occa

性能、便攜性、透明度

OCCA 是一個開源、可移植且供應商中立的框架，用於異質平台上的平行程式設計。 OCCA API 為異質程式設計概念（例如裝置、記憶體或核心）提供統一模型，而 OCCA 核心語言 (OKL) 允許使用基於指令的 C 語言擴充功能來建立便攜式裝置核心。

公共和私營部門的關鍵任務計算科學和工程應用程式都依賴 OCCA。著名用戶包括美國能源部和殼牌公司。

主要特點

• 多個後端- 包括 CUDA、HIP、資料並行 C++、OpenCL、OpenMP (CPU) 和 Metal
• 核心的JIT 編譯與快取
• C、C++ 和Fortran語言支持
• 與後端 API 和核心的互通性
• 透明度—易於理解您的程式碼如何映射到每個平台

要求

最低限度

• CMake v3.21 或更高版本
• C++17編譯器
• C11編譯器

選修的

• Fortan 90 編譯器
• CUDA 9 或更高版本
• HIP 4.2 或更高版本
• SYCL 2020 或更高版本
• OpenCL 2.0 或更高版本
• OpenMP 4.0 或更高版本

建置、測試、安裝

OCCA 使用 CMake 建置系統。請查看安裝指南，全面了解所有建置設定以及在 Windows 或 Mac OS 上建置的說明。

Linux

為了方便起見，提供了 shell 腳本configure-cmake.sh來驅動 CMake 建置。可以在那裡調整編譯器、標誌和其他建置參數。預設情況下，此腳本使用./build和./install作為建置和安裝目錄。

下面示範了建置、測試和安裝 occa 的典型 shell 命令序列：

$ ./configure-cmake.sh
$ cmake --build build --parallel < number-of-threads >
$ ctest --test-dir build --output-on-failure
$ cmake --install build --prefix install

如果依賴安裝在非標準位置，請將對應的環境變數設定為此路徑。

使用

環境

安裝期間，會產生 Env 模組檔案<install-prefix>/modulefiles/occa 。載入此模組時，已安裝的bin 、 lib和include目錄的路徑將附加到環境變數（例如PATH和LD_LIBRARY_PATH中。

建立 OCCA 應用程式

為了方便起見，OCCA 提供了在安裝過程中配置的 CMake 套件檔案。這些套件檔案定義匯入​​的目標OCCA::libocca ，並尋找所有必要的依賴項。

例如，使用 OCCA 的下游項目的 CMakeLists.txt 將包括

 find_package (OCCA REQUIRED)

add_executable (downstream-app ...)
target_link_libraries (downstream-app PRIVATE OCCA::libocca)

add_library (downstream-lib ...)
target_link_libraries (downstream-lib PUBLIC OCCA::libocca)

命令列介面

OCCA 命令列介面可以在<install-prefix>/bin/occa中找到。此工具可用於查詢給定平台上有關硬體和 OCCA 配置的資訊。

例如，呼叫occa info將獲得 OCCA 後端和相關硬體規格，而occa env將顯示 OCCA 相關環境變數的值。若要查看所有可用選項的列表，請呼叫occa --help 。

$ occa info
========+======================+=================================
 CPU(s) | Processor Name       | AMD EPYC 7532 32-Core Processor 
        | Memory               | 251.6 GB                        
        | Clock Frequency      | 2.4 MHz                         
        | SIMD Instruction Set | SSE2                            
        | SIMD Width           | 128 bits                        
        | L1d Cache Size       |   1 MB                          
        | L1i Cache Size       |   1 MB                          
        | L2 Cache Size        |  16 MB                          
        | L3 Cache Size        | 256 MB                          
========+======================+=================================
 OpenCL | Platform 0           | NVIDIA CUDA                     
        | ----------------------+---------------------------------
        | Device 0             | NVIDIA A100-PCIE-40GB           
        | Device Type          | gpu                             
        | Compute Cores        | 108                             
        | Global Memory        | 39.40 GB                        
========+======================+=================================
 CUDA   | Device Name          | NVIDIA A100-PCIE-40GB           
        | Device ID            | 0                               
        | Memory               | 39.40 GB                        
========+======================+=================================

社群

支援

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致謝

這項工作得到了部分支持

• 阿貢領導計算設施，是能源部科學用戶設施辦公室，根據合約 DE-AC02-06CH11357 提供支持
• 百億億次計算項目 (17-SC-20-SC) 是美國能源部科學辦公室和國家核子安全局的聯合項目，負責提供強大的百億億次生態系統，包括軟體、應用程式和硬體技術，支援國家的百億億次運算需求
• 高效百億億次離散化中心 (CEED)，是美國能源部百億億次運算計畫內的聯合設計中心。
• 英特爾
• AMD
• 殼

執照

OCCA 可在 MIT 許可下使用