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“东方杯”英特尔oneAPI黑客松大赛—参赛经验分享

目录

  • 前言
    • 1、大赛要求
    • 2、oneMKL介绍
    • 3、准备
  • oneMKL基本使用
    • 1、下载:
    • 2、安装:
    • 3、初始化oneMKL环境:
    • 4、编译代码
    • 5、运行
  • 所需的头文件
  • 使用oneMKL工具生成随机数
  • 使用fftw3计算FFT
  • 调用oneMKL API加速计算FFT
  • 对比两种方法的准确性
  • 输出结果
  • 结束语

前言

1、大赛要求

本次比赛为命题形式,题目要求如下:

  1. 使用oneMKl工具生成2048*2048随机单精度实数
  2. 使用FFT算法实现实数到复数的快速傅里叶变换
  3. 使用oneMKL加速计算实数到复数的快速傅里叶变换
  4. 对比上面两种快速傅里叶变换的精度、性能

2、oneMKL介绍

oneMKL(oneAPI Math Kernel Library)是oneAPI包含的一种数学工具,能对各种数据工程问题实现加速与优化。
oneAPI官网:oneAPI
oneMKL官网:oneMKL
oenMKL对C语言的API文档:oneMKL—C语言参考文档

3、准备

  1. Ubuntu系统
  2. C++基础
  3. oneMKL

由于题目比较简单,不需要很复杂的编译方法,上手简单。使用onelMKL工具的话,你的电脑的CPU最好是intel的。而且推荐使用linux系统,加速效果明显。


oneMKL基本使用

oneMKL下载网址:oneMKL下载

注意要使用离线版本安装,如果你使用的是为window的话,使用在线版本的方式安装。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

1、下载:

一定要注意下载的是oneMKl_baseKit,不能仅仅下载MKL工具包

wget https://registrationcenter-download.intel.com/akdlm/IRC_NAS/992857b9-624c-45de-9701-f6445d845359/l_BaseKit_p_2023.2.0.49397_offline.sh

2、安装:

sudo sh ./l_BaseKit_p_2023.2.0.49397_offline.sh

默认安装目录:/opt/intel/oneapi

3、初始化oneMKL环境:

source /opt/intel/oneapi/setvars.sh

可以将这条命令放到~/bashrc文件内并激活,这样不用每次启动一个终端都初始化了。

4、编译代码

icpx -qmkl my.cpp -o my.out

注意其中的-qmkl是比较方便的也是不容易出错的动态库链接参数,它是把关于oneMKL的所有动态库都链上了,懒人必备。

5、运行

./my.out

直接把编译好的运行就可。


所需的头文件

#include <chrono> // 计算程序运行时间
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <mkl.h> // onemkl工具包
#include "fftw3.h" // fftw3,onemkl自带,使用fftw3来对比经过oneMKL加速过的fft
using namespace std;

使用oneMKL工具生成随机数

#define ROW 2048
#define COL 2048
float *data = (float *)malloc((ROW * COL) * sizeof(float));
VSLStreamStatePtr stream;
vslNewStream(&stream, VSL_BRNG_MT19937, 42); // 42是随机数种子
vsRngUniform(VSL_RNG_METHOD_UNIFORM_STD, stream, ROW * COL, data, 0.0f, 1.0f); // 生成0到1之间的随机数
vslDeleteStream(&stream); 

使用fftw3计算FFT

void fftw3(float *data, MKL_Complex8 *x)
{fftwf_plan r2c;r2c = fftwf_plan_dft_r2c_2d(ROW, COL, data, (fftwf_complex *)x, FFTW_ESTIMATE);fftwf_execute(r2c);fftwf_destroy_plan(r2c);
}
// 开辟内存空间,存储普通FFT计算的结果
MKL_Complex8 *x = (MKL_Complex8 *)malloc(ROW * (COL / 2 + 1) * 2 * sizeof(float));
fftw3(data, x);

注意给x开的空间是:ROW * (COL / 2 + 1) * 2 * sizeof(float)

调用oneMKL API加速计算FFT

void r2c_oneMKL(float *data, MKL_Complex8 *y)
{MKL_LONG status;MKL_LONG dim_sizes[2] = {ROW, COL};DFTI_DESCRIPTOR_HANDLE handle;status = DftiCreateDescriptor(&handle, DFTI_SINGLE, DFTI_REAL, 2, dim_sizes);status = DftiSetValue(handle, DFTI_PLACEMENT, DFTI_NOT_INPLACE); // 不覆盖datastatus = DftiSetValue(handle, DFTI_CONJUGATE_EVEN_STORAGE, DFTI_COMPLEX_COMPLEX);status = DftiCommitDescriptor(handle);status = DftiComputeForward(handle, data, y);DftiFreeDescriptor(&handle);
}
// 开辟空间,存储oneMKL API FFT计算的结果
MKL_Complex8 *y = (MKL_Complex8 *)malloc(ROW * COL * 2 * sizeof(float));
r2c_oneMKL(data, y);

注意,要多给y多开点内存空间,乘以2是因为有实部和虚部


对比两种方法的准确性

对比的时候要对比实部和虚部

void compare_results(MKL_Complex8 *x, MKL_Complex8 *y)
{bool is_same=true;// 实部对比for (int i = 0; i < ROW; i++){for (int j = 0; j < (COL / 2 + 1); j++){// cout << x[i*(ROW/2+1)+j].real<< "   ";// cout << y[i*(COL)+j].real<< "   ";// 实部一个一个比较:if (x[i * (COL / 2 + 1) + j].real - y[i * (COL) + j].real > 1e-6){is_same=false;break;}}}if (is_same){cout<<"实部:"<<"结果正确"<<endl;}else{cout<<"实部:"<<"结果不正确"<<endl;}// 虚部对比is_same=true;for (int i = 0; i < ROW; i++){for (int j = 0; j < (COL / 2 + 1); j++){// 虚部一个一个比较:if (x[i * (COL / 2 + 1) + j].imag - y[i * (COL) + j].imag > 1e-6){is_same=false;break;}}}if (is_same){cout<<"虚部:"<<"结果正确"<<endl;}else{cout<<"虚部:"<<"结果不正确"<<endl;}
}

输出结果

在这里插入图片描述


结束语

本次大赛的题目比较基础,对非计算机专业的工科生很友好。本人是地质专业,由于要经常进行地震数据处理、地震数据解释等,对傅里叶变换的需要也很大,oneMKl工具计算速度快,对大型地震数据的复杂计算有着不可替代的性能优势。

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