Intel® FPGA SDK for OpenCL™: ベスト・プラクティス・ガイド

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ID 683521
日付 12/08/2017
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ドキュメント目次
ドキュメント目次 x
1. はじめに 2. カーネルのreport.htmlファイルのレビュー 3. OpenCLカーネルデザインのベスト・プラクティス 4. パフォーマンスのボトルネックを特定するためのカーネルのプロファイリング 5. Single Work-Itemカーネル・パフォーマンスを向上させるための戦略 6. NDRangeカーネルのデータ処理効率を向上させるための戦略 7. メモリーアクセス効率向上のための戦略 8. FPGAエリアの最適化のための戦略 9. 追加情報
1. はじめに x
1.1. FPGA概要 1.2. パイプライン 1.3. シングル・ワーク・アイテム・カーネル対NDRangeカーネル 1.4. マルチ・スレッド・ホスト・アプリケーション
2. カーネルのreport.htmlファイルのレビュー x
2.1. High Level Design レポートの概要 2.2. Report Summary のレビュー 、 2.3. ループ情報のレビュー 2.4. エリア情報の確認 2.5. メモリー・レプリケーションとストールに関する情報の確認 2.6. HTMLレポートの情報に基づいたOpenCLのデザイン例の最適化 2.7. HTMLレポート：エリア・レポート・メッセージ 2.8. HTMLレポート：カーネルデザインの概念
2.3. ループ情報のレビュー x
2.3.1. OpenCLのデザイン例のループ解析レポート 2.3.2. メモリー・アクセス・パターンの例の変更 2.3.3. loop_coalesceを使用してネストループによって消費されるエリアの削減
2.4. エリア情報の確認 x
2.4.1. ソース別エリア分析 2.4.2. システムのエリア分析
2.5. メモリー・レプリケーションとストールに関する情報の確認 x
2.5.1. System Viewerの機能 2.5.2. Kernel Memory Viewer の特長
2.7. HTMLレポート：エリア・レポート・メッセージ x
2.7.1. ボード・インターフェイスのエリア・レポート・メッセージ 2.7.2. 機能オーバヘッドのエリア・レポート・メッセージ 2.7.3. 州のエリア・レポートメッセージ 2.7.4. フィードバックのためのエリア・レポート・メッセージ 2.7.5. 定数メモリーのエリア・レポート・メッセージ 2.7.6. プライベート変数ストレージのエリア・レポート・メッセージ
2.8. HTMLレポート：カーネルデザインの概念 x
2.8.1. Kernels 2.8.2. Global Memory Interconnect 2.8.3. ローカルメモリー 2.8.4. Nested Loops 2.8.5. Single Work-Itemカーネルのループ 2.8.6. チャネル 2.8.7. ロード・ストア・ユニット
3. OpenCLカーネルデザインのベスト・プラクティス x
3.1. データを経由して転送する インテル® FPGA SDK for OpenCL™ チャネルまたはOpenCLパイプ 3.2. ループのアンロール 3.3. 浮動小数点演算の最適化 3.4. アラインメントされたメモリーの割り当て 3.5. 構造体をパディング付きまたはパディングなしで整列する 3.6. ベクトル型要素の類似構造の維持 3.7. ポインター・エイリアシングの回避 3.8. 高価な機能の回避 3.9. Work-ItemID依存の後方分岐の回避
3.1. データを経由して転送する インテル® FPGA SDK for OpenCL™ チャネルまたはOpenCLパイプ x
3.1.1. チャネルとパイプの特性 3.1.2. チャネルおよびパイプの実行順序 3.1.3. チャネルまたはパイプのバッファー推論の最適化 3.1.4. チャネルとパイプのベスト・プラクティス
3.3. 浮動小数点演算の最適化 x
3.3.1. 浮動小数点表現と固定小数点表現
4. パフォーマンスのボトルネックを特定するためのカーネルのプロファイリング x
4.1. Intel FPGA Dynamic Profiler for OpenCLのベスト・プラクティス 4.2. Intel FPGA Dynamic Profiler for OpenCL GUI 4.3. プロファイリング情報の解釈 4.4. Intel FPGA Dynamic Profiler for OpenCLの制限
4.2. Intel FPGA Dynamic Profiler for OpenCL GUI x
4.2.1. ソース・コード・タブ 4.2.2. カーネル実行タブ 4.2.3. Autorun Capturesタブ
4.2.1. ソース・コード・タブ x
4.2.1.1. ツール・オプション
4.3. プロファイリング情報の解釈 x
4.3.1. ストール、占有、帯域幅 4.3.2. アクティビティー 4.3.3. キャッシュヒット 4.3.4. OpenCLのデザインシナリオ例のプロファイラ解析 4.3.5. 自動プロファイラーデータ
4.3.1. ストール、占有、帯域幅 x
4.3.1.1. チャンネルの停止
4.3.4. OpenCLのデザインシナリオ例のプロファイラ解析 x
4.3.4.1. ハイストール率 4.3.4.2. 低い占有率 4.3.4.3. 低帯域幅効率 4.3.4.4. 高い失業率と高い占有率 4.3.4.5. ノーストール、低占有率、低帯域幅効率 4.3.4.6. ノー・ストール、高占有率、低帯域幅効率 4.3.4.7. 高失速率と低占有率
5. Single Work-Itemカーネル・パフォーマンスを向上させるための戦略 x
5.1. 最適化レポートのフィードバックに基づくてSingle Work-Itemカーネル依存関係のアドレッシング 5.2. メモリー配列へのアクセスによるループキャリー依存関係の削除 5.3. Single Work-Itemカーネルの良いデザイン方法
5.1. 最適化レポートのフィードバックに基づくてSingle Work-Itemカーネル依存関係のアドレッシング x
5.1.1. ループ実行依存関係の削除 5.1.2. Relaxing Loop Carriedの依存関係 5.1.3. Loop Carried依存関係の簡素化 5.1.4. ループで運ばれた依存関係のローカルメモリーへの転送 5.1.5. シフトレジスターの推測によるループキャリー依存関係の削除
6. NDRangeカーネルのデータ処理効率を向上させるための戦略 x
6.1. 最大ワーク・グループ・サイズまたは必要なワーク・グループ・サイズの指定 6.2. カーネルのベクトル化 6.3. 複数のコンピューティング・ユニット 6.4. コンピューティング・ユニット複製とカーネルSIMDベクトル化の組み合わせ 6.5. リソース駆動型最適化 6.6. HTMLレポートのカーネルプロパティとループアンロールステータスの確認
6.2. カーネルのベクトル化 x
6.2.1. スタティック・メモリー統合
6.3. 複数のコンピューティング・ユニット x
6.3.1. コンピューティング・ユニット複製対カーネルSIMDベクトル化
7. メモリーアクセス効率向上のための戦略 x
7.1. メモリーアクセスの最適化に関する一般的なガイドライン 7.2. グローバル・メモリー・アクセスの最適化 7.3. 定数、ローカルまたはプライベート・メモリーを使用したカーネル計算の実行 7.4. ローカルメモリーのバンキングによるカーネル・パフォーマンスの向上 7.5. メモリー・レプリケーションファクタの制御によるローカルメモリーへのアクセスの最適化 7.6. ループパイプラインのメモリー依存性の最小化
7.2. グローバル・メモリー・アクセスの最適化 x
7.2.1. 連続メモリー・アクセス 7.2.2. グローバルメモリーの手動分割
7.2.2. グローバルメモリーの手動分割 x
7.2.2.1. 異種メモリーバッファー
7.3. 定数、ローカルまたはプライベート・メモリーを使用したカーネル計算の実行 x
7.3.1. キャッシュ・メモリー 7.3.2. ローカルメモリーへのデータの事前ロード 7.3.3. プライベート・メモリーに変数と配列の格納
7.4. ローカルメモリーのバンキングによるカーネル・パフォーマンスの向上 x
7.4.1. アレイインデックスに基づくローカル・メモリー・バンクの幾何学的構成の最適化
8. FPGAエリアの最適化のための戦略 x
8.1. コンパイルに関する考慮事項 8.2. ボードバリアントの選択に関する考慮事項 8.3. メモリーアクセスに関する考慮事項 8.4. 算術演算の考慮事項 8.5. データ型の選択に関する考慮事項
9. 追加情報 x
A.1. 改訂履歴
1. はじめに
2. カーネルのreport.htmlファイルのレビュー
3. OpenCLカーネルデザインのベスト・プラクティス
4. パフォーマンスのボトルネックを特定するためのカーネルのプロファイリング
5. Single Work-Itemカーネル・パフォーマンスを向上させるための戦略
6. NDRangeカーネルのデータ処理効率を向上させるための戦略
7. メモリーアクセス効率向上のための戦略
8. FPGAエリアの最適化のための戦略
9. 追加情報

2.4.1. ソース別エリア分析

ソースレポートによるエリア分析では、ソースコードの各行がエリアの使用にどのように影響するかを近似して示しています。 このビューでは、エリア情報が階層的に表示されます。

4つのループを含むOpenCLカーネルの例：

 1  // ND-Range kernel with unrolled loops
 2  __attribute ((reqd_work_group_size(1024,1,1)))
 3  kernel void t (global int * out, int N) {
 4    int i = get_global_id(0);
 5    int j = 1;
 6    for (int k = 0; k < 4; k++) {
 7      #pragma unroll
 8      for (int n = 0; n < 4; n++) {
 9        j += out[k+n];
10      }
11    }
12    out[i] = j;
13
14    int m = 0;
15    #pragma unroll 1
16    for (int k = 0; k < N; k++) {
17      m += out[k/3];
18    }
19    #pragma unroll
20    for (int k = 0; k < 6; k++) {
21      m += out[k];
22    }
23    #pragma unroll 2
24    for (int k = 0; k < 6; k++) {
25      m += out[k];
26    }
27    out[2] = m;
28  }

以下のエリアレポートには、カーネルシステム、ボード・インターフェイス、およびグローバル・インターコネクトのエリア使用量がリストされています。これらの要素はシステムレベルのIPで、デザインがターゲットとするカスタム・プラットフォームまたはリファレンス・プラットフォームに依存します。カーネルtはカーネルシステムの階層内にあり、ソースコードが始まる場所です。このレポートは、カーネルtの下でソースコード内で宣言されたすべての変数を指定し、残りのエリア情報を行番号でソートします。

図 24. 例示的なエリアレポートのソースビュー

この例では、コードラインj + = out [k + n]のコードライン（9行目）では、 Intel® FPGA SDK for OpenCL™オフライン・コンパイラー追加を実行してグローバルメモリーからデータをロードするのに必要なエリアに基づいて推定エリア使用量を計算します。コードラインout [i] = j （12行目）の場合、オフライン・コンパイラーはポインター値を計算するために必要なエリアに基づいて推定エリア使用量を計算し、グローバルメモリーに格納し直します。

レベル 2 の表題