英伟达计算提速避坑 → 代码省一半！效率翻倍！

各位跨境实战精英们，大家好！

在咱们数字经济的大潮里，无论是跨境电商的数据分析，还是游戏出海的图形渲染，亦或是高精尖的AI模型训练，高性能计算（HPC）都在背后默默发挥着关键作用。很多时候，大家是不是都觉得，要让咱们的计算系统跑得更快，特别是充分发挥GPU的强大并行处理能力，那可真是个技术活儿，尤其是数据在CPU和GPU之间来回“搬家”的问题，常常让人头疼不已。

今天，咱们就来聊聊一个能彻底改变这种局面的“神器”——英伟达（NVIDIA）的HPC SDK v25.7。新媒网跨境获悉，这个版本凝聚了近两年来英伟达在统一内存编程上的持续投入，它就像是给开发者配备了一整套智能工具箱，能够自动管理CPU和GPU之间的数据流转。这意味着什么呢？简单来说，就是大大减少了手动数据管理的繁琐，让GPU开发变得更流畅、移植周期更短、潜在错误更少，同时也让咱们的科学家和工程师们在优化工作负载时有了更大的灵活性。

告别繁琐，迎接高效：统一内存的魔力

在高性能计算领域，英伟达的协作式平台正在成为主流，比如大家可能都听说过的NVIDIA GH200 Grace Hopper超级芯片和NVIDIA GB200 NVL72系统。这些平台，像瑞士国家超级计算中心（CSCS）的ALPS超算以及德国于利希超级计算中心（JSC）的JUPITER超算都在积极部署。它们之所以吸引眼球，不仅因为通过CPU与GPU之间的高带宽NVLink-C2C互连实现了惊人的性能，更重要的是，它们极大提升了开发者的工作效率。

想想看，当CPU和GPU共享同一个地址空间时，开发者们就再也不需要手动去操心数据到底该放在哪儿、怎么搬运了，这些脏活累活都由英伟达的CUDA驱动自动搞定。这可不仅仅是省事儿，它实实在在地解放了生产力。正如巴塞罗那超算中心的高级研究工程师阿列克谢·梅德韦杰夫所说：“充分利用统一内存编程，让咱们在将NEMO海洋模型移植到GPU上时，能够以更快的速度推进。它也让咱们能更灵活地尝试在GPU上运行更多工作负载，这比传统方法要强太多了。”

自2023年底英伟达推出Grace Hopper超级芯片架构以来，英伟达HPC SDK就一直在逐步增加针对统一内存编程的功能。这次HPC SDK 25.7版本的发布，更是带来了一整套完善的工具，它在很多情况下直接消除了CPU和GPU之间的手动数据传输，这对于科学应用开发者来说，无疑是一次生产力的巨大飞跃。咱们都知道，数据管理在GPU编程中一直是个老大难问题。要确保CPU和GPU子程序之间的数据流正确且高效，通常需要反复调试和优化，这过程可真是耗时耗力。

告别“深度拷贝”之痛：Fortran和C++的蜕变

在许多高性能计算应用中，如果再遇上动态分配的数据和复合类型，那数据管理的复杂程度简直是几何级增长。举个例子，咱们来看看一个常见的Fortran代码模式，也就是所谓的“深度拷贝”。为了正确地并行化一个访问派生类型中可分配数组成员的循环，你可能不得不引入一个额外的循环，仅仅是为了使用OpenACC指令来管理数据传输，就像这样：

type mytype
  integer, allocatable::arrmem(:)
  integer :: scalarmem
end type mytype

! Declare a new array of derived type - mytype.
type(mytype)::base(:)
…

! This loop is exclusively for copying data to the GPU.
!$acc enter data copyin(base(:))
do i=1,N
  !$acc enter data copyin(base(i)%arrmem(:))
end do

! Parallel OpenACC loop accessing members of derived type mytype
! in each array element of base.
!$acc parallel loop collapse(2) default(present)
do i=1,N
  do j=1,M
    base(i)%arrmem(j)=base(i)%scalarmem
  end do
end do

在实际的高性能计算应用中，循环常常会访问多个数组，有些可能嵌套在派生类型中，有些则在模块或公共块中声明。在绝大多数真实的代码中管理数据传输，其复杂性之高，甚至可能超过识别和标注并行循环本身。理解数据依赖关系、确保正确传输以及避免内存泄漏或竞态条件，所有这些都给GPU编程带来了巨大的额外负担。

但现在，有了Grace Hopper及类似GPU架构上的统一内存模型，大部分复杂性都可以被“一键消除”。由于CPU和GPU共享单一地址空间，显式的数据管理通常不再是必需品。刚才涉及派生类型数组的那个例子，现在可以直接并行化，无需任何额外的数据传输指令，代码就变得清爽多了：

type mytype
  integer, allocatable::arrmem(:)
  integer :: scalarmem
end type mytype

! Declare a new array of derived type - mytype.
type(mytype)::base(:)
…

! Parallel OpenACC loop accessing members of derived type mytype
! in each array element of base.
!$acc parallel loop collapse(2)
do i=1,N
  do j=1,M
    base(i)%arrmem(j)=base(i)%scalarmem
  end do
end do

是不是感觉眼前一亮？代码量少了，逻辑更清晰了。

这种挑战在某些需要卸载到GPU的C++代码中尤为突出。面向对象抽象和数据封装的广泛使用，常常让开发者难以访问底层的实现细节来将数据复制到GPU。例如，使用std::vector的OpenACC代码，如果没有统一内存，根本无法正确执行。循环中使用的std::vector的下标操作符，需要访问std::vector类内部的数据以及为其元素分配的数据，而这些数据并不与std::vector类本身连续存放。

std::vector<int> v(N);
#pragma acc kernels for (i = 0; i < v.size(); i++)
  v[i] = i;

没有统一内存，仅仅在核函数的构造中添加copyout(v)子句是不够的。它只会复制std::vector对象本身，而不会复制其包含的元素。因此，这类代码通常不得不重写，直接操作指向向量元素分配的原始指针，回归到非面向对象的编程风格。而从大多数其他STL容器复制数据到GPU，则几乎是不可能的，因为它们缺乏提供元素访问接口。

std::vector<int> v(N);
auto ptr = v.data();
#pragma acc kernels copyout(ptr[0:N])
for (i = 0; i < v.size(); i++)
  ptr[i] = i;

看到了吧，统一内存才是解决这些“疑难杂症”的关键所在。

实战演练：NEMO海洋模型加速之路

为了让大家更直观地感受统一内存的威力，咱们来看看一个真实的案例——欧洲海洋建模核心（NEMO）模型。这是一个用于海洋和气候科学研究及预测服务的先进建模框架。在巴塞罗那超算中心（BSC）开始将NEMO移植到GPU之前，他们对公开可用的代码库进行了内部评估，以探索简化统一内存编程带来的好处。在英伟达GTC大会的演讲中，他们就用这个真实世界的代码作为案例研究，展示了在像Grace Hopper这样的协作式系统上，开发者的生产力可以得到多么显著的提升。新媒网跨境认为，统一内存真正消除了显式数据管理的需要，让开发人员可以纯粹地专注于并行化本身。代码量减少了，开发者在GPU移植过程的早期就能看到明显的加速效果。

这次演示中，他们使用了NEMO v4.2.0中GYRE_PISCES基准测试的ORCA ½网格版本。这是一个受内存带宽限制的基准测试，最初是使用MPI并行化到多核CPU上，主要的热点在于活跃和被动示踪剂的扩散和对流。他们将重点放在这些部分，简单地使用OpenACC并行化了性能关键区域的循环，而将内存管理任务完全交给CUDA驱动和硬件。

他们最初将代码移植到GPU上的策略非常直接，几乎没有添加任何GPU数据管理代码：

完全并行的、紧密嵌套的循环，使用!$acc parallel loop gang vector collapse()进行并行化。
具有交叉交互依赖关系的循环，使用$acc loop seq进行标注。
数组符号中的操作，封装在$acc kernels内部。
并行循环内部的外部例程，使用$acc routine seq进行标注。

由于NEMO的结构特点，许多函数包含多个并行区域，并且常常是紧密相连的，这会导致每个OpenACC并行构造结束时发生隐式同步，从而影响性能。为了解决这个问题，他们为并行和内核构造添加了async子句，从而实现了更好的并发性。当以异步模式运行并行区域时，通过$acc wait引入同步，以确保在后续MPI调用之前，GPU上计算的数据已可用，或者防止局部变量在子程序结束之前超出作用域。

下面这段代码片段，取自公开的NEMO开源仓库中的trazdf.f90，它展示了前面描述的OpenACC并行化策略：

SUBROUTINE tra_zdf_imp(...)
  ...
  REAL(wp), DIMENSION(ntsi-(nn_hls):ntei+(nn_hls),ntsj-(nn_hls):ntej+(nn_hls),jpk) :: &
  & zwi, zwt, zwd, zws
  ...
  DO jn = 1, kjpt
    ...
    !* 3d recurrence: Xk = ( Zk - Sk Xk+1 ) / Tk (result is the after tracer)
    ! Fully parallel collapsed tightly nested OpenACC loops
    !$acc parallel loop gang vector collapse(2) async(1)
    DO jj = ntsj, ntej
      DO ji = ntsi, ntei
        pt(ji,jj,jpkm1,jn,Kaa) = pt(ji,jj,jpkm1,jn,Kaa)/zwt(ji,jj,jpkm1)*tmask(ji,jj,jpkm1)
      END DO
    END DO
    !$acc end parallel

    ! As above OpenACC parallel loop is with async clause,
    ! no synchronization with the CPU here
    !$acc parallel async(1)
    ! Sequential OpenACC loop due to vertical dependencies
    !$acc loop seq
    DO jk = jpk-2, 1, -1
      ! Fully parallel collapsed tightly nested OpenACC loops
      !$acc loop gang vector collapse(2)
      DO jj = ntsj, ntej
        DO ji = ntsi, ntei
          pt(ji,jj,jk,jn,Kaa) = (pt(ji,jj,jk,jn,Kaa)-zws(ji,jj,jk)*pt(ji,jj,jk+1,jn,Kaa)) &
          & /zwt(ji,jj,jk)*tmask(ji,jj,jk)
        END DO
      END DO
    END DO
    !$acc end parallel

    ! As above OpenACC parallel region is with async clause,
    ! no synchronization with the CPU here.
    ...
  END DO
  !$acc wait
  ! As OpenACC wait enforces synchronization with the CPU,
  ! the CPU waits here for all work to be completed on the GPU.
END SUBROUTINE tra_zdf_imp

然而，进一步优化异步执行时，在某些部分引入了数据竞争，尤其是在GPU核函数异步访问共享数据，而CPU又退出局部分配了该共享数据的函数时。这种异步执行的优化，虽然提升了并发性，却也带来了新的挑战。

幸运的是，在2025年6月发布的OpenACC 3.4规范中，对现有数据子句引入了capture修饰符，这有效解决了这些竞态条件问题。在HPC SDK 25.7中，开发者可以安全地管理异步使用的数据，而无需重构应用程序的大部分代码。更棒的是，HPC SDK中的新功能不仅旨在消除数据竞争，还帮助大家解决通常更具挑战性的检测问题，大大降低了开发风险。

在NEMO的GPU移植中，所有的内存管理都由CUDA驱动自动处理。在像Grace Hopper这样的协作式平台上，系统分配的内存可以同时从CPU和GPU访问，并且分配的放置遵循“首次触摸”策略。从CUDA 12.4开始，访问计数启发式算法能够自动将CPU内存页迁移到GPU内存中，以供频繁访问的页面使用。这些自动迁移可以提高局部性和性能。类似的功能也支持在装有足够新版Linux内核的x86宿主GPU系统上运行。得益于高带宽互连和专用的硬件一致性机制，Grace Hopper系统预计将超越那些依赖异构内存管理（HMM）的统一内存系统。然而，基于HMM的系统也在不断发展，持续的内核和驱动改进旨在降低延迟并提高更广泛GPU加速平台上的页面迁移效率。

阶段性成果：步步为营，显著提速

下面这张图清晰地展示了NEMO海洋模型单时间步长的增量移植过程，它在一块Grace Hopper超级芯片上完成。从Grace上的多核CPU执行开始，咱们逐步将计算任务卸载到Hopper GPU上，正如前面所解释的，仅仅通过OpenACC标注循环。

咱们先移植了活跃和被动示踪剂的水平扩散（第一步），然后移植了示踪剂的对流（第二步），接着是垂直扩散和时间过滤（第三步）。对于代码的每个移植部分，相较于在Grace核心上的执行，在Hopper上都观察到了大约2到5倍的加速效果。而对于部分加速的模拟，端到端也获得了大约2倍的整体加速。
NEMO ocean model timestep starting from the original multicore execution and showing three steps of GPU acceleration: horizontal diffusion, added tracer advection, and added vertical diffusion with time-filtering.

图1. NEMO海洋模型在Grace Hopper上的时间步长执行剖面图，展示了渐进式的GPU加速以及相对于多核CPU执行的代码段（图上直箭头所示）和完整模拟时间步长（图右侧圆形箭头所示）的加速效果。

即使在移植的早期阶段，咱们也观察到了部分GPU加速工作负载的端到端加速。逐步将更多组件卸载到GPU，会进一步提高模拟性能。统一内存简化了内存管理——频繁访问的CPU页面会自动迁移到GPU内存，从而加快GPU核函数的执行。由于高效的远程访问链接，即使访问GPU驻留数据，CPU组件也能保持良好的性能。

考虑到NEMO是一个基于MPI的代码，他们在Grace上使用了多个进程（rank）来饱和CPU内存和NVLink-C2C带宽，并在Hopper上启用了MPS（多进程服务）来减少上下文切换开销。总而言之，通过相对较小的投入就取得了显著的性能提升，这充分展示了统一内存对于加速GPU上科学代码的巨大潜力。在GPU移植过程的早期就能看到有意义的加速，即使只是部分GPU加速的应用，这也标志着开发者体验的显著转变。当然，未来还有很大的优化空间，我们相信通过持续的调整和开发，这些加速效果还能进一步提升。

各位跨境同行们，看到这里，是不是对高性能计算在咱们业务中的潜力有了更深的认识？如果你也想让自己的应用插上“加速”的翅膀，少写代码，多出成果，那不妨现在就去下载英伟达的HPC SDK，开始你的加速之旅吧！更多深入的功能、限制和未来更新，都可以参考英伟达HPC SDK的官方文档。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/17656.html