如何通过ISPC使用Xe（核显）进行计算

本文主要是介绍如何通过ISPC使用Xe（核显）进行计算，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

我一直以为 ISPC 的 Xe 是只包含独立显卡的，比如 A770 这些，没想到看了眼文档是可以使用核显的，但只能在 Linux 和 Windows 上，macOS 不行，就想试试看。

写本文是因为 ISPC 已经出现了三四个版本的大改，但是官方文档Intel® ISPC for Xe并未提及这些。不过这篇官方文档依旧可以带来很多帮助。

准备工作

本文使用 Windows 系统进行操作，Linux 操作类似。（实际使用建议使用 Linux，Windows 上毛病比较多）

此外需要注意不能使用 WSL。个人猜测是因为 WSL 无法识别核显型号，因为 lspci的结果中，显卡显示是3D controller，而不是正经 Linux 发行版中的，比如VGA compatible controller（厂商数据也不对）。CUDA 是通过一个库实现的，也就是中继的，但是 Intel 好像没有弄这样的库。

此外，ISPC 最新的 Windows 版本针对我的核显的代码不能用：编译没问题，但是运行不成功，显示版本问题。原因是我使用的 UHD 630 是 Gen 9 的，而目前 Windows 版本只支持 11-13 代或者 Arc 独显。

所以如果你和我遇到一样的问题，那么请安装 v1.18.1 或者 v1.18.0 的 ISPC，这样就可以成功运行了。

成功准备好 ISPC 之后，安装 Level Zero Loader。方法很简单，下载level-zero-sdk，之后配置环境变量LEVEL_ZERO_PATH即可。

运行原理

ISPC Runtime 是 Level Zero 的高级化产物（类似汇编语言和高级语言的关系），可以通过 Level Zero 控制 CPU 和 GPU。所以程序是将 ISPC 编译后得到的 ISPCRT objects 交给 ISPC Runtime，由 ISPC Runtime 决定是 CPU 还是 GPU 运行，并进行操作（但这个内容是在 ISPCRT Object 中设置的）。ISPCRT Object 是 SPIR-V 格式的，存放文件后缀为.spv。

如果你熟悉 Java 的话就很好理解，ISPC 就是 javac，ISPC Runtime 就是 Java。

需要注意一点，如果你只需要代码运行在 CPU 上，那么不需要 ispcrt，只需要ispc编译器即可。

示例代码

示例代码是 ISPC 示例中的 Simple。Simple 项目有两个文件：simple.cpp和simple.ispc。

simple.cpp的内容如下：

#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <iomanip>
#include <iostream>// ispcrt
#include "ispcrt.hpp"std::ostream &operator<<(std::ostream &os, const ISPCRTDeviceType dt) {switch (dt) {case ISPCRT_DEVICE_TYPE_AUTO:os << "Auto";break;case ISPCRT_DEVICE_TYPE_GPU:os << "GPU";break;case ISPCRT_DEVICE_TYPE_CPU:os << "CPU";break;default:break;}return os;
}struct Parameters {float *vin;float *vout;int count;
};void simple_CPU_validation(std::vector<float> vin, std::vector<float> &vgold, const unsigned int SIZE) {for (unsigned int i = 0; i < SIZE; i++) {float v = vin[i];if (v < 3.)v = v * v;elsev = std::sqrt(v);vgold[i] = v;}
}#define EPSILON 0.01f
bool validate_result(std::vector<float> vout, std::vector<float> vgold, const unsigned int SIZE) {bool bValid = true;for (unsigned int i = 0; i < SIZE; i++) {float delta = (float)fabs(vgold[i] - vout[i]);if (delta > EPSILON) {std::cout << "Validation failed on i=" << i << ": vout[i] = " << vout[i] << ", but " << vgold[i]<< " was expected\n";bValid = false;}}return bValid;
}static int run(const ISPCRTDeviceType device_type, const unsigned int SIZE) {std::vector<float> vin(SIZE);std::vector<float> vout(SIZE);std::vector<float> vgold(SIZE);ispcrt::Device device(device_type);// Setup input arrayispcrt::Array<float> vin_dev(device, vin);// Setup output arrayispcrt::Array<float> vout_dev(device, vout);// Setup parameters structureParameters p;p.vin = vin_dev.devicePtr();p.vout = vout_dev.devicePtr();p.count = SIZE;auto p_dev = ispcrt::Array<Parameters>(device, p);// Create module and kernel to executeispcrt::Module module(device, "xe_simple");ispcrt::Kernel kernel(device, module, "simple_ispc");// Create task queue and execute kernelispcrt::TaskQueue queue(device);std::generate(vin.begin(), vin.end(), [i = 0]() mutable { return i++; });// Calculate gold resultsimple_CPU_validation(vin, vgold, SIZE);// ispcrt::Array objects which used as inputs for ISPC kernel should be// explicitly copied to device from hostqueue.copyToDevice(p_dev);queue.copyToDevice(vin_dev);// Launch the kernel on the device using 1 threadauto res = queue.launch(kernel, p_dev, 1);// ispcrt::Array objects which used as outputs of ISPC kernel should be// explicitly copied to host from devicequeue.copyToHost(vout_dev);// Execute queue and syncqueue.sync();double time = -1.0;if (res.valid()) {time = res.time() * 1e-6;}std::cout << time << std::endl;std::cout << "Executed on: " << device_type << '\n' << std::setprecision(6) << std::fixed;// Check and print resultbool bValid = validate_result(vout, vgold, SIZE);if (bValid) {for (int i = 0; i < SIZE; i++) {std::cout << i << ": simple(" << vin[i] << ") = " << vout[i] << '\n';}return 0;}return -1;
}void usage(const char *p) {std::cout << "Usage:\n";std::cout << p << " --cpu | --gpu | -h\n";
}int main(int argc, char *argv[]) {std::ios_base::fmtflags f(std::cout.flags());constexpr unsigned int SIZE = 16;// Run on CPU by defaultISPCRTDeviceType device_type = ISPCRT_DEVICE_TYPE_AUTO;if (argc > 2 || (argc == 2 && std::string(argv[1]) == "-h")) {usage(argv[0]);return -1;}if (argc == 2) {std::string dev_param = argv[1];if (dev_param == "--cpu") {device_type = ISPCRT_DEVICE_TYPE_CPU;} else if (dev_param == "--gpu") {device_type = ISPCRT_DEVICE_TYPE_GPU;} else {usage(argv[0]);return -1;}}int success = run(device_type, SIZE);std::cout.flags(f);return success;
}

simple.ispc的内容如下：

struct Parameters {float *vin;float *vout;int    count;
};task void simple_ispc(void *uniform _p) {Parameters *uniform p = (Parameters * uniform) _p;foreach (index = 0 ... p->count) {// Load the appropriate input value for this program instance.float v = p->vin[index];// Do an arbitrary little computation, but at least make the// computation dependent on the value being processedif (v < 3.)v = v * v;elsev = sqrt(v);// And write the result to the output array.p->vout[index] = v;}
}#include "ispcrt.isph"
DEFINE_CPU_ENTRY_POINT(simple_ispc)

编译流程

编译需要用到 CMake 和 C/C++ 编译器。在 Windows 上就是使用 CMake 和 Visual Studio，Linux 上使用 CMake 和 Clang 或 GCC 就行。

ISPC 分发中包含了一些很有用的 CMake 函数，可以大大降低我们编译所需的工作量。但是需要注意本文中使用 CMake 函数的只能在 v1.18.1 之前的版本使用，后面版本中，相关函数出现了大的变化，但是官方并未对这些函数进行介绍。由于本人也没有 11-13 代核显或者 Intel 独显，所以无法进行尝试，未来如果进行了研究会在这里贴上链接。

建议别想不开非要自己用命令一条条编译。因为各种库都是要手动设置的，Linux 上还好，Windows 上由于库的位置，几乎全是绝对地址，而且cl.exe对有些库的引用有问题，需要设置的太多，这就导致编译所需的命令都超级长，手动编译确实不太方便。

在项目根目录下新建一个CMakeLists.txt，输入以下内容：

cmake_minimum_required(VERSION 3.14)project(simple)
find_package(ispcrt REQUIRED)
add_executable(host_simple simple.cpp)
add_ispc_kernel(xe_simple simple.ispc "")
target_link_libraries(host_simple PRIVATE ispcrt::ispcrt)

由于计算需要交给 GPU 执行，所以操作 CPU 执行的代码加上host_前缀，交给 GPU 的任务就加上xe_前缀进行区分（Host 和 Device 的概念在 GPU 中还是非常常见的，如果你感兴趣）。

新版本的 ISPC 对新的核显架构使用了新的 CMake 函数，你可以在 ISPC 分发目录中的lib/ispcrt/ispc.cmake中看到。

然后就可以开始构建编译了。

按照惯例，新建一个build，在其中构建项目：

mkdir build
cd build
cmake ..

Linux

Linux 的话直接用make即可。

Windows

如果是在 Windows 上，这里会出现一个 Visual Studio 项目，我们点击.sln，然后生成解决方案。但是需要注意一个事情：不知道为什么，我在尝试的时候，有些情况下.sqv等一些文件会生成在build目录下，而不是Debug或者Release这些生成目录下（生成设置没有问题）。.sqv是关键，前文提到过这是程序与 ISPCRT 的桥梁。

解决方案有两种：

1. 完成将.sqv后手动拖拽到生成目录下。这个方案对于简单的项目（比如说这个示例项目）；
2. 直接强制将其生成到.sln所在目录（也就是build目录下）。

如果使用第二种方法，需要在``的中间加入以下语句来设置生成环境（打开项目的时候 Visual Studio 会告诉你发生了修改）：

SET( CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY_DEBUG "${OUTPUT_DIRECTORY}")
SET( CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY_RELEASE "${OUTPUT_DIRECTORY}")
SET( CMAKE_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY_DEBUG "${OUTPUT_DIRECTORY}")
SET( CMAKE_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY_RELEASE "${OUTPUT_DIRECTORY}")
SET( CMAKE_ARCHIVE_OUTPUT_DIRECTORY_DEBUG "${OUTPUT_DIRECTORY}")
SET( CMAKE_ARCHIVE_OUTPUT_DIRECTORY_RELEASE "${OUTPUT_DIRECTORY}")

这样我们就可以直接运行了（也不用切换工作目录）。

运行

这个程序既可以在 CPU 上 运行，也可以在 GPU 上运行（默认为 CPU）。

默认无选项（CPU）：

GPU：

希望能帮到有需要的人～

参考资料

Intel® ISPC for Xe

cmake RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY on Windows - stack overflow

这篇关于如何通过ISPC使用Xe（核显）进行计算的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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