调试OpenMP Python C扩展卸载

Question

我正在使用建模工具箱Anuga，并已将其设置为运行并行支持。据我目前所知，背后的机制是Numpy被C中的模块扩展，这些模块通过

extra_args=['-fopenmp']

我已经开发并测试了一个脚本，可以通过mpirun-np4python运行

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 418.56       Driver Version: 418.56       CUDA Version: 10.1     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Quadro K2000        Off  | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
| 32%   48C    P8    N/A /  N/A |    403MiB /  1999MiB |      4%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

所以我

>

在我的Ubuntu19.04上安装了gcc卸载nvptx，它读取gcc的第8版。我那么

将编译器标志更改为

extra_args=['-fopenmp'，'-fstack-Protector']

和

x86_64-linux-gnu-gcc-pthread-share-Wl，-O1-Wl，-B符号-函数-Wl，-B符号-函数-Wl，-z， relro-fno-严格-混淆现象-DNDEBUG-g-fwrapv-O2-Wall-Wsted-time-D_FORTIFY_SOURCE=2-g-fdebug-前缀-map=/build/python2.7-rzpqx3/python2.7-2.7.16=.-fstack-保护者-强-W格式化-Werror=格式化-安全-Wl，-B符号-函数-Wl，-z， relro-Wdate-time-D_FORTIFY_SOURCE=2-g-fdebug-前缀-map=/build/python2.7-rzpqx3/python2.7-2.7.16=.-fstack-保护者-强-W格式化-Werror=格式化-安全构建/temp.linux-x86_64-2.7/anuga/实用程序/cg_ext. o-Lbuild/temp.linux-x86_64-2.7-o build/lib.linux-x86_64-2.7/anuga/实用程序/cg_ext.so-fopenmp-fstack-保护者

什么时候

build/lib。linux-x86_64-2.7/anuga/utilities/cg_ext.so linux vdso。所以1（0x00007fff7a9fa000）libgomp。所以1 =

所以我假设一切都设置正确。我现在转到

之前：

void cg_daxpy(int N, double a, double *x, double *y)
{
  int i;
  #pragma omp parallel for private(i)
  for(i=0;i<N;i++)
  {
    y[i]=y[i]+a*x[i];
  }
}

之后：

void cg_daxpy(int N, double a, double *x, double *y)
{
  int i;
  #pragma omp target device(0)
  {
  #pragma omp parallel for
  for(i=0;i<N;i++)
  {
    y[i]=y[i]+a*x[i];
  }
  }
}

然后，我重新编译一个安装并按如下方式运行脚本，希望获得分析信息：

nvprof --print-gpu-trace --profile-child-processes --profile-from-start off -fo %p.nvprof python -m cProfile runDamBreak.py

这将返回消息

==19444== Profiling application: orted --hnp --set-sid --report-uri 14 --singleton-died-pipe 15 -mca state_novm_select 1 -mca ess hnp -mca pmix ^s1,s2,cray,isolated
==19444== Profiling result:
No kernels were profiled.

总之，我知道编译程序可以理解pragmas，但是没有任何段发送到GPU。非常感谢任何关于如何进一步调试的提示。

顺致敬意，

塞巴斯蒂安




Answer 1

大多数gcc/llvm/clang的二进制包都支持GPU的禁用，您需要编译自己的编译器来启用它。

• clang：https://hpc-wiki.info/hpc/Building_LLVM/Clang_with_OpenMP_Offloading_to_NVIDIA_GPUs
• gcc：https://kristerw.blogspot.com/2017/04/building-gcc-with-support-for-nvidia.html

据我所知，gcc不能通过卸载产生共享库，所以如果你想为Python创建一个C扩展，你可能会被llvm卡住。

然而，我面临着一个类似的问题：我使用llvm，卸载肯定启用。每当我试图在Cython生成的代码中使用OpenMP目标时，它根本找不到任何设备（omp_get_num_devices（）返回0）。在普通的C程序中运行完全相同的代码确实工作得很好，即使在函数调用omp_get_num_devices（）时显式地使用. so。这真的很奇怪。