本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)，例如涉及一種c++代碼到cuda-c代碼的轉(zhuǎn)換方法。

背景技術(shù)：

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，特別是在大數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算等領(lǐng)域，對(duì)計(jì)算性能的要求日益提高。傳統(tǒng)的cpu計(jì)算模式在面對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)和高復(fù)雜度計(jì)算時(shí)顯得力不從心，而gpu(圖形處理器)由于其強(qiáng)大的并行處理能力和浮點(diǎn)計(jì)算能力，逐漸成為提升計(jì)算性能的重要手段。cuda(compute?unified?device?architecture)是nvidia推出的一種并行計(jì)算平臺(tái)和編程模型，它允許開發(fā)者利用nvidia的gpu進(jìn)行高效的并行計(jì)算。cuda-c是基于cuda平臺(tái)的擴(kuò)展c語(yǔ)言，它提供了豐富的庫(kù)函數(shù)和編程接口，便于開發(fā)者編寫gpu加速的應(yīng)用程序。

2、盡管cuda-c在并行計(jì)算方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，但許多現(xiàn)有的軟件系統(tǒng)和算法都是用c++編寫的。這些c++代碼庫(kù)經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的積累和優(yōu)化，具有高度的可靠性和性能優(yōu)勢(shì)。如果能夠?qū)⑦@些c++代碼自動(dòng)轉(zhuǎn)換為cuda-c代碼，將能夠極大地?cái)U(kuò)展gpu加速技術(shù)的應(yīng)用范圍，提高計(jì)算性能。然而，c++和cuda-c在語(yǔ)法、內(nèi)存管理、并行編程模式等方面存在顯著差異，手動(dòng)轉(zhuǎn)換這些代碼不僅耗時(shí)費(fèi)力，而且容易出錯(cuò)。

3、需要說(shuō)明的是，在上述背景技術(shù)部分公開的信息僅用于加強(qiáng)對(duì)本申請(qǐng)的背景的理解，因此可以包括不構(gòu)成對(duì)本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的現(xiàn)有技術(shù)的信息。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了對(duì)披露的實(shí)施例的一些方面有基本的理解，下面給出了簡(jiǎn)單的概括。所述概括不是泛泛評(píng)述，也不是要確定關(guān)鍵/重要組成元素或描繪這些實(shí)施例的保護(hù)范圍，而是作為后面的詳細(xì)說(shuō)明的序言。

2、本公開實(shí)施例提供的c++代碼到cuda-c代碼的轉(zhuǎn)換方法，包括：

3、接收c++源代碼；

4、對(duì)c++源代碼進(jìn)行詞法分析，語(yǔ)法分析，生成抽象語(yǔ)法樹，并進(jìn)行語(yǔ)義分析，確保c++源代碼在語(yǔ)義上是正確的；

5、對(duì)所述抽象語(yǔ)法樹進(jìn)行分析，識(shí)別出各個(gè)計(jì)算任務(wù)之間的數(shù)據(jù)依賴關(guān)系，確定c++源代碼中的循環(huán)語(yǔ)句和條件語(yǔ)句；

6、將所述c++源代碼中的循環(huán)語(yǔ)句和條件語(yǔ)句轉(zhuǎn)換為cuda對(duì)應(yīng)的kernel函數(shù)、線程塊和線程管理代碼；

7、基于轉(zhuǎn)換的cuda對(duì)應(yīng)的kernel函數(shù)、線程塊和線程管理代碼生成對(duì)應(yīng)的可編譯源文件。

8、在一些實(shí)施例中，該方法還包括：

9、自動(dòng)處理cuda中的內(nèi)存分配和訪問(wèn)，包括全局內(nèi)存、共享內(nèi)存和常量?jī)?nèi)存的使用。

10、在一些實(shí)施例中，基于轉(zhuǎn)換的cuda對(duì)應(yīng)的kernel函數(shù)、線程塊和線程管理代碼生成對(duì)應(yīng)的可編譯源文件，包括：

11、對(duì)基于轉(zhuǎn)換的cuda對(duì)應(yīng)的kernel函數(shù)、線程塊和線程管理代碼生成對(duì)應(yīng)的可編譯源文件代碼進(jìn)行重構(gòu)，優(yōu)化內(nèi)存訪問(wèn)模式，減少全局內(nèi)存的訪問(wèn)次數(shù)，增加對(duì)共享內(nèi)存和常量?jī)?nèi)存的使用，根據(jù)gpu的架構(gòu)特點(diǎn)，優(yōu)化線程塊和線程的配置，生成對(duì)應(yīng)的可編譯源文件。

12、在一些實(shí)施例中，在生成對(duì)應(yīng)的可編譯源文件之后，該方法還包括：

13、使用條件編譯指令提供向后兼容的解決方案。

14、在一些實(shí)施例中，在生成對(duì)應(yīng)的可編譯源文件之后，該方法還包括：

15、基于主機(jī)cpu和設(shè)備gpu的cuda編程模型架構(gòu)，將生成的可編譯源文件對(duì)應(yīng)的程序在cpu上運(yùn)行，此時(shí)在主機(jī)的內(nèi)存中分配空間用于存儲(chǔ)需要由cpu直接處理的數(shù)據(jù)以及用于最終接收gpu處理結(jié)果的數(shù)據(jù)。

16、在一些實(shí)施例中，該方法還包括：

17、基于生成的可編譯源文件對(duì)應(yīng)的程序在gpu上分配內(nèi)存空間，用于存儲(chǔ)在gpu上處理的數(shù)據(jù)和中間結(jié)果。

18、在一些實(shí)施例中，該方法還包括：

19、在開始并行計(jì)算之前，將主機(jī)內(nèi)存中準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)復(fù)制到gpu的設(shè)備內(nèi)存中；

20、啟動(dòng)一個(gè)或多個(gè)kernel函數(shù)在gpu上執(zhí)行，其中，每個(gè)kernel函數(shù)同時(shí)處理大量數(shù)據(jù)元素，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)級(jí)并行或任務(wù)級(jí)并行。

21、在一些實(shí)施例中，該方法還包括：

22、當(dāng)gpu完成所有計(jì)算后，基于生成的可編譯源文件對(duì)應(yīng)的程序?qū)⒃O(shè)備內(nèi)存中的結(jié)果數(shù)據(jù)拷回主機(jī)內(nèi)存，以用于在cpu上進(jìn)一步處理或輸出結(jié)果；

23、生成的可編譯源文件對(duì)應(yīng)的程序在完成其工作后釋放所有之前分配的主機(jī)和設(shè)備內(nèi)存，其中，分配的主機(jī)和設(shè)備內(nèi)存包括在主機(jī)上創(chuàng)建的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及在設(shè)備上分配的內(nèi)存空間。

24、本公開實(shí)施例提供的c++代碼到cuda-c代碼的轉(zhuǎn)換方法，可以實(shí)現(xiàn)以下技術(shù)效果：

25、通過(guò)分析c++代碼的抽象語(yǔ)法樹(ast)，分析其中的并行性，生成cuda-c代碼字符串，之后結(jié)合gpu硬件的特性，對(duì)cuda-c代碼進(jìn)行優(yōu)化，生成cuda-c高效代碼。自動(dòng)化轉(zhuǎn)換過(guò)程大大減輕了開發(fā)者手動(dòng)編寫cuda-c代碼的負(fù)擔(dān)。開發(fā)者只需關(guān)注原始c++代碼的邏輯和功能，而無(wú)需深入了解cuda編程的細(xì)節(jié)。同時(shí)自動(dòng)化轉(zhuǎn)換有助于減少人為錯(cuò)誤和遺漏，提高代碼的質(zhì)量和穩(wěn)定性。最終提高開發(fā)效率、加速計(jì)算性能、降低開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)、促進(jìn)技術(shù)普及、提升軟件性能、支持持續(xù)優(yōu)化以及促進(jìn)跨平臺(tái)開發(fā)等方面，為開發(fā)者帶來(lái)了顯著的便利，對(duì)于加速程序性能、減少開發(fā)周期具有重要意義。

26、以上的總體描述和下文中的描述僅是示例性和解釋性的，不用于限制本申請(qǐng)。

技術(shù)特征：

1.一種c++代碼到cuda-c代碼的轉(zhuǎn)換方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于轉(zhuǎn)換的cuda對(duì)應(yīng)的kernel函數(shù)、線程塊和線程管理代碼生成對(duì)應(yīng)的可編譯源文件，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在生成對(duì)應(yīng)的可編譯源文件之后，所述方法還包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在生成對(duì)應(yīng)的可編譯源文件之后，所述方法還包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種C++代碼到CUDA?C代碼的轉(zhuǎn)換方法，該方法包括：接收C++源代碼，進(jìn)行詞法分析，語(yǔ)法分析，生成抽象語(yǔ)法樹，并進(jìn)行語(yǔ)義分析，確保源代碼在語(yǔ)義上是正確的；對(duì)抽象語(yǔ)法樹進(jìn)行分析，識(shí)別出各個(gè)計(jì)算任務(wù)之間的數(shù)據(jù)依賴關(guān)系，確定源代碼中的循環(huán)語(yǔ)句和條件語(yǔ)句；將源代碼中的循環(huán)語(yǔ)句和條件語(yǔ)句轉(zhuǎn)換為CUDA對(duì)應(yīng)的kernel函數(shù)、線程塊和線程管理代碼，進(jìn)而生成對(duì)應(yīng)的可編譯源文件。本申請(qǐng)通過(guò)分析C++代碼的抽象語(yǔ)法樹，分析其中的并行性，對(duì)代碼進(jìn)行優(yōu)化，生成CUDA?C高效代碼，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)代碼的高效自動(dòng)轉(zhuǎn)換，對(duì)于加速程序性能、減少開發(fā)周期具有重要意義。

技術(shù)研發(fā)人員：劉敏,姜?jiǎng)P,趙鑫鑫,薛海軍
受保護(hù)的技術(shù)使用者：山東浪潮科學(xué)研究院有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6