HCC编译器：开启异构计算的大门

1. 项目介绍

HCC（Heterogeneous Compute Compiler）是一个开源的优化C++编译器，专为ROCm GPU计算平台设计。它能够将遵循HC（Heterogeneous Compute）标准的程序或C++ 17 ParallelSTL的程序转换为AMD GCN（Graphics Core Next）指令集。HCC基于LLVM+CLANG项目，旨在为开发人员提供一个强大的工具，以便在AMD的GPU上执行异构计算。

2. 项目快速启动

克隆项目

首先，您需要克隆HCC项目仓库。由于项目使用了git子模块来管理依赖的外部组件，您在克隆时应该使用--recursive选项来自动获取所有子模块：

git clone --recursive -b clang_tot_upgrade https://github.com/RadeonOpenCompute/hcc.git

编译HCC

克隆完成后，您可以按照以下步骤编译HCC：

1. 创建一个构建目录：

   mkdir -p build
   

2. 切换到构建目录：

   cd build
   

3. 运行CMake来配置项目：

   cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..
   

4. 编译项目：

   make
   

5. 安装HCC（需要管理员权限）：

   sudo make install
   

使用HCC编译程序

对于HC源代码，您可以使用以下命令来编译：

hcc -hc foo.cpp -o foo

如果您的程序需要支持多个AMD GPU架构，可以使用--amdgpu-target选项指定目标架构：

hcc -hc --amdgpu-target=gfx803 --amdgpu-target=gfx900 foo.cpp

3. 应用案例和最佳实践

HCC的最佳实践涉及以下几个方面：

• 遵循HC或C++ 17 ParallelSTL标准编写程序：确保您的代码可以利用HCC编译器转换到GCN指令集。
• 优化内存访问模式：为了提高GPU的性能，尽量减少全局内存访问，并利用共享内存和局部存储。
• 使用内联汇编：对于需要精细控制性能的关键部分，可以使用内联汇编优化代码。
• 利用CodeXL Activity Logger进行性能分析：通过CodeXL工具分析程序性能，发现瓶颈并进行优化。

4. 典型生态项目

ROCm生态系统中有许多项目可以与HCC配合使用，以下是一些典型的项目：

• HIP：一个可以让开发人员用类似CUDA的方式编写GPU代码的项目，同时支持将代码转换成可以在AMD或NVIDIA GPU上运行的版本。
• ROCm SMI：ROCm系统管理接口，用于管理和监控AMD GPU设备。
• ROCm math libraries：为ROCm平台提供的数学库，包括BLAS、LAPACK等。

通过以上介绍，您应该对HCC编译器有了基本的了解，并且可以开始尝试使用它来开发您的异构计算应用了。