什么是异构计算（HC）API？

什么是异构计算（HC）API？

1. 克隆HCC源树

# 自动获取所有子模块

git clone --recursive -b clang_tot_upgrade https://github.com/RadeonOpenCompute/hcc.git[1] 

创建一个构建目录，并在该目录中运行cmake以配置构建

mkdir build;

cd build;

cmake../hcc

编译HCC

make -j

运行单元测试

make test

创建安装程序包（DEB或RPM文件）

make package

要从源代码配置和构建HCC，请使用以下步骤[n2] 

mkdir -p build; cd build

# 选择NUM_BUILD_THREADS

# 将该数字设置为CPU核数，在本例中建议将其设置为96

  cmake -DNUM_BUILD_THREADS=96 \

  -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \

..

make

将该数字设置为CPU核数，在本例中建议将其设置为96

要安装它，请使用以下步骤

sudo make install

使用HCC

C++AMP源代码

hcc `clamp-config --cxxflags --ldflags` foo.cpp

警告：从ROCm 2.0版本开始，C++AMP在HCC中不再可用。

HC源代码

hcc `hcc-config --cxxflags --ldflags` foo.cpp

如果从源代码构建HCC，并希望直接在构建目录中使用编译后的二进制文件：

C++AMP源代码

# 注意--build标志

bin/hcc `bin/clamp-config --build --cxxflags --ldflags` foo.cpp

警告：从ROCm 2.0版本开始，C++AMP在HCC中不再可用。

HC源代码

# 注意--build标志

bin/hcc `bin/hcc-config --build --cxxflags --ldflags` foo.cpp

针对不同GPU架构进行编译[n3] 

默认情况下，HCC将自动检测编译机本地的所有GPU，并设置正确的GPU架构。用户可以使用–amdgpu target=<GCN Version>选项为特定架构进行编译，并禁用自动检测。表3-3显示了HCC目前支持的不同版本。

存在一个环境变量HCC_AMDGPU_TARGET，用于全局覆盖HCC的默认GPU架构；但是，不建议使用此环境变量，因为它不受支持，并且将在未来的版弃用。

多ISA

HCC现在支持在一个可执行文件中包含多个GCN ISA。可以通过不同的方式进行操作：使用：：–amdgpu target=命令行选项，可以指定多个–amdgu target=选项。

例子

# 将为Hawaii(gfx701), Carrizo(gfx801), Tonga(gfx802) and Fiji(gfx803) 生成ISA

---

链接需要删除

 [n2]分不清哪些是步骤（一般有序号），哪些是代码。

而且，前后多句都不完整（既不是标题又不是正文，此类情况全文较多），和代码混在一起

 [n3]很多，都需要处理，要么是标题，要么是完整正文……

hcc `hcc-config --cxxflags --ldflags` \

   --amdgpu-target=gfx701 \

   --amdgpu-target=gfx801 \

   --amdgpu-target=gfx802 \

   --amdgpu-target=gfx803 \

   foo.cpp

use:: HCC_AMDGPU_TARGET env var

使用，以界定HCC中的每个AMDGPU靶点。例子

export HCC_AMDGPU_TARGET=gfx701,gfx801,gfx802,gfx803

#将为Hawaii(gfx701), Carrizo(gfx801), Tonga(gfx802) and Fiji(gfx803) 生成ISA

hcc `hcc-config --cxxflags --ldflags` foo.cpp

使用CMake HSA_AMDGPU_GPU_TARGET变量配置HCC

# 默认情况下，将生成夏威夷（gfx701）、卡里佐（gfx801）、汤加（gfx802）和斐济

#（gfx803）的ISA

cmake \

   -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \

   -DROCM_DEVICE_LIB_DIR=~hcc/ROCm-Device-Libs/build/dist/lib \

   -DHSA_AMDGPU_GPU_TARGET="gfx701;gfx801;gfx802;gfx803" \

  ../hcc

CodeXL活动记录器

要启用CodeXL活动记录器，请使用use_CodeXL_Activity_Logger环境变量。

按以下方式配置构建

cmake \

  -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \

  -DHSA_AMDGPU_GPU_TARGET=<AMD GPU ISA version string> \

  -DROCM_DEVICE_LIB_DIR=<location of the ROCm-Device-Libs bitcode> \

  -DUSE_CODEXL_ACTIVITY_LOGGER=1 \

  <ToT HCC checkout directory>

在使用hcc编译的应用程序中，包含CodeXL Activity Logger标头。

#include <CXLActivityLogger.h>

HC现在有两个头文件：

1）hc.hpp：hc的主头文件

2）hc_math.hpp：hc的数学函数

大多数HC API存储在HC命名空间下，类名与C++AMP并发命名空间中的对应类名相同，见表3-3。C++AMP的用户应该很容易从C++AMP切换到HC。

表3-3 C++AMP和HC对应的类名清单

C++AMP	HC
Concurrency::accelerator	hc::accelerator
Concurrency::accelerator_view	hc::accelerator_view
Concurrency::extent	hc::extent
Concurrency::index	hc::index
Concurrency::completion_future	hc::completion_future
Concurrency::array	hc::array
Concurrency::array_view	hc::array_view

HCC内置宏

内置宏HCC内置宏定义清单，见表3-4。

表3-4 HCC内置宏定义清单

宏	定义
__HCC__	总是1
__hcc_major__	HCC的主要版本号
__hcc_minor__	HCC的次要版本号
__hcc_patchlevel__	HCC的小块级别
__hcc_version_	_hcc_major__, __hcc_minor__, __hcc_patchlevel_的组合字符串

__hcc_patchlevel__的规则是：yyWW-（hcc驱动程序git commit#）-（hcc clang-git commit#）

yy代表年份的最后两位数字

WW代表一年中的周数

HCC语言模式宏定义，见表3-5。

表3-5 HCC语言模式宏定义

语言模式宏	定义
_KALMAR_AMP__	在C++AMP模式下为1（-std=C++AMP；从ROCm 2.0开始删除）
__KALMAR_HC__	HC模式下为1（-HC）

编译模式：HCC是一个单源编译器，内核代码和宿主代码可以驻留在同一个文件中。在内部，HCC将触发2次编译迭代，用户程序可以使用宏来确定编译器处于哪种模式，见表3-6。

表3-6 HCC编译模式宏定义

编译模式宏	定义
__KALMAR_ACCELERATOR__	如果编译器在内核代码编译模式下运行，则不是0
__KALMAR_CPU__	如果编译器在宿主代码编译模式下运行，则不是0

HC特定功能

1）内核中允许的操作规则放宽

2）tiled.exxtent和tiled_index的新语法

3）动态组段内存分配

4）真正的异步内核启动行为

5）其他HSA特定API

HC API和C++AMP之间的差异

尽管HC和C++AMP共享许多类似的程序构造（例如parallel_for_each、array、

array_view等），但这两个API之间存在几个显著差异。

支持显式异步parallel_for_each在C++AMP中，parallel_for_ each在程序中显示为同步函数调用（即主机等待内核完成）；然而，编译器可以优化它以异步执行内核，并且主机将在内核修改的数据首次访问时与设备同步。例如，如果parallel_For_each写入array_view，那么在parallel_For_ each之后对主机上此array_view的第一次访问将被阻止，直到parallel_For_6ach完成。

HC支持C++AMP中的自动同步行为。此外，HC的parallel_for_each支持显式异步执行。它返回一个completion_future（类似于C++std::future）对象，其他异步操作可以与之同步，这为任务图构造提供了更好的灵活性，并实现了对优化的更精确控制。