Pesquisadores viabilizam suporte ao aplicativo Nvidia CUDA no RISC-V GPGPU

Esta é a primeira vez que o código otimizado CUDA é executado em hardware não Nvidia.

Os pesquisadores da RISC-V dos EUA e da Coréia do Sul conseguiram tornar o código CUDA da Nvidia compatível com hardware não Nvidia. É uma conquista e tanto, considerando que a AMD e a Intel ainda não procuraram tal solução. O Vortex GPGPU baseado no RISC-V traduz essencialmente o código CUDA em instruções OpenCL através da biblioteca RISC-V

Bogdan Solca, Published 09/09/2021 🇺🇸 🇮🇹 ...

GPU Science

Nvidia introduziu pela primeira vez o suporte CUDA (Compute Unified Device Architecture) para suas GPUs em 2007, permitindo que as placas gráficas funcionassem como uma poderosa CPU ou GPU de propósito geral (GPGPU) e executassem instruções de computação. Desde então, a Nvidia começou a adicionar pequenos núcleos habilitados para CUDA a todas as suas GPUs, e a CUDA evoluiu para uma complexa plataforma de computação paralela / API que pode alimentar até mesmo as mais rápidas supercomputadores no mundo. É uma solução proprietária, portanto não funciona com AMD ou Intel GPUs. Entretanto, isto não impediu os pesquisadores de tentar portar a plataforma para uma GPGPU baseada em RISC-V, e parece que a CUDA pode ser adaptada para rodar em hardware não-proprietário, afinal.

O RISC-V surgiu como uma das melhores alternativas para as soluções da ARM desde então A Nvidia iniciou o negócio de aquisição da ARM. Como a primeira arquitetura do conjunto de instruções open-source / sem licença, o RISC-V pode até ser programado para funcionar como uma alternativa à arquitetura x86 em pCs desktop / laptope A Intel já está planejando uma colaboração RISC-V para futuros processadores de mobilidade. Pesquisadores dos EUA e da Coréia do Sul fizeram recentemente uso da sintaxe de fácil compreensão e da extensa customização do RISC-V ISA para permitir o suporte da CUDA em um projeto GPGPU chamado Vortex. O hardware RISC-V usado neste caso depende do RV32IMF ISA, que permite a escala de núcleos de 32 bits de 1 núcleo para projetos de GPU de 32 núcleos. O Vortex já suporta OpenCL 1.2 da mesma forma que GPGPUs da AMDmas os pesquisadores quiseram provar que ela também pode apoiar a CUDA em certa medida.

A fim de executar o código otimizado CUDA, os pesquisadores o reformularam no formato de representação intermediária (RI) NVVM, que é baseado no código aberto LLVM IR. Isto, por sua vez, é convertido ainda mais para o padrão Portable IR (SPIR-V), que é então traduzido através da implementação POCL (portable OpenCL) que inclui a biblioteca RISC-V. O Vortex executa finalmente o código otimizado CUDA como instruções OpenCL.

O Vortex atualmente suporta a maioria das aplicações CUDA, mas os pesquisadores especificam que há algumas aplicações que usam memória de textura ou funções matemáticas, que ainda não são suportadas. Ainda não está claro quão rápido a tradução do CUDA para OpenCL é realizada.

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