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移植该选GPU还是MIC

简介:
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GPU和MIC是目前两个流行的异构计算平台,二者在市场上的地位类似。如果当下有一个fortran程序,是该选择移植到GPU上还是MIC上呢?
个人推荐:GPU要优于MIC。
首先,我们来看下GPU和MIC的单机linpack结果:
153513jpm6eui6ez6pcupe.png
该测试的GPU为K40m,MIC为31S1P(天河2号专用卡)
从这个测试结果上看,MIC的linpack测试性能似乎略胜于GPU。

其次,从编译器的软件环境来看,CUDA FORTRAN的编译器为PGI,MIC的编译器为intel fortran,两款编译器对于fortran语言标准的支持有细微差别,
从移植的角度来说,如果原来的程序是用的intel的,移植选择intel的编译器可能要少些麻烦。除此以外,intel的编译器是免费的,PGI是收费的,而且
费用还不低,如果单买PGI的fortran,需要5000rmb,同时购买PGI C和fortran,估计价格约为1万rmb。幸运的是,PGI推出了社区版本,可以免费试用1年。

从支持的库来看,MIC支持intel的MKL,而在GPU上的fortran库只有CULA,且CULA目前停止更新。当然可以通过fortran调用C的方式来调用其他的C
版本的库,前提是PGI最好连C版本一起买了。

从使用的难易程度来看,MIC的接口很容易,形似openMP,fortran使用GPU的方式有两种,一种CUDA FORTRAN,一种OPENACC。如果希望能深层次的
优化的话,CUDA FORTRAN更好一些。代价就是,增加了移植的难度。

从debug的角度来说,CUDA有支持的图形化界面nvvp和命令行nvprof,而对于MIC来说,debug则显得不方便,因为接口封装的比较完美,底层不易触及。

最后,我阐述下个人使用GPU和MIC的感受,对于GPU来说,固然有编写代码和优化的难题,但是,其效果是明显和可预期的,只要并行度高的程序总能
有加速比。而MIC表面上使用简单,但真到用起来了也是“谁用谁知道”,简单概况有两大坑:第一,接口的坑。明明一个很简单的类似openmp的接口语句,
就是给你报错,报的莫名其妙,而且debug起来也是头疼不已。第二,性能的坑。linpack测试的结果很喜人,实际用起来就不咋地,有时候不一定加速,甚至
减速也是有可能的。

总之,GPU目前来说更成熟更稳定,MIC的发展要晚于GPU,缺陷较多。希望对疑惑于选择GPU还是MIC的同学们有些帮助。

原文发布时间为: 2016-12-19 16:07:45
原文由:LGZ 发布,版权归属于原作者 
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