Usar mosaicos
Se puede utilizar el teselado para maximizar la aceleración de la aplicación.El teselado divide los subprocesos en subconjuntos o mosaicos rectangulares iguales.Si se utiliza un tamaño apropiado de mosaico y un algoritmo de teselado apropiado, se puede obtener mayor aceleración del código C++ AMP.Los componentes básicos del teselado son:
Variables tile_static.La ventaja principal del teselado es el aumento del rendimiento desde el acceso tile_static.El acceso a los datos en memoria de tile_static puede ser mucho más rápido que el acceso a los datos en el espacio global (array u objetos de array_view ).Se crea una instancia de una variable tile_static para cada mosaico, y todos los subprocesos del mosaico tienen acceso a la variable.En un típico algoritmo de teselado, los datos se copian en la memoria tile_static una vez que están en la memoria global y después se puede acceder a ellos desde la memoria tile_static muchas veces.
tile_barrier::wait (Método).Una llamada a tile_barrier::wait suspende la ejecución del subproceso actual hasta que todos los subprocesos en el mismo mosaico llaman a tile_barrier::wait.No se puede garantizar el orden en que los subprocesos van a ser ejecutados, sólo se garantiza que ningún subproceso en el tesela se ejecutará más allá de la llamada a tile_barrier::wait hasta que todos los subprocesos hayan alcanzado la llamada.Esto significa que utilizando el método de tile_barrier::wait, se pueden realizar tareas mosaico a mosaico en lugar de subproceso a subproceso.Un típico algoritmo de teselado tiene código para inicializar la memoria tile_static para todo el mosaico después de una llamada a tile_barrer::wait.El código que sigue tile_barrier::wait contiene los cálculos que requieren acceso a todos los valores de tile_static.
Indización local y global.Tiene acceso al índice del subproceso que concierne a la totalidad del objeto array_view o array y al índice que concierne al mosaico.Si utiliza el índice local puede hacer que su código sea más fácil de leer y de depurar.Normalmente, se utiliza la indización local para tener acceso a las variables de tile_static, y la indización global para tener acceso a las variables array y array_view.
tiled_extent (Clase) y tiled_index (Clase).Se puede utilizar un objeto tiled_extent en lugar de un objeto extent en la llamada a parallel_for_each.Se puede utilizar un objeto tiled_index en lugar de un objeto index en la llamada a parallel_for_each.
Para aprovechar el teselado, el algoritmo debe dividir el dominio del cálculo en mosaicos y copiar a continuación los datos del mosaico en variables de tile_static para así tener un acceso más rápido.
Ejemplo de índices globales, índices de las teselas e índices locales.
El siguiente diagrama representa una matriz de datos de 8x9 que está organizada en mosaicos de 2x3.
.png "Una matriz de 8x9 dividida en mosaicos de 2x3")
El siguiente ejemplo muestra los índices globales, los índices de teselación y los índices locales de esta matriz de teselación.Un objeto array_view se crea utilizando elementos de tipo Description.La Description contiene los índices globales, los índices del mosaico y los índices locales del elemento en la matriz.El código de llamada a parallel_for_each establece los valores de los índices globales, los índices del mosaico y los índices locales de cada elemento.La salida muestra los valores en las estructuras de Description.
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <Windows.h>
#include <amp.h>
using namespace concurrency;
const int ROWS = 8;
cons tint COLS = 9;
// tileRow and tileColumn specify the tile that each thread is in.
// globalRow and globalColumn specify the location of the thread in the array_view.
// localRow and localColumn specify the location of the thread relative to the tile.
struct Description {
int value;
int tileRow;
int tileColumn;
int globalRow;
int globalColumn;
int localRow;
int localColumn;
};
// A helper function for formatting the output.
void SetConsoleColor(int color) {
int colorValue = (color == 0) ? 4 : 2;
SetConsoleTextAttribute(GetStdHandle(STD_OUTPUT_HANDLE), colorValue);
}
// A helper function for formatting the output.
void SetConsoleSize(int height, int width) {
COORD coord; coord.X = width; coord.Y = height;
SetConsoleScreenBufferSize(GetStdHandle(STD_OUTPUT_HANDLE), coord);
SMALL_RECT* rect = new SMALL_RECT();
rect->Left = 0; rect->Top = 0; rect->Right = width; rect->Bottom = height;
SetConsoleWindowInfo(GetStdHandle(STD_OUTPUT_HANDLE), true, rect);
}
// This method creates a 4x4 matrix of Description structures. In the call to parallel_for_each, the structure is updated
// with tile, global, and local indices.
void TilingDescription() {
// Create 16 (4x4) Description structures.
std::vector<Description> descs;
for (int i = 0; i < ROWS * COLS; i++) {
Description d = {i, 0, 0, 0, 0, 0, 0};
descs.push_back(d);
}
// Create an array_view from the Description structures.
extent<2> matrix(ROWS, COLS);
array_view<Description, 2> descriptions(matrix, descs);
// Update each Description with the tile, global, and local indices.
parallel_for_each(descriptions.extent.tile< 2, 3>(),
[= ] (tiled_index< 2, 3> t_idx) restrict(amp)
{
descriptions[t_idx].globalRow = t_idx.global[0];
descriptions[t_idx].globalColumn = t_idx.global[1];
descriptions[t_idx].tileRow = t_idx.tile[0];
descriptions[t_idx].tileColumn = t_idx.tile[1];
descriptions[t_idx].localRow = t_idx.local[0];
descriptions[t_idx].localColumn= t_idx.local[1];
});
// Print out the Description structure for each element in the matrix.
// Tiles are displayed in red and green to distinguish them from each other.
SetConsoleSize(100, 150);
for (int row = 0; row < ROWS; row++) {
for (int column = 0; column < COLS; column++) {
SetConsoleColor((descriptions(row, column).tileRow + descriptions(row, column).tileColumn) % 2);
std::cout << "Value: " << std::setw(2) << descriptions(row, column).value << " ";
}
std::cout << "\n";
for (int column = 0; column < COLS; column++) {
SetConsoleColor((descriptions(row, column).tileRow + descriptions(row, column).tileColumn) % 2);
std::cout << "Tile: " << "(" << descriptions(row, column).tileRow << "," << descriptions(row, column).tileColumn << ") ";
}
std::cout << "\n";
for (int column = 0; column < COLS; column++) {
SetConsoleColor((descriptions(row, column).tileRow + descriptions(row, column).tileColumn) % 2);
std::cout << "Global: " << "(" << descriptions(row, column).globalRow << "," << descriptions(row, column).globalColumn << ") ";
}
std::cout << "\n";
for (int column = 0; column < COLS; column++) {
SetConsoleColor((descriptions(row, column).tileRow + descriptions(row, column).tileColumn) % 2);
std::cout << "Local: " << "(" << descriptions(row, column).localRow << "," << descriptions(row, column).localColumn << ") ";
}
std::cout << "\n";
std::cout << "\n";
}
}
void main() {
TilingDescription();
char wait;
std::cin >> wait;
}
El objetivo principal del ejemplo se centra en la definición del objeto array_view y en la llamada a parallel_for_each.
El vector de estructuras de Description se copia en un objeto 8x9 array_view.
Al método parallel_for_each se le llama con un objeto tiled_extent como al dominio de cálculo.El objeto tiled_extent se crea llamando al método extent::tile() de la variable descriptions.Los parámetros tipo de la llamada a extent::tile(), <2,3>, especifican que se crean mosaicos de 2x3.Así, la matriz de 8x9 está teselada en 12 mosaicos, cuatro filas y tres columnas.
Al método de parallel_for_each se le llama mediante un objeto tiled_index<2,3> (t_idx) como el índice.Los parámetros tipo del índice (t_idx) deben coincidir con los parámetros tipo del dominio de cálculo (descriptions.extent.tile< 2, 3>()).
Cuando se ejecuta cada subproceso, el índice t_idx devuelve información acerca de en qué mosaico está el subproceso (propiedadtiled_index::tile) así como la ubicación del subproceso dentro del mosaico (propiedadtiled_index::local).
Sincronización del mosaico – tile_static y tile_barrier::wait
El ejemplo anterior muestra el diseño y los índices del mosaico, pero el ejemplo por si sólo no es muy útil.El mosaico resulta útil cuando los mosaicos son enteros para el algoritmo y explotan las variables de tile_static.Dado que todos los subprocesos de un mosaico tienen acceso a las variables de tile_static, las llamadas a tile_barrier::wait se utilizan para sincronizar el acceso a las variables de tile_static.Aunque todos los subprocesos de un mosaico tengan acceso a las variables de tile_static , no se garantiza ningún orden en la ejecución de subprocesos del mosaico.El siguiente ejemplo muestra cómo utilizar las variables tile_static y el método tile_barrier::wait para calcular el valor medio de cada mosaico.Éstas son las claves para entender el ejemplo:
Los datos sin formato se almacenan en una matriz de 8x8.
El tamaño del mosaico es de 2x2.Esto crea una cuadrícula de mosaicos de 4x4 y los promedios se pueden almacenar en una matriz de 4x4, utilizando un objeto array.Sólo hay un número limitado de tipos que se pueden capturar por referencia en una función de AMP-limitada.La clase array es una de ellos.
El tamaño de la matriz y el tamaño de la muestra se definen mediante instrucciones #define, porque los parámetros tipo de array, array_view, extent, y tiled_index deben ser valores constantes.También se pueden utilizar las declaraciones de const int static.Como ventaja adicional, es trivial cambiar el tamaño de la muestra para calcular el promedio de los mosaicos 4x4.
Se declara un vector tile_static de 2x2 con valores float para cada mosaico.Aunque la declaración está en la ruta de acceso al código para cada subproceso, en la matriz sólo se crea un vector para cada mosaico.
Hay una línea de código para copiar los valores de cada mosaico a la matriz tile_static.Para cada subproceso, después de que el valor se copia en la matriz, la ejecución en el subproceso se detiene debido a la llamada a tile_barrier::wait.
Cuando todos los subprocesos de un mosaico han alcanzado la barrera, se puede calcular el promedio.Dado que el código se ejecuta para cada subproceso, existe una instrucción if que calcula sólo el promedio en un subproceso.El promedio se almacena en la variable de promedios.La barrera es esencialmente el concepto que controla los cálculos por mosaico, es como si se utilizara un bucle for.
Los datos en la variable averages, porque es un objeto array, se deben copiar de nuevo al host.Este ejemplo utiliza el operador de conversión de vectores.
En el ejemplo completo, se puede cambiar SAMPLESIZE a 4 y el código se ejecuta correctamente sin hacer ningún otro cambio.
#include <iostream>
#include <amp.h>
using namespace concurrency;
#define SAMPLESIZE 2
#define MATRIXSIZE 8
void SamplingExample() {
// Create data and array_view for the matrix.
std::vector<float> rawData;
for (int i = 0; i < MATRIXSIZE * MATRIXSIZE; i++) {
rawData.push_back((float)i);
}
extent<2> dataExtent(MATRIXSIZE, MATRIXSIZE);
array_view<float, 2> matrix(dataExtent, rawData);
// Create the array for the averages.
// There is one element in the output for each tile in the data.
std::vector<float> outputData;
int outputSize = MATRIXSIZE / SAMPLESIZE;
for (int j = 0; j < outputSize * outputSize; j++) {
outputData.push_back((float)0);
}
extent<2> outputExtent(MATRIXSIZE / SAMPLESIZE, MATRIXSIZE / SAMPLESIZE);
array<float, 2> averages(outputExtent, outputData.begin(), outputData.end());
// Use tiles that are SAMPLESIZE x SAMPLESIZE.
// Find the average of the values in each tile.
// The only reference-type variable you can pass into the parallel_for_each call
// is a concurrency::array.
parallel_for_each(matrix.extent.tile<SAMPLESIZE, SAMPLESIZE>(),
[=, &averages] (tiled_index<SAMPLESIZE, SAMPLESIZE> t_idx) restrict(amp)
{
// Copy the values of the tile into a tile-sized array.
tile_static float tileValues[SAMPLESIZE][SAMPLESIZE];
tileValues[t_idx.local[0]][t_idx.local[1]] = matrix[t_idx];
// Wait for the tile-sized array to load before you calculate the average.
t_idx.barrier.wait();
// If you remove the if statement, then the calculation executes for every
// thread in the tile, and makes the same assignment to averages each time.
if (t_idx.local[0] == 0 && t_idx.local[1] == 0) {
for (int trow = 0; trow < SAMPLESIZE; trow++) {
for (int tcol = 0; tcol < SAMPLESIZE; tcol++) {
averages(t_idx.tile[0],t_idx.tile[1]) += tileValues[trow][tcol];
}
}
averages(t_idx.tile[0],t_idx.tile[1]) /= (float) (SAMPLESIZE * SAMPLESIZE);
}
});
// Print out the results.
// You cannot access the values in averages directly. You must copy them
// back to a CPU variable.
outputData = averages;
for (int row = 0; row < outputSize; row++) {
for (int col = 0; col < outputSize; col++) {
std::cout << outputData[row*outputSize + col] << " ";
}
std::cout << "\n";
}
// Output for SAMPLESSIZE = 2 is:
// 4.5 6.5 8.5 10.5
// 20.5 22.5 24.5 26.5
// 36.5 38.5 40.5 42.5
// 52.5 54.5 56.5 58.5
// Output for SAMPLESIZE = 4 is:
// 13.5 17.5
// 45.5 49.5
}
int main() {
SamplingExample();
}
Condiciones de carrera
Podría ser tentador crear una variable de tile_static denominada total y aumentar dicha variable para cada subproceso, como se indica a continuación:
// Do not do this.
tile_static float total;
total += matrix[t_idx];
t_idx.barrier.wait();
averages(t_idx.tile[0],t_idx.tile[1]) /= (float) (SAMPLESIZE * SAMPLESIZE);
El primer problema de este enfoque es que las variables de tile_static no pueden tener inicializadores.El segundo problema es que hay una condición de carrera en la asignación a total, porque todos los subprocesos del mosaico tienen acceso a la variable sin un orden determinado.Se puede programar un algoritmo para permitir sólo que un subproceso tenga acceso al total en cada barrera, como se muestra a continuación.Esta solución, sin embargo, no puede ampliarse.
// Do not do this.
tile_static float total;
if (t_idx.local[0] == 0 && t_idx.local[1] == 0) {
total = matrix[t_idx];
}
t_idx.barrier.wait();
if (t_idx.local[0] == 0 && t_idx.local[1] == 1) {
total += matrix[t_idx];
}
t_idx.barrier.wait();
// etc.
Obstáculos de memoria
Hay dos tipos de accesos a la memoria que deben estar sincronizados, acceso a la memoria global memoria y acceso a la momoria tile_static.Un objeto concurrency::array asigna sólo memoria global.Un concurrency::array_view puede hacer referencia a la memoria global, a la memoria de tile_static, o a ambas, en función de cómo se construyó.Hay dos tipos de memoria que deben estar sincronizadas:
La memoria global
tile_static
Una barrera de memoria garantiza que los accesos a la memoria estén disponibles para los otros subprocesos en el mosaico del subproceso, y que los accesos a la memoria se ejecuten según el orden programado.Para asegurar esto, los compiladores y los procesadores no reordenan la lectura y escritura a través de la barrera.En el AMP de C++, se crea una barrera de memoria mediante una llamada a uno de estos métodos:
tile_barrier::wait (Método): Crea una barrera alrededor tanto de la memoria global como de la memoria tile_static.
tile_barrier::wait_with_all_memory_fence (Método): Crea una barrera tanto alrededor de la memoria global como de la memoria de tile_static.
tile_barrier::wait_with_global_memory_fence (Método): Crea una barrera alrededor únicamente de la memoria global.
tile_barrier::wait_with_tile_static_memory_fence (Método): Crea una barrera alrededor únicamente de la memoria de tile_static.
Llamar a la barrera específica que se necesita puede mejorar el rendimiento de la aplicación.El tipo de barrera influye en el modo en que el compilador y el hardware reordenan las instrucciones.Por ejemplo, si utiliza una barrera de memoria global , ésta sólo se aplica a los accesos de memoria globales y por consiguiente, el compilador y el hardware podrían cambiar el orden de lectura y escritura de las variables de tile_static en los dos lados de la barrera.
En el ejemplo siguiente, la barrera sincroniza la escritura con tileValues, una variable de tile_static.En este ejemplo,se le llama tile_barrier::wait_with_tile_static_memory_fence en lugar de tile_barrier::wait.
// Using a tile_static memory fence.
parallel_for_each(matrix.extent.tile<SAMPLESIZE, SAMPLESIZE>(),
[=, &averages] (tiled_index<SAMPLESIZE, SAMPLESIZE> t_idx) restrict(amp)
{
// Copy the values of the tile into a tile-sized array.
tile_static float tileValues[SAMPLESIZE][SAMPLESIZE];
tileValues[t_idx.local[0]][t_idx.local[1]] = matrix[t_idx];
// Wait for the tile-sized array to load before calculating the average.
t_idx.barrier.wait_with_tile_static_memory_fence();
// If you remove the if statement, then the calculation executes for every
// thread in the tile, and makes the same assignment to averages each time.
if (t_idx.local[0] == 0 && t_idx.local[1] == 0) {
for (int trow = 0; trow < SAMPLESIZE; trow++) {
for (int tcol = 0; tcol < SAMPLESIZE; tcol++) {
averages(t_idx.tile[0],t_idx.tile[1]) += tileValues[trow][tcol];
}
}
averages(t_idx.tile[0],t_idx.tile[1]) /= (float) (SAMPLESIZE * SAMPLESIZE);
}
});