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ARMv8和AArch64硬件架构的物联网板卡和纳米计算机并行异构计算

++17和CL和SYCL编程模型规范构建并运行现代并行代码。这些处理器基于革命性的集群对称ARMCortex-A72

下面的博客文章提供了用C++17/2×0构建现代并行代码的实用指南、技巧和教程。它们使用CL/SYCL编程模型实施,并在基于创新的ARMCortex-A72、四核64位RISCCPU的下一代物联网主板上运行。

读者可以在AkselAlpay的hiSYCL库项目的开放源码发行版中找到用C++17编写的并行代码。另外,关于安装和配置LLVM和Clang-9.x.xARMAArch64-工具链,用于构建并行代码可执行文件并在功能强大的ARMCortex-A72CPU(采用ARMAArch64架构)上运行它。这篇博客文章主要关注在最新的RaspberryPI4B+板上构建和运行特定的并行代码可执行文件,这些板基于BroadcomBCM2711SoC芯片,专为嵌入式系统和物联网而设计

2016年,ARM宣布发布革命性的新对称Cortex-A72CPU,配备64位ARMv8-这是一种硬件架构,完全支持大规模并行计算。这是物联网电路板和微型纳米计算机的下一个巨大时代,包括覆盆子PI4B+电路板。它们是为实时大规模收集和处理数据而设计的,作为嵌入式系统和物联网集群最重要的组成部分。

ARMCortex-A72CPU以1.8Ghz时钟频率和最新的LPDDR4-3200MhzRAM运行。根据SoC芯片和物联网主板型号的不同,它们的容量高达8GB。它们满足了从事高性能嵌入式系统和物联网集群设计的软件开发人员和系统工程师的期望。此外,针对特定的CPU型号和版本,Cortex-A72CPU具有革命性的高二级缓存容量,从512KiB到4MiB不等。

RaspberryPi板以“可靠”和“快速”的微型纳米计算机而闻名,这种微型计算机是专门为数据挖掘和并行计算而设计的。ARM集群对称64位RISC-CPU的主要新硬件架构特性(如DSP、SIMD、VFPv4和硬件虚拟化支持)显著提高了使用RaspberryPI进行大规模并行数据处理的性能、加速和可扩展性。

具体来说,基于ARMCortex-A72CPU和4GiB或更高内存的树莓PI是最适合物联网数据挖掘和并行计算的解决方案。此外,BCM2711B0SoC芯片还捆绑了各种集成设备和外围设备,如Broa、PCI-Ex千兆位等。

我们使用物联网进行并行计算所需要的只是一个RaspberryPI4B+。或者,任何其他基于ARMCortex-A72CPU和LPDDR4系统内存制造SoC芯片的物联网主板。

由于成功完成了前面的步骤,因此请从读卡器中取出SD卡,然后将其插入RaspberryPi板的SD卡插槽中。然后,连接微型HDMI和以太网电缆。最后,插入直流电源电缆的连接器,然后打开电路板。最后,系统在安装到SD卡的RaspbianBusterOS引导下启动,提示执行多个安装后步骤以对其进行首次配置。

2020年,Khronos集团宣布了革命性的新型异构异构计算平台(XPU)。这提供了将“繁重”数据处理工作负载的执行卸载到仅主机CPU以外的大量硬件加速目标(例如GPGPU或

)的能力。从概念上讲,使用XPU平台进行的并行代码开发完全基于KhronosCL/SYCL编程模型规范,该规范是OpenCL2.0库的抽象层。这是一个小示例,说明了使用CL/SYCL模型抽象层实现的C++17代码。

usingnamespacecl::sycl;constexprstd::uint32_tN=1000;cl::queueq{};q.submit([&](cl::handler&cgh){cgh.parallel_for

C++17中的代码片段(如前面所示)完全基于CL/SYCL编程模型进行交付。它使用默认参数初始化器列表实例化一个cl::sycl::Queue{}对象。这是为了将SYCL内核提交给默认使用的主机CPU加速目标来执行。接下来,它调用cl::sycl::Submit(…)。只有一个参数的cl::sycl::Handler{}对象的方法,用于访问提供基本内核功能的方法。这基于各种并行算法,包括CL::SYCL::HANDLER::PARALLEL_FOR(…)。方法。

以下方法用于实现从运行中的内核中产生的紧密并行循环。此循环的每个迭代都由其自己的线程并行执行。CL::SyCL::Handler::PARALLEL_FOR(…)。接受cl::sycl::range

{}对象的两个主要参数和在每次循环迭代期间调用的特定lamda函数。Cl::sycl::range

{}对象基本上定义了正在执行的并行循环迭代的数量。对于每个特定维度,在折叠多个嵌套循环和处理多维数据的情况下。

在上面的代码中,cl::sycl::range(N)对象用于在一个维度中调度并行循环的N次迭代。PARALLEL_FOR(…)的lambda函数。方法接受另一个cl::sycl::id

{},该对象还实现了一个向量容器,每个元素都是并行循环的每个维度和每次迭代的索引值。以下对象作为参数传递给lamda函数作用域中的代码,用于检索特定索引值。Lamda函数的主体包含并行执行某些数据处理的代码。

在将特定内核提交到队列并生成以供执行之后,以下代码将调用不带参数的cl::sycl::Wait()方法来设置屏障同步。这确保在被派生的内核完成其并行工作之前不会执行任何代码。

公司和Codeplay软件公司很快就不再支持CL/SYCL对硬件架构的支持,而不是“本机”x86_64。这使得不可能使用特定的CL/SYCL库、针对ARM/Aarch64和其他体系结构来交付并行C++代码。

目前,有许多CL/SYCL开源库项目,由广大开发人员和爱好者开发。它们支持更多硬件体系结构,而不仅仅是x86_64。2019年,德国海德堡大学AkselAlpay实施了最新的CL/SYCL编程模型层规格库。它针对的是硬件架构,包括RaspberryPi的ARM和AArch64架构。

此外,我们还讨论了如何安装和配置LLVM/Clang-9.x.x编译器、工具链和hiSYCL库发行版。这是在使用该库的基础上,用C++17交付现代并行代码。

微型FPGA,以及具有计算能力的袖珍GPGPU,通过GPIO或USB接口从外部连接到物联网主板,是物联网并行计算的下一步。微型FPGA和GPGPU的使用为执行更复杂、更“繁重”的计算提供了机会。同时,大幅提高实际性能加速,同时实时处理海量大数据。

显然,物联网并行计算的另一个重要方面是继续开发特定的库和框架,提供CL/SYCL模型层规范和异构计算平台(XPU)支持。目前,这些库的最新版本支持将并行代码执行卸载到主机CPU加速目标。其他加速硬件,如用于纳米计算机的小型GPGPU和FPGA,目前还没有由其供应商设计和制造。

事实上,RaspberryPi和其他特定物联网主板的并行计算都是基于ARMCortex-A72集群,64位。在与物联网并行运行的同时,软件开发人员和硬件技术人员对对现有计算过程进行性能评估的RISCCPU很感兴趣。

总之,应用基于物联网的并行计算通常会提高基于云的解决方案的整体性能。这些设备旨在实时收集和大规模处理

原文标题:基于ARMv8和AArch64硬件架构的物联网板卡和纳米计算机并行异构计算

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