英特尔OneAPI--加速计算与DPC++-创新互联

英特尔OneAPI–加速计算与DPC++ OneAPI是什么

oneAPI 行业计划，英特尔提出的一种跨架构的编程模型，使开发人员可以自由面对异构场景，使用一套编程模型进行编程加速计算。One API通过开放社区促进企业和社区合作，支持针对不同架构和供应商的代码重用。

站在用户的角度思考问题，与客户深入沟通，找到政和网站设计与政和网站推广的解决方案，凭借多年的经验，让设计与互联网技术结合，创造个性化、用户体验好的作品，建站类型包括：成都做网站、网站制作、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广、主机域名、网络空间、企业邮箱。业务覆盖政和地区。DPC++

DPC++（Data Parallel C++) 数据并行C++，是一个基于C++和SYCL标准的跨架构语言，方便用户直接编程。
DPC++为用户提供选择的自由，是面向未来的编程模型。
▪ 允许跨硬件目标重复使用代码
▪ 允许对特定加速器进行定制化调优
▪ 替代专属语言的开放式、跨行业方案

实验介绍

这两次实验都是在Intel提供的JupyterLab中进行，免去了环境安装，非常方便。本次介绍利用CPU和GPU协同计算交叉熵的实验。
交叉熵（cross entropy）在神经网络当中经常被用作损失值，要说清楚交叉熵的概念，还需要从熵说起。

CPU计算kernel

使用CPU来计算和我们的常见过程类似，通过两层循环计算交叉熵。

//CPU计算
float cpu_kernel(float* X, int* mask, float* weight, float* loss) {double duration = 0.0;
    chrono::high_resolution_clock::time_point s, e;

    s = chrono::high_resolution_clock::now();//获取运算开始时间戳
    for (int i = 0; i< K; ++i) {for (int j = 0; j< N; ++j) {float exp_sum = 0.0;

            for (int k = 0; k< M; ++k) {exp_sum += exp(X[i * M * N + k * N + j]);//计算每一个M列的exp值之和
            }
			//计算过程与GPU相同
            int mask_id = mask[i * N + j];

            loss[i * N + j] = weight[i * N + j] * (log(exp(X[i * M * N + mask_id * N + j]) / exp_sum));
        }
    }
    e = chrono::high_resolution_clock::now();
    duration = chrono::duration(e - s).count();//计算CPU时间差(ms)

    return duration;
}

GPU计算kernel

GPU的实现过程则需要用到DPC++框架的一些方法：

首先在主机和设备中申请存储空间，主机生成数组后，需要把数据从主机拷贝到设备上
调用GPU kernel
kernel中根据设定的数据划分，计算自己负责的那部分数据的交叉熵

//GPU计算
float gpu_kernel(float* X, int* mask, float* weight, float* loss, queue& q) {float duration = 0.0;
    auto e = q.submit([&](handler& h) {//对于该计算,K维度和N维度相互独立,这里也用K*N作为并行化的range
        h.parallel_for( K*N, [=](auto& idx) {//K为行,下面是行列值的计算
            int row = idx / N ;
            int col = idx % N ;

            float exp_sum = 0.0;
            for (int i = 0; i< M; ++i) {exp_sum += exp(X[row * M * N + i * N + col]);	//计算每一个M列的exp值之和
            }

            int mask_id = mask[row * N + col];	//选择K,N二维列表对应掩膜值
            loss[row * N + col] = weight[row * N + col] * log(exp(X[row * M * N + mask_id * N + col]) / exp_sum);//找出对应的xi值,计算yi值,并乘以对应的权重值得到loss值

            });
        });

    e.wait();//阻塞等等该计算完成

    // 获取GPU kernal的开始和介绍时间戳之差(ns),转换成ms
    duration = (e.get_profiling_info() - e.get_profiling_info()) / 1000.0f / 1000.0f;

    return duration;
}

结果

计算结果加速比约为4
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