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
A. Intel® FPGA SDK for OpenCL™ Pro版最佳实践指南修订历史

6.1.1. 删除循环携带的依赖项

基于从优化报告来的反馈，您可以通过实现更简单的存储器访问模式来删除循环携带的依赖项。

请参考如下内核：

1 #define N 128
 2 
 3 __kernel void unoptimized (__global int * restrict A,
 4                            __global int * restrict B,
 5                            __global int* restrict result)
 6 {
 7   int sum = 0;
 8 
 9   for (unsigned i = 0; i < N; i++) {
10     for (unsigned j = 0; j < N; j++) {
11       sum += A[i*N+j];
12     }
13     sum += B[i];
14   }
15 
16   * result = sum;
17 }

unoptimized的内核优化报告类似于以下内容：

  • 报告的第一行表明 Intel® FPGA SDK for OpenCL™ Offline Compiler成功推断外部循环的流水线化执行，并且每隔一个循环启动一个新的循环迭代。
  • due to Pipeline structure消息表明离线编译器创建一个流水线结构，该结构导致外部循环迭代每两个周期启动一次。该行为不是您构建内核代码方式的结果。
    注： 对于如何构建您单个work-item内核的建议，请参阅单个Work-Item内核的良好设计实践小节。
  • 报告中第一行中的剩余消息表明，由于变量sum的数据依赖性，在子循环中循环一次执行单个迭代。存在该数据依赖性是因为每个外部循环迭代需要先返回从前一次迭代来的sum值，然后内部循环才能开始执行。
  • 报告的第二行通知您内部循环以流水线方式执行，并且没有限制性能的循环携带的依赖项。

要优化该内核的性能， 请删除变量sum的数据依赖项，以使子循环中的外部循环迭代不会串行执行。执行以下任务去耦这两个循环中涉及sum的计算：

  1. 定义局部变量（例如，sum2）以仅用于内部循环。
  2. 使用从步骤1来的局部变量存储A[i*N + j]的累加值作为内部循环迭代。
  3. 在内部循环中，存储变量sum来存储B[i]的累加值和局部变量中存储的值。
以下是重构的内核optimized： 
 1 #define N 128
 2 
 3 __kernel void optimized (__global int * restrict A,
 4                          __global int * restrict B,
 5                          __global int * restrict result)
 6 {
 7   int sum = 0;
 8 
 9   for (unsigned i = 0; i < N; i++) {
10     // Step 1: Definition
11     int sum2 = 0;
12 
13     // Step 2: Accumulation of array A values for one outer loop iteration
14     for (unsigned j = 0; j < N; j++) {
15       sum2 += A[i*N+j];
16     }
17 
18     // Step 3: Addition of array B value for an outer loop iteration
19     sum += sum2;
20     sum += B[i];
21   }
22 
23   * result = sum;
24 }

类似于以下内容的优化报告指示变量sum上循环携带的依赖项被成功移除：

在优化报告中仅看到以下消息时，您就已经成功解决了所有循环携带依赖项的问题：

  • Pipelined execution inferred针对最内部循环。
  • Pipelined execution inferred. Successive iterations launched every 2 cycles due to: Pipeline structure针对全部其它循环。
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