Intel® FPGA SDK for OpenCL™ Pro Edition: 最佳实践实践指南

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ID 683521
日期 9/26/2022
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文档目录 x
产品终止通知 1. Intel® FPGA SDK for OpenCL™ Pro Edition最佳实践指南介绍 2. 查看您Kernel的report.html文件 3. OpenCL内核设计概念 4. OpenCL内核设计最佳实践 5. 分析（Profiling）您的内核来识别性能瓶颈 6. 提高单个Work-Item内核性能的策略 7. 提高NDRange内核数据处理效率的策略 8. 提高存储器访问效率的策略 9. 优化FPGA面积使用的策略 10. 优化英特尔 Stratix 10 OpenCL设计的策略 11. 提高主机应用程序性能的策略 12. Intel® FPGA SDK for OpenCL™ Pro版最佳实践指南存档 A. Intel® FPGA SDK for OpenCL™ Pro版最佳实践指南修订历史
1. Intel® FPGA SDK for OpenCL™ Pro Edition最佳实践指南介绍 x
1.1. FPGA概述 1.2. 流水线 1.3. 单个work-item Kernel与NDRange Kernel
2. 查看您Kernel的report.html文件 x
2.1. 高层次设计报告布局 2.2. 查看Summary Report 2.3. 查看设计中吞吐量瓶颈 2.4. 使用视图 2.5. 分析吞吐量 2.6. 查看区域信息 2.7. 基于HTML Report中的信息优化OpenCL设计实例 2.8. 访问JSON格式的HLD FPGA报告
2.4. 使用视图 x
2.4.1. System Viewer的功能 2.4.2. Kernel Memory Viewer的功能 2.4.3. 调度Viewer的功能
2.4.1. System Viewer的功能 x
2.4.1.1. 查看系统信息 2.4.1.2. 查看全局存储器信息 2.4.1.3. 查看块信息 2.4.1.4. 查看集群信息
2.5. 分析吞吐量 x
2.5.1. 查看循环信息
2.6. 查看区域信息 x
2.6.1. 板级接口的区域报告消息 2.6.2. 针对功能开销的区域报告消息 2.6.3. 针对状态（State）的区域报告消息 2.6.4. 区域报告消息中的反馈 2.6.5. Area Report Message中的Private Variable Storage
2.6.5. Area Report Message中的Private Variable Storage x
2.6.5.1. 针对Constant Memory的Area Report Message
3. OpenCL内核设计概念 x
3.1. 内核 3.2. 全局存储互连 3.3. 局部存储器 3.4. 单个Work-Item内核中的循环 3.5. 通道 3.6. Load-Store Units
3.3. 局部存储器 x
3.3.1. 更改存储器访问模式的实例
3.4. 单个Work-Item内核中的循环 x
3.4.1. 启动间隔与最大频率之间的权衡 3.4.2. 循环携带的依赖项影响了循环的启动间隔 3.4.3. 嵌套循环 3.4.4. 循环推测 3.4.5. 循环融合（Loop Fusion） 3.4.6. 循环瓶颈（Loop Bottleneck）
3.4.3. 嵌套循环 x
3.4.3.1. 使用loop_coalesce减少嵌套循环占用的面积
3.6. Load-Store Units x
3.6.1. Load-Store Unit类型 3.6.2. Load-Store Unit修改程序 3.6.3. 控制Load-Store Units 3.6.4. 何时使用各种LSU
4. OpenCL内核设计最佳实践 x
4.1. 通过 Intel® FPGA SDK for OpenCL™ 通道或OpenCL管道传输数据 4.2. 展开循环 4.3. 优化浮点操作 4.4. 分配对齐的存储器 4.5. 使用/不使用填充来对齐结构体 4.6. 矢量类型单元保持相似的结构 4.7. 避免指针别名 4.8. 避免昂贵的函数 4.9. 避免Work-Item ID依赖的向后分支
4.1. 通过 Intel® FPGA SDK for OpenCL™ 通道或OpenCL管道传输数据 x
4.1.1. 通道和管道的表征 4.1.2. 通道和管道的执行顺序 4.1.3. 优化通道或管道的缓冲推断 4.1.4. 通道和管道的最佳实践
4.3. 优化浮点操作 x
4.3.1. 浮点与定点表示
5. 分析（Profiling）您的内核来识别性能瓶颈 x
5.1. 分析您内核的最佳实践 5.2. 使用Performance Counters (-profile)设施注入（instrument）Kernel Pipeline 5.3. 获取运行期间分析数据 5.4. 减少分析时的面积资源使用 5.5. 时间（Temporal）性能集合 5.6. 性能数据类型 5.7. 解释分析信息 5.8. 示例OpenCL设计场景的Profiler分析 5.9. Intel® FPGA Dynamic Profiler for OpenCL™ 限制
5.3. 获取运行期间分析数据 x
5.3.1. 调用Profiler Runtime Wrapper 5.3.2. 使用Intel® VTune™ Profiler查看分析数据
5.3.1. 调用Profiler Runtime Wrapper x
5.3.1.1. 拆分执行和数据后处理
5.5. 时间（Temporal）性能集合 x
5.5.1. 分析（Profiling）Autorun内核
5.7. 解释分析信息 x
5.7.1. 停顿、占用率、带宽 5.7.2. 停顿通道 5.7.3. 通道深度
5.8. 示例OpenCL设计场景的Profiler分析 x
5.8.1. 高停顿百分比 5.8.2. 较低的占用量百分比 5.8.3. 高停顿和高占用量百分比 5.8.4. 无停顿、低占用量百分比和低带宽 5.8.5. 无停顿、高占用量百分比和低带宽 5.8.6. 高停顿和低占用量百分比
6. 提高单个Work-Item内核性能的策略 x
6.1. 根据优化报告反馈解决单个Work-Item内核依赖项 6.2. 单个Work-Item内核的良好设计实践
6.1. 根据优化报告反馈解决单个Work-Item内核依赖项 x
6.1.1. 删除循环携带的依赖项 6.1.2. 松弛循环携带的依赖性 6.1.3. 将循环携带的依赖项转移到局部存储器 6.1.4. 通过推断移位寄存器来松弛循环携带的依赖项 6.1.5. 移除由于对存储器阵列的访问而引起的循环依赖
7. 提高NDRange内核数据处理效率的策略 x
7.1. 指定最大工作组大小或者需要的工作组大小 7.2. 内核矢量化 7.3. 多个计算单元 7.4. 计算单元复制与内核SIMD矢量化合并 7.5. 在HTML报告中查看内核属性和循环展开状态
7.3. 多个计算单元 x
7.3.1. 计算单元复制与内核SIMD向量化
8. 提高存储器访问效率的策略 x
8.1. 优化存储器访问的常规指导 8.2. 优化全局存储器访问 8.3. 使用常量、局部或专用存储器执行内核计算 8.4. 通过Banking（储存）局部存储器来提高内核性能 8.5. 通过控制存储器赋值因子来优化对局部存储器的访问 8.6. 最小化循环流水线的存储器依赖 8.7. 静态存储器合并
8.2. 优化全局存储器访问 x
8.2.1. Contiguous Memory Access（连续存储访问） 8.2.2. 全局存储器手动分区 8.2.3. 优化全局存储器的一个或多个Bank
8.2.2. 全局存储器手动分区 x
8.2.2.1. 异构存储器缓冲区
8.3. 使用常量、局部或专用存储器执行内核计算 x
8.3.1. 常量缓存存储器 8.3.2. 将数据预加载到局部存储器 8.3.3. 在专用存储器中存储可变量和数组
8.4. 通过Banking（储存）局部存储器来提高内核性能 x
8.4.1. 基于数组索引优化局部存储器Bank的几何配置
9. 优化FPGA面积使用的策略 x
9.1. 编译考量 9.2. 电路板变体选择考量 9.3. 存储器访问考量 9.4. 算法操作考量 9.5. 数据类型选择考量
10. 优化英特尔 Stratix 10 OpenCL设计的策略 x
10.1. 减少通道开销 10.2. 优化循环控制 10.3. 简化对局部存储器的存储访问 10.4. 重复使用数据的片上存储 10.5. 优化数据路径控制 10.6. 创建RTL模块
10.1. 减少通道开销 x
10.1.1. 减少内核数量 10.1.2. 使用单个内核来描述脉动阵列 10.1.3. 使用非阻塞通道（Non-Blocking）通道
10.2. 优化循环控制 x
10.2.1. 简化英特尔 Stratix 10 OpenCL设计中的循环携带依赖性
10.6. 创建RTL模块 x
10.6.1. 复位建议
11. 提高主机应用程序性能的策略 x
11.1. 多线程主机应用程序 11.2. 使用硬件内核调用队列
11.2. 使用硬件内核调用队列 x
11.2.1. 双缓冲主机应用程序利用内核调用队列
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2. 查看您Kernel的report.html文件
3. OpenCL内核设计概念
4. OpenCL内核设计最佳实践
5. 分析（Profiling）您的内核来识别性能瓶颈
6. 提高单个Work-Item内核性能的策略
7. 提高NDRange内核数据处理效率的策略
8. 提高存储器访问效率的策略
9. 优化FPGA面积使用的策略
10. 优化英特尔 Stratix 10 OpenCL设计的策略
11. 提高主机应用程序性能的策略
12. Intel® FPGA SDK for OpenCL™ Pro版最佳实践指南存档
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4.8. 避免昂贵的函数

有些函数在FPGA中实现起来很昂贵。昂贵的函数可能会降低内核性能或者需要大量硬件来实现。

以下函数很昂贵：

  • 整数除法和模数（余数）操作符
  • 除了加法、乘法、绝对值和比较之外的大多数浮点运算符
    注： 有关优化浮点运算的更多信息，请参阅优化浮点操作小节。
  • 原子函数

相反，廉价的函数对内核性能的影响很小，并且实现它们仅消耗很少的硬件。

以下函数不昂贵：

  • 二进制逻辑操作，例如AND、NAND、OR、NOR、XOR和XNOR
  • 带有一个常数自变量的逻辑运算
  • 按常数移位
  • 整数乘法乘以和除法除以一个常数，该常数是2的幂。

如果昂贵函数对工作组中的每个work-item生成一条新数据，那么在内核中写它的代码就是有益的。相反地，以下代码实例显示了NDRange中每个work-item执行的昂贵浮点运算（除法）的情况：

__kernel void myKernel (__global const float * restrict a,
                        __global float * restrict b,
                        const float c, const float d)
{
   size_t gid = get_global_id(0);
   
   //inefficient since each work-item must calculate c divided by d
   b[gid] = a[gid] * (c / d); 
}

该计算的结果始终相同。为了避免这种冗余以及硬件资源密集型运算，请在主机应用程序中执行该运算，然后将结果作为自变量传递给内核，以供NDRange中所有work-items使用。修改后的代码如下所示：

__kernel void myKernel (__global const float * restrict a,
                        __global float * restrict b,
                        const float c_divided_by_d)
{
   size_t gid = get_global_id(0);

   /*host calculates c divided by d once and passes it into  
   kernel to avoid redundant expensive calculations*/   
   b[gid] = a[gid] * c_divided_by_d;  						
}

Intel® FPGA SDK for OpenCL™ Offline Compiler将整个NDRange中不依赖于work-item的运算合并到单个运算中。然后在所有work-item中共享该结果。在第一个代码实例中，离线编译器创建一个由所有work-item共享的单个除法器（divider）块，因为c除以d在所有work-item中保持不变。这种优化有助于最大限度地减少冗余硬件的数量。然而，整数除法的实现需要大量的硬件资源。因此，将除法运算从主机处理器卸除，然后再将结果作为自变量传递给内核，有益于节省硬件资源。

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