英特尔oneAPI—DPCT 移植 CUDA 程序方法、示例及注意事项

oneAPI 提供了 DPCT 工具来移植 CUDA 程序，官方称可以移植 95 %的 CUDA 程序。实际体验下来，在自动生成的代码有一些小的语法上错误，需要做一些修正才可正常使用。暂时感觉 AMD 的 hipify 转出来的程序需要修改的内容更少。毕竟 C 语言转 C++ 难度挺大的。可以通过以下途径获取和安装 DPCT：

• 安装 Intel OneAPI Base Toolkit 。
• 单独安装 DPCT。

DPCT 的使用方式

移植单个 CUDA 文件

单个文件时，对 CUDA 程序进行迁移十分的简单，只需要输入下面的命令行即可完成迁移：

dpct --in-root=. src/<cuda_source_code>.cu --cuda-include-path=<path>/cuda/include 

其中cuda_source_code 文件为需要转换的 CUDA 程序。--cuda-include-path 后加 CUDA 头文件的路径。

移植 CUDA 工程

在实际的 CUDA 项目开发中，一般都是通过 Makefile 或者 CMake 来管理工程。DPCT 同样也支持直接对上述方式管理的 CUDA 工程进行移植。不用用户一个一个的将 CUDA 程序进行迁移。

Makefile工程

第一步：intercept

使用 DPCT 内置的 intercept-build 指令，可以自动的生成 DPCT 所能支持 compile_commands.json 文件，方便 DPCT 进行转化。

make clean
intercept-build make

在当前文件假下会生成 compile_commands.json 文件。

倘若当前项目已经构建完成了，需要先执行make clean，否则会无法移植。

第二步：使用 DPCT 进行移植

使用DPCT的-p 选项和第一步生成的compile_commands.json 文件来将 CUDA 程序转为 DPC++ 程序。

dpct --in-root=. -p compile_commands.json --cuda-include-path=<path>/cuda/include 

示例

以 cuda 经典入门程序 VectorAdd 为例。

首先使用intercept-build make 来生成compile_commands.json ，再用dpct 生成相对应的 oneAPI 代码。在我的环境下输入如下指令即可：

intercept-build make
dpct --in-root=. -p compile_commands.json --cuda-include-path=/opt/cuda/include 

需要根据自己环境配置路径

CMake工程

先使用 cmake 指令生成相应的 Makefile 文件，其余步骤与上一章节相同。

其他重要的 Options

• –assume-nd-range-dim=，值为1、3，默认的情况下dpct是将程序转为三维 nd-range，对于一些简单的 CUDA 程序，我们指定为 1，更加方便理解。
• –optimize-migration，调用后会尽可能优化程序。
• –out-root，指定输出文件夹的路径。
• –usm-level，指定是否 usm，oneAPI 中的 usm 相当于 CUDA 的 Unified Memory，若为 Restricted 则使用 usm，若为 none 则不使用。

CUDA 与 oneAPI 对应概念

编程模型

数据管理模型

onoAPI 在 CPU 上的映射

注意事项

oneAPI 暂不支持的内容

头文件

所有 CUDA helper头文件，oneAPI 暂时不支持，当然，也可以直接将相应的 helper 代码复制到工程中来，从而使得 DPCT 将其转化为 DPC++代码。

#include <helper_functions.h>
#include <helper_strings.h>
#include <helper_cuda.h>
...

API

因为 CUDA 和 DPC++ 的编程模型和风格的不同，导致了 DPC++ 缺失一部分的 API。但是，总体都有相应的替换方法。

//CUDA
checkCudaError(...);
//cublas
cublasCreate(...);
cublasDestory(...);

此处关于第一个API，有一个很好的移植方法，就是使用try{...} catch(...){exit(-1)} 的方法对要检测的内容进行包裹。

参考资料和扩展阅读

• Migrate Your Existing CUDA Code to Data Parallel C++ (intel.com)
• 官方诊断信息以及修改建议