1. 前言
GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）是一种用于处理图形和计算的专用微处理器。在过去的几年中，GPU编程在科学计算和机器学习领域取得了突破性的发展。通常，GPU编程是通过CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构）来实现的，这是NVIDIA提供的一种并行计算平台。
2. 新玩法的背景
在过去，GPU编程主要集中在NVIDIA的CUDA平台上，但现在随着AMD的ROCm（Radeon Open Compute）和Intel的OneAPI的涌现，Linux上的GPU编程的新玩法开始受到关注。这些新平台都支持混合使用CPU和GPU进行并行计算，极大地提升了计算性能。
此外，最近还有一个重大突破，那就是支持将GPU用于深度学习的开源框架TensorFlow和PyTorch。这意味着我们可以在Linux上使用GPU来加速深度学习任务，从而提高训练速度和模型的性能。
3. ROCm平台的使用
3.1 安装
要在Linux上使用ROCm进行GPU编程，首先需要安装ROCm软件包。以下是在Ubuntu上安装ROCm的步骤：
sudo apt update
sudo apt install rocm
安装完成后，运行以下命令来验证安装是否成功：
rocm-smi如果能够正确显示GPU的信息，则说明安装成功。
3.2 编写代码
使用ROCm进行GPU编程需要使用HIP（Heterogeneous Interface for Portability，用于可移植性的异构接口）工具集。HIP允许使用一套代码同时在GPU和CPU上运行，并且能够自动将代码转换为适当的平台。
以下是一个使用HIP编写的向量加法的示例代码：
#include <hip/hip_runtime.h>
#include <iostream>
__global__
void vectorAdd(int *a, int *b, int *c, int size) {
int i = hipBlockIdx_x * hipBlockDim_x + hipThreadIdx_x;
if(i < size) {
c[i] = a[i] + b[i];
}
}
int main() {
int size = 1024;
int *a, *b, *c;
hipMalloc(&a, size * sizeof(int));
hipMalloc(&b, size * sizeof(int));
hipMalloc(&c, size * sizeof(int));
for(int i = 0; i < size; i++) {
a[i] = i;
b[i] = size - i;
}
hipMemcpy(a, a, size * sizeof(int), hipMemcpyHostToDevice);
hipMemcpy(b, b, size * sizeof(int), hipMemcpyHostToDevice);
dim3 grid(1, 1);
dim3 block(size, 1);
vectorAdd<<<grid, block>>>(a, b, c, size);
hipMemcpy(c, c, size * sizeof(int), hipMemcpyDeviceToHost);
for(int i = 0; i < size; i++) {
std::cout << c[i] << " ";
}
hipFree(a);
hipFree(b);
hipFree(c);
return 0;
}
在该代码中，我们通过hipMalloc函数分配了GPU上的内存空间，然后使用hipMemcpy函数将数据从主机内存拷贝到GPU内存，再通过dim3结构设置了网格和块的维度，最后调用kernel函数进行向量加法运算，并通过hipMemcpy函数将结果从GPU内存拷贝回主机内存。
4. OneAPI平台的使用
4.1 安装
要在Linux上使用OneAPI进行GPU编程，首先需要安装OneAPI开发环境。以下是在Ubuntu上安装OneAPI的步骤：
sudo apt update
sudo apt install intel-oneapi-basekit
安装完成后，运行以下命令来验证安装是否成功：
dpcpp --version如果能够正确显示OneAPI的版本信息，则说明安装成功。
4.2 编写代码
使用OneAPI进行GPU编程需要使用Data Parallel C++（DPC++）语言和Intel的SYCL（Single-source C++）标准。SYCL允许使用C++语言进行并行编程，并提供了一套高级API来进行GPU并行计算。
以下是一个使用SYCL编写的向量加法的示例代码：
#include <sycl/sycl.hpp>
#include <iostream>
int main() {
constexpr int size = 1024;
std::vector<int> a(size), b(size), c(size);
for(int i = 0; i < size; i++) {
a[i] = i;
b[i] = size - i;
}
try {
sycl::queue queue;
sycl::buffer<int, 1> bufferA(a.data(), sycl::range<1>(size));
sycl::buffer<int, 1> bufferB(b.data(), sycl::range<1>(size));
sycl::buffer<int, 1> bufferC(c.data(), sycl::range<1>(size));
queue.submit([&](sycl::handler &h) {
auto accessA = bufferA.get_access<sycl::access::mode::read>(h);
auto accessB = bufferB.get_access<sycl::access::mode::read>(h);
auto accessC = bufferC.get_access<sycl::access::mode::write>(h);
h.parallel_for<sycl::range<1>, sycl::id<1>>(sycl::range<1>(size), [=](sycl::id<1> id) {
accessC[id] = accessA[id] + accessB[id];
});
});
queue.wait_and_throw();
for(int i = 0; i < size; i++) {
std::cout << c[i] << " ";
}
} catch(sycl::exception e) {
std::cout << e.what() << std::endl;
}
return 0;
}
在该代码中，我们首先通过std::vector来创建了主机上的向量，并初始化了数据。然后使用sycl::buffer将向量数据传递给GPU，然后使用sycl::queue创建了一个命令队列，并通过queue.submit函数将要执行的任务提交到队列中。在任务中，我们通过sycl::handler设置了内核函数的访问权限，并使用h.parallel_for函数并行执行向量加法运算。最后，我们使用queue.wait_and_throw函数等待任务完成，并打印结果。
5. 结论
通过以上介绍可以看出，在Linux上进行GPU编程的新玩法为科学计算和机器学习提供了更多的选择和灵活性。无论是使用ROCm还是OneAPI，都能够在GPU上加速计算，提高性能。因此，只要掌握了相应平台的使用方法，就能更好地利用GPU的强大计算能力。