Implémenter une informatique hétérogène efficace en langage Go

Avec le développement continu des technologies de l'information, la complexité et les exigences quantitatives de diverses tâches informatiques augmentent de jour en jour. Comment utiliser une variété de ressources informatiques pour accomplir efficacement ces tâches est devenu l'un des problèmes à résoudre. résolu. L'informatique hétérogène est l'un des moyens efficaces pour résoudre ce problème. Elle peut utiliser différents types de ressources informatiques, telles que GPU, FPGA, etc., pour travailler ensemble afin d'obtenir un calcul efficace. Cet article présentera comment implémenter un calcul hétérogène efficace en langage Go.

1. Le concept de base de l'informatique hétérogène

L'informatique hétérogène consiste à effectuer du calcul collaboratif et à améliorer l'informatique en combinant différents types de ressources informatiques, telles que CPU, GPU, FPGA, etc. Une voie d’efficacité. Dans les applications pratiques, les tâches informatiques sont généralement décomposées en plusieurs sous-tâches, puis attribuées à différentes ressources informatiques pour exécution, puis les résultats sont fusionnés pour obtenir le résultat final. L'informatique hétérogène peut tirer parti des caractéristiques de différents types de ressources informatiques, telles que le parallélisme élevé des GPU et la flexibilité des FPGA, pour sélectionner les ressources les plus appropriées pour différentes tâches informatiques afin d'atteindre des objectifs informatiques efficaces.

2. Prise en charge informatique hétérogène du langage Go

Le langage Go est un langage de programmation moderne qui présente les caractéristiques de concurrence, d'efficacité et de fiabilité, et convient à l'informatique hétérogène. Le langage Go offre une prise en charge multithread riche, qui peut tirer parti des performances multicœurs du processeur. Il prend également en charge une variété de ressources informatiques hétérogènes, notamment GPU, FPGA, etc. Pour utiliser le calcul hétérogène en langage Go, vous devez utiliser certaines bibliothèques tierces, telles que cuDNN, OpenCL, etc.

3. Implémentation du calcul hétérogène en langage Go

Ce qui suit est un exemple simple d'utilisation du GPU pour effectuer des opérations tensorielles en langage Go.

1. Présentation de bibliothèques tierces

La mise en œuvre du calcul hétérogène en langage Go nécessite l'utilisation de bibliothèques tierces, telles que cuDNN, OpenCL, etc. En prenant cuDNN comme exemple, vous devez d'abord installer la bibliothèque cuDNN et la boîte à outils CUDA.

2. Créer un tenseur

Pour utiliser le GPU pour effectuer des opérations tensorielles en langage Go, vous devez d'abord créer un tenseur. Vous pouvez utiliser les fonctions fournies par cuDNN pour créer des tenseurs :

xDesc, err := cudnn.CreateTensorDescriptor()
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

err = xDesc.Set(cudnn.TensorNCHW, cudnn.DataTypeFloat, 1, 3, 224, 224)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

xDataSize, _, err := xDesc.GetSize()
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

x := make([]float32, xDataSize)

Parmi elles, xDesc représente le descripteur du tenseur, et vous pouvez spécifier le type, le type de données, la forme, etc. x est les données du tenseur, Est un tableau de type float32.

3. Créer un contexte GPU

Pour utiliser le GPU pour les calculs, vous devez d'abord créer un contexte GPU. Vous pouvez utiliser les fonctions fournies par cuDNN pour créer un contexte GPU :

ctx, err := cudnn.Create()
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}
defer ctx.Destroy()

4. Copier les données tensorielles sur le GPU

Avant d'utiliser le GPU pour les calculs , Les données Tensor doivent être copiées sur le GPU. Vous pouvez utiliser la fonction fournie par cuDNN pour copier les données tensorielles sur le GPU :

xDev, err := ctx.MallocMemory(xDataSize * 4)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

err = xDev.HostTo(x)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

Parmi eux, xDev représente l'espace de stockage sur le GPU, et la fonction MallocMemory est utilisée pour allouer de l'espace ; est utilisé pour transférer les données sur la copie hôte vers le GPU.

5. Effectuer des opérations tensorielles

Après avoir copié les données tensorielles sur le GPU, vous pouvez effectuer des opérations tensorielles sur le GPU. Vous pouvez utiliser les fonctions fournies par cuDNN pour effectuer des opérations tensorielles :

yDesc, err := cudnn.CreateTensorDescriptor()
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

err = yDesc.Set(cudnn.TensorNCHW, cudnn.DataTypeFloat, 1, 3, 224, 224)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

alpha := float32(1)
beta := float32(0)

convDesc, err := cudnn.CreateConvolutionDescriptor(
    0, 0, 1, 1, 1, 1, cudnn.DataTypeFloat,
)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

yDataSize, _, err := yDesc.GetSize()
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

y := make([]float32, yDataSize)
yDev, err := ctx.MallocMemory(yDataSize * 4)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

err = cudnn.ConvolutionForward(
    ctx, alpha, xDesc, xDev.Ptr(), convDesc, nil, nil,
    cudnn.Convolution, cudnn.DataTypeFloat, beta, yDesc,
    yDev.Ptr(),
)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

err = yDev.HostFrom(y)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

Parmi elles, yDesc représente le descripteur du tenseur de sortie ; alpha et bêta représentent le poids du poids et convDesc représente le descripteur ; de la convolution ;y est la donnée du tenseur de sortie.

6. Copiez les résultats du calcul vers l'hôte

Une fois le calcul terminé, les résultats du calcul peuvent être recopiés sur l'hôte. Vous pouvez utiliser les fonctions fournies par cuDNN pour copier les données stockées sur le GPU vers l'hôte :

err = yDev.HostFrom(y)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

7. Libérer les ressources GPU

Après le le calcul est terminé, vous devez libérer les ressources sur le GPU, vous pouvez utiliser la fonction fournie par cuDNN pour libérer les ressources GPU :

xDesc.Destroy()
yDesc.Destroy()
convDesc.Destroy()
xDev.Free()
yDev.Free()
ctx.Destroy()

4. Résumé

Cet article présente la mise en œuvre de l'informatique hétérogène dans les concepts et méthodes de base du langage Go. L'informatique hétérogène peut utiliser diverses ressources informatiques pour l'informatique collaborative afin d'améliorer l'efficacité informatique. La mise en œuvre du calcul hétérogène dans le langage Go nécessite l'utilisation de bibliothèques tierces, telles que cuDNN, OpenCL, etc. En utilisant les fonctions de ces bibliothèques, le calcul hétérogène peut être efficacement implémenté dans le langage Go.

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