[发明专利]可扩展的数据并行语义

说明书

技术领域

本申请涉及可扩展的数据并行语义。

背景技术

计算机系统通常包括一个或多个通用处理器(例如，中央处理器(CPU))以及一个或多个专用数据并行计算节点(例如，图形处理单元(GPU)或CPU中的单指令多数据(SIMD)执行单元)。通用处理器通常在计算机系统上执行通用处理，而数据并行计算节点通常在计算机系统上执行数据并行处理(例如图形处理)。通用处理器通常具有实现数据并行算法的能力，但是在没有在数据并行计算节点中发现的优化的硬件资源的情况下这样做。结果，通用处理器在执行数据并行算法时可能比数据并行计算节点低效得多。

数据并行计算节点传统地在计算机系统上执行程序方面扮演通用处理器的辅助角色。随着为数据并行算法优化的硬件的角色由于数据并行计算节点处理能力的增强而增加，增强程序员对数据并行计算节点进行编程的能力并使对数据并行计算节点进行编程变得更为容易可能是合乎需要的。然而，数据并行算法一般用数据并行语言编程，该数据并行语言具有不同于通用编程语言的语义限制。

发明内容

提供本发明内容以便以简化的形式介绍将在以下的具体实施方式中进一步描述的一些概念。本概述并不旨在标识所要求保护主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求保护主题的范围。

高级编程语言提供可扩展的数据并行语义。用户代码使用计算设备对象和资源查看对象来指定用于执行数据并行代码的硬件和软件资源。用户代码使用对象和语义元数据以容许新的和/或更新的类型的计算节点以及新的和/或更新的类型的运行时库来执行。可扩展的数据并行语义容许用户代码由新的和/或更新的类型的计算节点以及运行时库来执行。

附图说明

包括附图来提供了对各实施例的进一步理解，且这些附图被合并在本发明书内并构成其一部分。附图示出各实施例，并且与说明书一起用于解释本发明的原理。其他实施例和各实施例的许多预期优点将随着参考下面的详细描述进行更好的理解而得到认识。附图的元素不一定相对于彼此而缩放。相同的附图标记指代对应的类似部分。

图1是示出带有可扩展的数据并行语义的运行时环境的实施例的框图。

图2是示出实现可扩展数据并行语义的代码的实施例的计算机代码图。

图3A-3C是示出在实现可扩展数据并行语义的运行时环境中运行时库的实施例的框图。

图4A-4B是示出支持可扩展并行语义的数据结构的实施例的框图。

图5是示出被配置成编译并执行带有可扩展数据并行语义的数据并行代码的计算机系统的实施例的框图。

具体实施方式

在以下具体实施例中，对附图进行了参考，附图构成了实施例的一部分且在其中作为示例示出了可在其中实践本发明的各特定实施例。就此，诸如“顶部”、“底部”、“前方”、“后方”、“前导”、“尾部”等的方向性术语参考正在描述的附图的方向来使用。因为实施例的各组件可位于多个不同的方向，所以方向性术语出于说明的目的来使用而不是限制。可以理解，可以使用其它实施例并且可以做出结构上或逻辑上的改变而不背离本发明的范围。因此，以下详细描述并不旨在限制，并且本发明的范围由所附权利要求来限定。应该理解，此处描述的各示例性实施例的特征可相互组合，除非另外具体注明。

图1是示出在诸如图5中所示的计算机系统100的计算机系统中带有可扩展数据并行语义的运行时环境2的实施例的框图。运行时环境2表示计算机系统中的运行时操作模式，其中计算机系统正在执行来自用户代码10的指令以及在一个或多个计算节点121上的一个或多个运行时库20的集合(也在图5中示出，且下文将更详细描述)。

代码10包括来自高级通用或数据并行编程语言的可被编译成一个或多个可执行代码(例如，图5中所示的DP可执行代码138)的用于由一个或多个计算节点121执行的指令序列。代码10结合一个或多个运行时库20而执行，其中运行时库20包括提供数据并行函数的数据并行应用编程接口(API)。