【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及高性能计算和异构计算，具体涉及一种面向异构硬件的统一blas算法库方法及系统。
技术介绍
1、在当前计算领域的背景下，软件系统面临着对高效率、低功耗和高可适应性的迫切需求。这些需求催生了异构硬件环境的广泛应用，涵盖了从多种型号的cpu到gpu、fpga、dsp等多样的加速器。这种多元化的硬件组合带来了显著的性能优势和成本效益，但也引入了编程和维护的复杂性，尤其在ai、大数据处理、图像处理等领域。
2、在此背景下，blas(basic linearalgebra subprograms)作为核心的数学计算库，尽管已经有多种实现，如eigen、atlas、cublas等，针对特定硬件优化，但它们大多局限于单一硬件平台，缺乏跨平台的可移植性和灵活性。同时，不同blas库之间的差异也增加了用户的学习和使用成本，限制了软件在异构硬件环境下的迁移和扩展能力。
3、为了应对这些挑战，采用通用异构编程模型成为一种趋势，其中sycl作为一种新兴的异构编程标准，受到了业界的关注。sycl基于c++，提供了一种高效、灵活的方式来编写能在不同硬件上执行的代码。然而，由于sycl相对较新，基于sycl的应用算法库还不够成熟，尤其是在性能优化和跨硬件平台支持方面还有待提升。
4、本专利提出的方法正是在这样的技术背景下形成的。它旨在结合sycl异构编程模型的优势，通过adaptivecpp等先进技术，实现一个统一、高效且可在多种硬件上运行的blas算法库。本方法不仅能有效利用各种硬件平台的计算能力，还能降低软
技术实现思路
1、为克服现有技术的不足，本专利技术提出一种面向异构硬件的统一blas算法库方法及系统，实现了计算性能的优化，开发效率的提升，以及系统可扩展性和可维护性的增强，为复杂的数值计算任务提供了强大的支持。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种面向异构硬件的统一blas算法库方法，包括：
3、步骤s1：引入sycl相关的头文件并定义基本数据类型，如使用float作为数据处理的基础类型，并通过别名data_type进行引用；
4、步骤s2：编写blas库需要的各种线性代数函数，例如向量加法，这些函数负责设置数据缓冲区和定义计算操作；
5、步骤s3：使用sycl缓冲区为输入和输出数据建立内存空间，这些缓冲区作为主机和目标设备之间数据交互的桥梁；
6、步骤s4：将计算任务封装并提交到sycl队列，任务中定义访问器来管理数据缓冲区的读写，并利用sycl的并行计算功能(如parallel_for)来加速计算；
7、步骤s5：在计算完成后，从输出缓冲区中提取结果，并进行必要的验证或后处理以确保计算正确性；
8、步骤s6：将特定操作的实现泛化和模块化，以便应用于blas库中的其他操作和不同的硬件平台。
9、进一步地，步骤s1具体如下：
10、步骤s11：打开源代码文件，这通常是一个扩展名为.cpp的c++源文件，在文件的顶部添加sycl头文件；
11、步骤s12：决定程序将使用的数据类型：确定基于程序的需求，处理的数据类型；
12、步骤s13：在包含头文件之后，使用using关键字定义一个新的类型别名来代表选择的数据类型，这样可以提高代码的可读性，并且如果将来需要更改数据类型，只需要在这一处更改别名的定义。
13、步骤s14：当需要指定数据类型时，使用data_type而不是直接使用float或其他基础类型，这样做可以确保类型的一致性，并且如果需要更改数据类型，只需要更改别名的定义，而不需要修改代码中的每一个实例。
14、进一步地，步骤s2具体如下：
15、步骤s21：确定函数的名称、返回类型以及接收的参数，保证参数类型正确表达了函数的意图，并且对于外部代码是清晰的。
16、步骤s22：在函数内部，添加必要的检查以确保传入的参数有效，检查输入向量的长度是否匹配；
17、步骤s23：对于每个函数，编写清晰的注释，描述函数的作用、接受的参数、返回的结果以及任何预期的副作用；
18、步骤s24：使用如std::vector或其他容器类在内存中为向量或矩阵分配空间，确保容器的大小适合进行操作；
19、步骤s25：初始化数据，将向量或矩阵的所有元素初始化为零或其他特定值；
20、步骤s26：确定操作的具体步骤，对于向量加法，遍历向量的元素，并对每一对元素求和；
21、步骤s27：对于并行化的操作，使用sycl的并行构造；
22、步骤s28：确保代码能够妥善处理所有边界情况，例如空向量或矩阵、异常大的输入等。
23、进一步地，步骤s3具体如下：
24、步骤s31：为输入向量或矩阵创建sycl缓冲区，通过cl::sycl::buffer<data_type>将数据包装成可以在sycl环境下操作的对象；
25、步骤s32：为输出向量或矩阵创建sycl缓冲区，确保计算结果可以被主机正确地访问和使用；
26、步骤s33：了解和设置缓冲区的属性，例如，设置缓冲区的访问权限为读、写或读写。
27、进一步地，步骤s4具体如下：
28、步骤s41：创建一个sycl队列cl::sycl::queue，作为提交计算任务和管理执行流的平台；
29、步骤s42：使用queue.submit()将计算任务提交到队列，任务通常封装在一个lambda表达式中；
30、步骤s43：在任务内部，通过访问器(accessors)操作数据缓冲区，管理内存中数据的读写；
31、步骤s44：利用parallel_for实现并行计算，定义如何将整体计算任务拆分成可以并行执行的小任务；
32、步骤s45：确保任务的正确同步，例如，使用queue.wait()等待任务完成，以确保所有计算都已完成并且结果已就绪。
33、进一步地，步骤s5包括：
34、步骤s51：从输出缓冲区中提取计算结果，例如，使用buffer::get_access获取访问器，并通过它来读取数据；
35、步骤s52：对结果进行验证，比如，可以通过比较计算结果和预期结果来确保计算的正确性；
36、步骤s53：如果有必要，对结果进行进一步的处理或转换，以满足后续处理步骤的需求。
37、进一步地，步骤s6包括：
38、步骤s61：从特定操作(如向量加法)中提取出数据处理和管理的通用模式，创建通用的数据结构和管理函数，以便在不同的blas操作中复用；
39、步骤s62：分析和本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种面向异构硬件的统一BLAS算法库方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种面向异构硬件的统一BLAS算法库方法，其特征在于，步骤S1具体如下：
3.根据权利要求1所述的一种面向异构硬件的统一BLAS算法库方法，其特征在于，步骤S2具体如下：
4.根据权利要求1所述的一种面向异构硬件的统一BLAS算法库方法，其特征在于，步骤S3具体如下：
5.根据权利要求1所述的一种面向异构硬件的统一BLAS算法库方法，其特征在于，步骤S4具体如下：
6.根据权利要求1所述的一种面向异构硬件的统一BLAS算法库方法，其特征在于，步骤S5包括：
7.根据权利要求1所述的一种面向异构硬件的统一BLAS算法库方法，其特征在于，步骤S6包括：
8.一种面向异构硬件的统一BLAS算法库方法的系统，适用于权利要求1-7中任一项所述的一种面向异构硬件的统一BLAS算法库方法，其特征在于，系统组件包括SYCL编写的BLAS库、SYCL具体实现层、编译器工具链和目标异构硬件平台。
9.根据权利要求8所
...【技术特征摘要】
1.一种面向异构硬件的统一blas算法库方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种面向异构硬件的统一blas算法库方法，其特征在于，步骤s1具体如下：
3.根据权利要求1所述的一种面向异构硬件的统一blas算法库方法，其特征在于，步骤s2具体如下：
4.根据权利要求1所述的一种面向异构硬件的统一blas算法库方法，其特征在于，步骤s3具体如下：
5.根据权利要求1所述的一种面向异构硬件的统一blas算法库方法，其特征在于，步骤s4具体如下：
6.根据权利要求1所述的一种面向异构硬件的统一blas算法库方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：韦振源，王刚，
申请(专利权)人：上海达恩鼎源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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