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Comparing SyCL data transfer strategies for tracking use cases

  1. Cloner le repo sur la machine sur laquelle faire les tests.

  2. Preparation des répertoires, mises à jour du PATH, définition des alias :

source env.sh
  1. Définir la variable d'environnement SBENCH_SYCL_COMPILER_CMD : elle doit indiquer le chemin absolu vers le compilateur. Exemples :
# DPC++ installé, potentiellement défini via quelque chose du genre : source ~/intel/oneapi/setvars.sh
export SBENCH_SYCL_COMPILER_CMD=dpcpp

# DPC++ compilé
export SBENCH_SYCL_COMPILER_CMD="/...full_path.../llvm/build/bin/clang++ -fsycl -fsycl-targets=nvptx64-nvidia-cuda --cuda-path=/usr/local/cuda"

# HipSYCL
export SBENCH_SYCL_COMPILER_CMD=syclcc

  1. Dans le dossier principal, faire make build.

  2. Tourner les programmes SYCL de votre choix :

  • lsd ou list_devices.exe : liste les devices.
  • ubench <score> <data-size-gb> <repeat> ou micro_bench.exe <score> <data-size-gb> <repeat> : exécute sur le device de score <score> le banc d'essai ubench, pour une taille de <data-size-gb> Gb (1 par défaut), et en répétant les mêmes calculs et échanges de données <repeat> fois (12 par défaut).
  • sparse <score> <load-count-value> <repeat> ou sparse_ccl.exe <score> <load-count-value> <repeat> : exécute sur le device de score <score> le banc d'essai sparsecll, en duplicant les données <load-count-value> fois (1 par défaut), et en répétant les mêmes calculs et échanges de données <repeat> fois (12 par défaut).

Quand le fichier de sortie existe déjà, le programme ne le refait pas.

  1. Les résultats sont produits dans des fichiers output/*.t :
  • sparseccl108_generalFlatten_[nom ordi]_ld[valeur de ld]_RUN1_[nom du device].t
  • sparseccl108_generalGraphPtr_uniqueModules_[nom ordi]_ld[valeur de ld]_RUN1_[nom du device].t
  • ubench2_2_[nom ordi]_4GiB_RUN1_[nom du device].t

A faire

  • ne pas laisser trainer de fichier de sortie incomplet si l'execution a echoué avant la fin.

Pile d'appel micro_bench.cpp

  • ubench_v2::init_data_length(gb)
  • ubench_v2::run_ubench2_tests(runtime_environment.computer_name, runtime_environment.runs_count)
    • run_ubench2_single_test(computer_name, i) * runtime_environment.runs_count // == 1 ?!?
      • main_of_bench_v2(OUTPUT_FILE_NAME)
        • progress_init(7)
        • // (USM) explicit copy
        • traccc_main_sequence(myfile, sycl_mode::device_USM, true);
        • traccc_main_sequence(myfile, sycl_mode::shared_USM, true);
        • traccc_main_sequence(myfile, sycl_mode::host_USM, true);
        • // Implicit copy
        • traccc_main_sequence(myfile, sycl_mode::shared_USM, false);
        • traccc_main_sequence(myfile, sycl_mode::host_USM, false);
        • traccc_main_sequence(myfile, sycl_mode::accessors, false);
        • traccc_main_sequence(myfile, sycl_mode::glibc, false);
          • REPEAT_COUNT_REALLOC
          • traccc_bench(mode, explicit_copy);
            • allocation(bench);
            • fill(bench);
            • copy(bench);
            • kernel(bench);
            • data_type sum = read(bench);
            • dealloc(bench);
          • progress_increment() ;
          • progress_print();

Notes diverses

To run with syclcc, set those variables : export HIPSYCL_TARGETS="cuda:sm_35" &&
export HIPSYCL_GPU_ARCH="sm_35" &&
export HIPSYCL_CUDA_PATH="/usr/local/cuda-10.1"

On Sandor : export HIPSYCL_TARGETS="cuda:sm_75" &&
export HIPSYCL_GPU_ARCH="sm_75" &&
export HIPSYCL_CUDA_PATH="/usr/local/cuda-10.1"