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arrays - 编写一次并行数组 Haskell 表达式,在 CPU 和 GPU 上运行 repa 并加速

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 01:00:25 24 4
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修复和加速 API 相似性

Haskell repa 库用于在 CPU 上自动进行并行数组计算。加速库是 GPU 上的自动数据并行性。 API 非常相似,具有相同的 N 维数组表示。甚至可以使用 fromRepa 在加速和重复阵列之间切换。和 toRepaData.Array.Accelerate.IO :

fromRepa :: (Shapes sh sh', Elt e) => Array A sh e -> Array sh' e
toRepa :: Shapes sh sh' => Array sh' e -> Array A sh e

有多个用于加速的后端,包括 LLVM、CUDA 和 FPGA(参见 http://www.cse.unsw.edu.au/~keller/Papers/acc-cuda.pdf 的图 2)。我发现了一个 repa backend用于加速,尽管该库似乎没有得到维护。鉴于 repa 和加速编程模型相似,我希望有一种优雅的方式在它们之间切换,即编写一次的函数可以使用 repa 的 R.computeP 或加速的后端之一执行,例如与 CUDA run功能。

两个非常相似的功能:南瓜上的 Repa 和 Accelerate

取一个简单的图像处理阈值函数。如果灰度像素值小于 50,则将其设置为 0,否则保留其值。这是它对南瓜的作用:




以下代码介绍了 repa 和加速实现:

module Main where

import qualified Data.Array.Repa as R
import qualified Data.Array.Repa.IO.BMP as R
import qualified Data.Array.Accelerate as A
import qualified Data.Array.Accelerate.IO as A
import qualified Data.Array.Accelerate.Interpreter as A

import Data.Word

-- Apply threshold over image using accelerate (interpreter)
thresholdAccelerate :: IO ()
thresholdAccelerate = do
img <- either (error . show) id `fmap` A.readImageFromBMP "pumpkin-in.bmp"
let newImg = A.run $ A.map evalPixel (A.use img)
A.writeImageToBMP "pumpkin-out.bmp" newImg
where
-- *** Exception: Prelude.Ord.compare applied to EDSL types
evalPixel :: A.Exp A.Word32 -> A.Exp A.Word32
evalPixel p = if p > 50 then p else 0

-- Apply threshold over image using repa
thresholdRepa :: IO ()
thresholdRepa = do
let arr :: IO (R.Array R.U R.DIM2 (Word8,Word8,Word8))
arr = either (error . show) id `fmap` R.readImageFromBMP "pumpkin-in.bmp"
img <- arr
newImg <- R.computeP (R.map applyAtPoint img)
R.writeImageToBMP "pumpkin-out.bmp" newImg
where
applyAtPoint :: (Word8,Word8,Word8) -> (Word8,Word8,Word8)
applyAtPoint (r,g,b) =
let [r',g',b'] = map applyThresholdOnPixel [r,g,b]
in (r',g',b')
applyThresholdOnPixel x = if x > 50 then x else 0

data BackendChoice = Repa | Accelerate

main :: IO ()
main = do
let userChoice = Repa -- pretend this command line flag
case userChoice of
Repa -> thresholdRepa
Accelerate -> thresholdAccelerate

问题:我可以只写一次吗?
thresholdAccelerate 的实现和 thresholdRepa非常相似。是否有一种优雅的方法可以编写一次数组处理函数,然后以编程方式在交换机中选择多核 CPU(repa)或 GPU(加速)?我可以考虑根据我想要 CPU 还是 GPU 来选择我的导入,即导入 Data.Array.Accelerate.CUDAData.Array.Repa执行 Acc a 类型的操作和:
run :: Arrays a => Acc a -> a

或者,使用类型类,例如大致类似于:

main :: IO ()
main = do
let userChoice = Repa -- pretend this is a command line flag
action <- case userChoice of
Repa -> applyThreshold :: RepaBackend ()
Accelerate -> applyThreshold :: CudaBackend ()
action

或者是这样的情况,对于我希望为 CPU 和 GPU 表达的每个并行数组函数,我必须实现它两次——一次使用 repa 库,另一次使用加速库?

最佳答案

简短的回答是,目前,不幸的是,您需要编写这两个版本。

但是,我们正在努力为 Accelerate 提供 CPU 支持,这将消除对代码的 Repa 版本的需求。特别是,Accelerate 最近获得了一个新的基于 LLVM 的后端,它同时针对 GPU 和 CPU:https://github.com/AccelerateHS/accelerate-llvm

这个新的后端仍然是不完整的、有缺陷的和实验性的,但我们正计划使其成为当前 CUDA 后端的可行替代方案。

关于arrays - 编写一次并行数组 Haskell 表达式,在 CPU 和 GPU 上运行 repa 并加速,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/23202145/

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