{
    int size = result.GetLength(0);
    Parallel2D.For(0, size, 0, size, (i, j) => {
        float x = fromX + i * h;
        float y = fromY + j * h;
        result[i, j] = IterCount(x, y);
    });
}

public static float IterCount(float cx, float cy)
{
    float result = 0.0F;
    float x = 0.0f, y = 0.0f, xx = 0.0f, yy = 0.0f;
    while (xx + yy <= 4.0f && result < maxiter) {
        xx = x * x;
        yy = y * y;
        float xtmp = xx - yy + cx;
        y = 2.0f * x * y + cy;
        x = xtmp;
        result++;
    }
    return result;
}

EntryPoint屬性告訴雜交器生成一個 CUDA 內核。多維數組映射到內部類型，而Parallel2D.For映射到 2D 執行網格。給出幾行樣板代碼，我們在 GPU 上透明地運行這段代碼。

float[,] result = new float[N,N];
HybRunner runner = HybRunner.Cuda("Mandelbrot_CUDA.dll").SetDistrib(32, 32, 16, 16, 1, 0);
dynamic wrapper = runner.Wrap(new Program());
wrapper.Run(result);

描繪

我們使用 Nvidia Nsight Visual Studio Edition 探查器分析了這段代碼。 C 代碼在 CUDA 源代碼視圖中鏈接到 PTX ，如圖 3 所示。

圖 3 。在 CUDA 源代碼視圖中分析 Mandelbrot C #代碼。

剖析器允許使用與 CUDA C ++代碼相同的調查級別。

至于性能，這個例子達到了峰值計算 FLOP / s 的 72 。 5% ，這是用 CUDA C++ 手寫的相同代碼的 83% 。

圖 4 ： Profiler 輸出顯示了 GPU 上 Mandelbrot 代碼的利用率和執行效率。它達到了與手寫 CUDA C ++代碼差不多的良好效率。

使用雜交器提供的擴展控制，可以從 C 代碼中獲得更好的性能。正如下面的代碼所示，語法與 CUDA C ++非常類似。

[EntryPoint]
public static void Run(float[] result)
{
    for (int i = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y; i < N; i += blockDim.y * gridDim.y)
    {
        for (int j = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x; j < N; j += blockDim.x * gridDim.x)
        {
            float x = fromX + i * h;
            float y = fromY + j * h;
            result[i * N + j] = IterCount(x, y);
        }
    }
}

在這種情況下，生成的代碼和手寫的 CUDA C ++代碼執行一致，達到峰值觸發器的 87% ，如圖 5 所示。

圖 5 ：分析手動優化的 Mandelbrot C 代碼。

泛型與虛函數

Hybridizer 在設備功能上支持 泛型和虛函數調用 。現代編程語言的這些基本概念促進了代碼模塊化并提高了表達能力。然而， C 型的類型解析是在運行時完成的，這引入了一些性能上的懲罰。席。 NET- 泛型可以在保持靈活性的同時實現更高的性能： FixZER 將泛型映射到 C ++模板，這些模板在編譯時被解決，允許函數內聯和過程間優化。另一方面，虛擬函數中的方法被映射到另一個虛擬函數中。

模板實例化提示由兩個屬性 HybridTemplateConcept 和 HybridRegisterTemplate 提供給混合器（在設備代碼中觸發實際的模板實例化），另一個使用模板映射。基準依賴于一個公開下標運算符的公共接口 IMyArray ：

[HybridTemplateConcept]
public interface IMyArray {

    double this[int index] { get; set; }
}

這些操作員必須與設備功能“混合”。為此，我們將Kernel屬性放在實現類中。

public class MyArray : IMyArray {
    double[] _data;

    public MyArray(double[] data) {
        _data = data;
    }

    [Kernel]
    public double this[int index] {
        get { return _data[index]; }
        set { _data[index] = value; }
    }
}

虛函數調用

在第一個版本中，我們使用接口編寫一個流算法，而不向編譯器提供進一步的提示。

public class MyAlgorithmDispatch {
    IMyArray a, b;

    public MyAlgorithmDispatch(IMyArray a, IMyArray b)  {
        this.a = a;
        this.b = b;
    }

    [Kernel]
    public void Add(int n) {
        IMyArray a = this.a;
        IMyArray b = this.b;
        for (int k = threadIdx.x + blockDim.x * blockIdx.x;
             k < n;
             k += blockDim.x * gridDim.x) {
            a[k] += b[k];
        }
    }
}

因為我們在a和b上調用下標運算符，所以在 MSIL 中有一個callvirt。

IL_002a: ldloc.3
IL_002b: ldloc.s 4
IL_002d: callvirt instance float64 Mandelbrot.IMyArray::get_Item(int32)
IL_0032: ldloc.1
IL_0033: ldloc.2
IL_0034: callvirt instance float64 Mandelbrot.IMyArray::get_Item(int32)
IL_0039: add
IL_003a: callvirt instance void Mandelbrot.IMyArray::set_Item(int32, float64)

檢查生成的二進制文件顯示， Hybridizer 在虛擬函數表中生成了一個查找，如圖 6 所示。

圖 6 PTX 中的虛函數調用。

這個版本的算法消耗 32 個寄存器，達到 271 GB / s 的帶寬，如圖 7 所示。在相同的硬件上， CUDA 工具箱中的 bandwidthTest 示例達到 352Gb / s 。

圖 7 由于虛擬函數調用，實現的帶寬較低。

虛函數表導致更大的寄存器壓力，并阻止內聯。

一般呼叫

我們用泛型編寫了第二個版本，要求雜交子生成模板代碼。

[HybridRegisterTemplate(Specialize = typeof(MyAlgorithm))]
public class MyAlgorithm where T : IMyArray
{
    T a, b;

    [Kernel]
    public void Add(int n)
    {
            T a = this.a;
            T b = this.b;
            for (int k = threadIdx.x + blockDim.x * blockIdx.x;
                 k < n;
                 k += blockDim.x * gridDim.x)
               a[k] += b[k];
            }
    }

    public MyAlgorithm(T a, T b)
    {
            this.a = a;
            this.b = b;
    }
}

使用 RegisterTemplate 屬性， Hybridizer 生成適當的模板實例。然后優化器內聯函數調用，如圖 8 所示。

圖 8 使用泛型參數生成內聯函數調用，而不是虛擬函數表查找。

泛型參數的性能要好得多，達到 339gb / s ，性能提高了 25% （圖 9 ），比 bandwidthTest 提高了 96% 。

圖 9 由于函數內聯，泛型實現了更高的帶寬。

開始使用雜交劑

Hybridizer 支持多種 C 特性，允許代碼分解和表達能力。 Visual Studio 與 Nsight （調試器和探查器）的集成為您提供了一個安全高效的開發環境。 Hybridizer 即使在非常復雜、高度定制的代碼上也能獲得出色的 GPU 性能。

關于作者

Florent Duguet 是 Altimesh 的創始人， Altimesh 是一家法國軟件工程公司，專門從事自動代碼轉換和多核和多核代碼優化。他學習數學、物理和計算機科學，并于 2005 年獲得計算機圖形學博士學位。作為 GPU 計算領域的早期采用者， Florent 自 2007 年初開始在各種環境中實施 CUDA 解決方案，如定量金融、石油和天然氣以及圖像處理，同時致力于 Hybridizer 以實現代碼轉換的自動化。

R é gis 是 Altimesh 的研究工程師。他于 2010 年畢業于 Ecole Polytechnique ，學習純數學和應用數學，如拓撲學和計算流體力學。瑞吉斯在加入 Altimesh 之前曾在微軟做過三年的工程師。 Regis 專注于使 LLVM-IR 成為雜交劑和雜交劑要素開發的輸入。

審核編輯：郭婷