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[导读]摘 要:虽然Fortran常用来进行科学计算,但是面对计算量大的程序仍然很耗时。通常人们用MPI进行粗粒度的并行来 提高程序的运行效率,近年来随着GPU计算能力的提高,将程序进行细粒度GPU并行化成为一种趋势。文章基于NVIDIA公 司的CUDA框架,就Fortran程序向CUDA移植过程中的一些问题进行总结,并给出了相应的解决方案。

0 引 言

Fortran 是常用的科学计算语言,其突出的特性就是能实 现自然描述且描述接近数学公式,有较好的执行效率,但是 由于在计算流体力学、现代医学影像、分子动力学等领域的 模拟中,存在大量的程序计算,仍然耗时很多,有的计算需 要几天甚至几十天才能完成。为了提高程序的计算效率,我们 将 Fortran 代码并行化。通常人们用 MPI 进行粗粒度的并行来 提高程序的运行效率,近年来随着 GPU 计算能力的提高,将 程序进行细粒度 GPU 并行化成为一种趋势。


CUDA 是 NVIDIA 公司推出的一种用于 GPU 高性能计算的软硬件架构,它是对 C 语言的扩展。在其编程模型中,CPU 作为主机(Host)端调度整个程序,GPU 作为计算设备(device)对计算量大、数据并行性强的程序并行处理。运行在 GPU上的并行计算程序称为 kernel,其必须通过 __global__ 函数类型限定符定义,由 host 端程序调用启动。
Fortran 程序 CUDA 并行化的完成一般分为编码、编译、 测试、优化几个阶段,以下从这几个方面分别进行总结阐述。 


1 编 码

在 编 码 阶 段,Fortran 程 序 CUDA 并 行 化 即 为 Fortran → C → CUDA 的过程。 

1.1 Fortran → C 的转化过程

 从 Fortran 到 C 的转化过程,只需要在掌握二者语法的 基础上,逐行翻译即可,但翻译工作中需要注意以下细节。 

(1)数组 

C 语言中数组的起始编号为 0,而 Fortran 的默认起始编 号为 1,但也可以用(idx1 :idx2)的方式自己定义,这就需要 我们把程序中的每个数组变量的定义弄明白,翻译时对默认 定义的数组标号减 1,非默认定义的,则用 [i-idx1] 来计算实际标号。

其次是多维阵列。虽然 C 和 Fortran 中所谓的多维阵列 都是一个连续的一维存储空间,但是它们对于行列的分割却 相反。如图 1(a)和图 1(b)分别给出了 C 和 Fortran 对于数 组 a[3][2] 各自的数组分割方式。由此,我们在翻译过程中定 义和使用多维数组时都须将数组的行列转换。如 a(3 :2)变 为 C 时应为 a[2][3],对应图 1(b)。
Fortran程序CUDA并行化总结


(2)函数参数传递 Fortran 中函数调用时一般传递的是参数的内存地址,而 C 既可以进行值传递,也可以进行地址传递,一般需要返回 多个参数值时用地址传递。在翻译中,为了方便,所有函数都 采用地址传递。 

(3)函数重载 在 Fortran 中为了共享数据的方便一般会用 common,如 下例所示,Fortran 代码为 :

Integer ::I,j,k
Integer ::kk(3)
COMMON/test/I,j,k
用 C 表达,需要用以下的方式 :
int I,j,k ;
int kk[3] ;
int*test[3]={&I,&J,&K} ;
即把变量的地址连续地存储到一个数组中。在函数参数 传递时,在 Fortran 中调用 addkt 函数就可以传递数组 kk,也 可以传递 test,代码如下:
subroutineaddkt( kd,kt )
Integer,intent(inout)::kd(3)
但是在 C 语言中要传递以上两种参数就出现函数重载问 题(一个为一维数组,另一个为二维数组),但对于过程化语 言 C 则没有该功能,我们只能把函数 addt 定义为 addkt1(int *kd,intkt)和 addkt2(int *kd[],intkt)两个函数。 


1.2 C → CUDA 的转化过程

CUDA 是一种数据并行性而非功能并行性的并行计算解 决方案。在 C 到 CUDA 的转化过程中,最关键的就是分析整 个程序,找到最耗时的代码部分,分析整个的可并行性,在 对整个物理过程理解的基础上,进行算法设计,然后并行化。

以核物理中的蒙卡输运程序为例,蒙特卡罗(MC)方法 采用随机方法模拟物理过程,应用数理统计获取计算结果的 计算方法。蒙卡的整个输运框架如图 2 所示,其中,n 为粒子 编号,N 为粒子总数。由于每个粒子输运过程相对独立、粒子 间通信量少、循环次数多,因此,可以一个粒子对应一个线程 来并行。

Fortran程序CUDA并行化总结



当然,若是有对程序足够的理解,并且 Fortran 和C都很 精通的情况下,则可以直接将 Fortran 程序 CUDA 并行化。

 2 测 试

我们借助 GDB 调试工具,将测试过程分为由下到上,和 由上到下两步。首先,由下到上的对单个程序逐级测试;然后, 根据程序写出多种输入参数,由上往下整体测试。

判定程序正确的方法就是此程序有相同的输入和输出, 有随机数的程序会给我们的测试带来很大的困难。如上面提 到的蒙卡输运程序,我们既要保证程序中输运过程的随机性, 又要通过测试保证程序的正确性。一般大家会想到产生一个 很大的随机数文件,分别读入到 Fortran 和 C 程序中,此方法 可行,但是在粒子数很多的情况下,效率很低。文章就此问题 提出了很好的解决方案,此处不再详细解述。 

2.1 Fortan → C 测试

 对于变量少的程序,我们只需要手动打印出需要检测的 变量值进行对比,但是对于有几千个全局变量的计算程序, 逐一手动输出效率会很低。因此我们首先要找到程序中用到的 全局变量,然后根据这些变量书写 main 函数测试。这个问题 我们可以借助 Perl、Shell 等脚本语言完成。其步骤如下: 

(1)人工找到程序中所有的全局变量,其类型,维数, 每一维的长度按照某种格式写到文件 A中 ; 

(2)人工找出程序中的所有程序、子程序及函数的名字, 写到 B 中 ; 

(3)书写脚本,根据文件 A,在所要测试的 Fortran 程序 的初始化部分,打印出所有全局变量的值,作为 C 程序的输入; 在所要测试的 Fortran 程序结束之前,打印出所有全局变量的 值,作为判断 C 程序的标准 ; 

(4)书写脚本,实现初始化函数,即给 C 语言的变量初 始化 ;

(5)书写脚本,实现读入 Fortran 的输出值,判断 C 程 序的正确性。

在具体的脚本实现过程中,需要对 Fortran 语法详细分解, 如一个程序可能有多处结束,而在每个结束前都需要输出打 印。为了方便,同时打印出变量的类型、维数及每一维的长度。 

2.2 Fortan → CUDA 测试

 CUDA 程序的测试并不像 C 程序的测试那样简单,因为 由于算法原因,在功能不变的情况下整个程序可能会被打乱, 甚至对变量数组进行排序,由于原来的数组会打乱,致使不 能用 GDB 调试工具进行对比,并且无法定位错误或者判断计 算中的正确性。虽然程序及数组顺序乱了,但是程序的功能不 会变,并且在相同功能的地方这些数组之和不会变,所以我们 可以在功能相同的地方对数据之和进行对比。

3 结 语

面对科学计算中串行程序的瓶颈,我们需要应用并行化 方法来解决,本文就 Fortran 向基于 CUDA 架构的 GPU 移植 过程中所遇到的一些问题进行总结。当然为了更高的计算效率, 可以对初步的程序优化。














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