英特爾發(fā)布了一項(xiàng)開源工具，該工具可通過名為SYCLomatic的項(xiàng)目，將代碼遷移至SYCL1，這有助于開發(fā)者更輕松地將CUDA代碼遷移到SYCL和C++，從而加速面向異構(gòu)架構(gòu)的跨架構(gòu)編程。這個開源項(xiàng)目能讓開發(fā)社區(qū)共同協(xié)作，以推動SYCL標(biāo)準(zhǔn)的采用，這是將開發(fā)者從單個廠商的封閉生態(tài)系統(tǒng)中解放出來的關(guān)鍵一步。
英特爾oneAPI專家James Reinders表示：“使用SYCL將代碼遷移至C++，為代碼提供了更強(qiáng)的ISO C++一致性，支持多家供應(yīng)商以緩解供應(yīng)商鎖定問題，并且支持多種架構(gòu)，為充分運(yùn)用新的硬件創(chuàng)新提供靈活性。SYCLomatic是一個可實(shí)現(xiàn)大部分工作自動化的寶藏工具，讓開發(fā)者能更多地關(guān)注定制化調(diào)優(yōu)，而不是遷移代碼。”
在硬件創(chuàng)新為計(jì)算帶來多樣化異構(gòu)架構(gòu)的同時，軟件開發(fā)也已經(jīng)變得越來越復(fù)雜，很難充分釋放CPU和加速器的價值。如今的開發(fā)者及其團(tuán)隊(duì)普遍缺乏時間、金錢和資源，以適應(yīng)代碼的重寫和測試，為這些不同的架構(gòu)提升應(yīng)用的性能。開發(fā)者正在尋求開放替代方案，以提升時間價值。英特爾正在提供一種更簡單、更快捷的方式，讓開發(fā)者進(jìn)行硬件選擇。
SYCL是一種基于C++的Khronos Group標(biāo)準(zhǔn)，它擴(kuò)展了C++功能以支持多種架構(gòu)和非共享內(nèi)存的配置。為啟動該項(xiàng)目，英特爾開源了其DPC++兼容性工具背后的技術(shù)，以進(jìn)一步提升遷移能力，生成更多基于SYCL的應(yīng)用?？缂軜?gòu)重復(fù)利用代碼簡化了開發(fā)工作，減少了持續(xù)維護(hù)代碼所需的時間和成本。
利用帶有LLVM差異化的Apache 2.0許可證，托管在GitHub上的SYCLomatic項(xiàng)目為開發(fā)者提供了一個社區(qū)，讓他們能做出貢獻(xiàn)并提供反饋，以進(jìn)一步開放跨CPU、GPU和FPGA的異構(gòu)開發(fā)。
SYCLomatic協(xié)助開發(fā)者將CUDA代碼遷移到SYCL，通?？梢詫?0-95%的CUDA代碼自動遷移到SYCL代碼2。開發(fā)人員僅需手動編程剩余的工作，然后對特定架構(gòu)進(jìn)行定制化調(diào)優(yōu)，達(dá)到所需的性能級別，便可完成這一過程。
研究機(jī)構(gòu)及英特爾客戶已成功地使用英特爾® DPC++兼容性工具，該工具采用與SYCLomatic相同的技術(shù)，能將CUDA代碼遷移到多個廠商架構(gòu)上的SYCL(或Data Parallel C++，oneAPI的SYCL實(shí)現(xiàn))。這些案例包括斯德哥爾摩大學(xué)的GROMACS 20223、柏林祖思研究所(ZIB)的easyWave、三星Medison和Bittware(更多案例請?jiān)L問oneAPI DevSummit)。許多客戶也正在測試當(dāng)前和即將推出的基于英特爾® Xe架構(gòu)GPU的代碼，包括阿貢國家實(shí)驗(yàn)室的極光(Aurora)超級計(jì)算機(jī)、萊布尼茨超級計(jì)算中心(LRZ)、GE醫(yī)療等。
SYCLomatic 是一個GitHub項(xiàng)目。GitHub門戶網(wǎng)站擁有一個“contributing.md”指南，描述了向項(xiàng)目提供技術(shù)貢獻(xiàn)的步驟，以確保最大程度的便捷。鼓勵開發(fā)人員使用該工具，提供反饋并做出貢獻(xiàn)，以推動該工具的發(fā)展。
HACC(硬件/混合加速宇宙學(xué)代碼)、宇宙物理學(xué)和先進(jìn)計(jì)算(anl.gov)的Steve(Esteban)Rangel表示：“CRK-HACC是一個正在開發(fā)的N體宇宙學(xué)模擬代碼。為了給極光(Aurora)超級計(jì)算機(jī)做好準(zhǔn)備，英特爾DPC++兼容性工具能讓我們將20多個核心快速遷移到SYCL。由于當(dāng)前版本的代碼遷移工具不支持遷移到仿函數(shù)，我們編寫了一個簡單的clang工具來重構(gòu)生成的SYCL源代碼，以滿足我們的需求。通過開源SYCLomatic項(xiàng)目，我們計(jì)劃整合此前的工作，以獲得更強(qiáng)大的解決方案，并助力讓仿函數(shù)成為可用遷移選項(xiàng)的一部分。”
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