oneApi实现并⾏排序算法

零、OneApi简介

oneAPI是由英特尔推出的一个开放、统一的编程模型和工具集合，旨在简化跨不同硬件架构的并行计算。oneAPI的目标是提供一个统一的编程模型，使开发人员能够使用相同的代码在不同类型的硬件上进行并行计算，包括CPU、GPU、FPGA和其他加速器。

oneAPI的核心理念是使用标准的C++编程语言和库来实现并行计算，而不需要特定于硬件的编程语言或库。通过oneAPI，开发人员可以利用硬件加速器的性能优势，同时保持代码的可移植性和可维护性。

oneAPI提供了一系列的工具和库，包括DPC++编程语言、oneDNN深度学习库、oneMKL数学库等，这些工具和库可以帮助开发人员更轻松地实现并行计算和加速应用程序的性能。

总的来说，oneAPI旨在简化并行计算的开发，并提供一种统一的编程模型，使开发人员能够更好地利用不同类型硬件的性能优势。通过使用oneAPI，开发人员可以更高效地开发并行应用程序，并在不同硬件上实现更好的性能和可移植性。

一、oneApi入门教程

1.1oneApi的简单使用

以下是一个简单的oneAPI入门教程，介绍如何使用oneAPI进行向量加法操作。

1. 安装oneAPI：首先，需要安装oneAPI工具包。可以从英特尔官方网站上下载适用于操作系统的oneAPI工具包，并按照说明进行安装。

2. 创建一个新的C++项目：使用喜欢的集成开发环境（IDE）或文本编辑器创建一个新的C++项目。

3. 包含头文件：在C++源文件中，包含以下头文件：

#include <CL/sycl.hpp>
#include <iostream>

4. 使用命名空间：在源文件中使用SYCL命名空间，以便使用SYCL的功能：

namespace sycl = cl::sycl;

5. 定义向量加法内核：在main函数之前，定义一个SYCL内核函数，用于执行向量加法操作。例如，以下是一个简单的向量加法内核函数：

class vector_addition {
public:void operator()(sycl::id<1> idx, sycl::accessor<int, 1, sycl::access::mode::read_write> a,sycl::accessor<int, 1, sycl::access::mode::read_write> b,sycl::accessor<int, 1, sycl::access::mode::read_write> c) {c[idx] = a[idx] + b[idx];}
};

6. 编写主函数：在main函数中，首先创建一个SYCL队列对象，用于选择并管理设备。然后，创建输入向量a和b，并创建输出向量c。接下来，使用queue.submit()函数提交一个命令组，其中包含向量加法操作。最后，使用queue.wait()函数等待命令组完成，并从设备端读取结果。

int main() {// 创建一个SYCL队列对象sycl::queue queue(sycl::default_selector{});// 定义输入向量a和bstd::vector<int> a = {1, 2, 3, 4, 5};std::vector<int> b = {6, 7, 8, 9, 10};// 创建输出向量cstd::vector<int> c(a.size());// 创建缓冲区sycl::buffer<int, 1> bufA(a.data(), sycl::range<1>(a.size()));sycl::buffer<int, 1> bufB(b.data(), sycl::range<1>(b.size()));sycl::buffer<int, 1> bufC(c.data(), sycl::range<1>(c.size()));// 提交命令组queue.submit([&](sycl::handler& cgh) {auto accessorA = bufA.get_access<sycl::access::mode::read>(cgh);auto accessorB = bufB.get_access<sycl::access::mode::read>(cgh);auto accessorC = bufC.get_access<sycl::access::mode::write>(cgh);cgh.parallel_for<class vector_addition>(sycl::range<1>(a.size()), [=](sycl::id<1> idx) {vector_addition()(idx, accessorA, accessorB, accessorC);});});// 等待命令组完成queue.wait();// 从设备端读取结果auto result = bufC.get_access<sycl::access::mode::read>();// 输出结果for (int i = 0; i < c.size(); i++) {std::cout << result[i] << " ";}std::cout << std::endl;return 0;
}

7. 编译和运行：使用适当的编译器将代码编译为可执行文件，并运行程序。应该会看到输出结果为"7 9 11 13 15"，这是输入向量a和b的对应元素相加的结果。

1.2并行运算教程

以下是一个简单的并行计算入门教程，介绍如何使用SYCL编程模型进行向量加法的并行运算。

​ 1. 创建一个新的C++项目：使用喜欢的集成开发环境（IDE）或文本编辑器创建一个新的C++项目。

​ 2. C++源文件中，包含以下头文件：

#include <CL/sycl.hpp>
#include <iostream>

​ 3. 使用命名空间：在源文件中使用SYCL命名空间，以便使用SYCL的功能：

namespace sycl = cl::sycl;

​ 4. 定义并行计算内核：在main函数之前，定义一个SYCL内核函数，用于执行并行计算操作。例如，以下是一个简单的向量加法并行计算内核函数：

class vector_addition {
public:void operator()(sycl::nd_item<1> item, sycl::accessor<int, 1, sycl::access::mode::read_write> a,sycl::accessor<int, 1, sycl::access::mode::read_write> b,sycl::accessor<int, 1, sycl::access::mode::read_write> c) {int idx = item.get_global_id(0);c[idx] = a[idx] + b[idx];}
};

​ 5.编写主函数：在main函数中，首先创建一个SYCL队列对象，用于选择并管理设备。然后，创建输入向量a和b，并创建输出向量c。接下来，使用queue.submit()函数提交一个命令组，其中包含并行计算操作。最后，使用queue.wait()函数等待命令组完成，并从设备端读取结果。

int main() {// 创建一个SYCL队列对象sycl::queue queue(sycl::default_selector{});// 定义输入向量a和bstd::vector<int> a = {1, 2, 3, 4, 5};std::vector<int> b = {6, 7, 8, 9, 10};// 创建输出向量cstd::vector<int> c(a.size());// 创建缓冲区sycl::buffer<int, 1> bufA(a.data(), sycl::range<1>(a.size()));sycl::buffer<int, 1> bufB(b.data(), sycl::range<1>(b.size()));sycl::buffer<int, 1> bufC(c.data(), sycl::range<1>(c.size()));// 提交命令组queue.submit([&](sycl::handler& cgh) {auto accessorA = bufA.get_access<sycl::access::mode::read>(cgh);auto accessorB = bufB.get_access<sycl::access::mode::read>(cgh);auto accessorC = bufC.get_access<sycl::access::mode::write>(cgh);cgh.parallel_for<class vector_addition>(sycl::range<1>(a.size()), [=](sycl::nd_item<1> item) {vector_addition()(item, accessorA, accessorB, accessorC);});});// 等待命令组完成queue.wait();// 从设备端读取结果auto result = bufC.get_access<sycl::access::mode::read>();// 输出结果for (int i = 0; i < c.size(); i++) {std::cout << result[i] << " ";}std::cout << std::endl;return 0;
}

​ 6.编译和运行：使用适当的编译器将代码编译为可执行文件，并运行程序。应该会看到输出结果为"7 9 11 13 15"，这是输入向量a和b的对应元素相加的结果。

这只是一个简单的并行计算入门教程，介绍了如何使用SYCL编程模型进行向量加法的并行运算。通过学习和实践，可以进一步探索并行计算的概念和技术，并在不同类型的硬件上实现更复杂的并行算法和应用程序。

二、并⾏排序算法题目描述

2.1题目描述：描述

使用基于oneAPI的C++/SYCL实现⼀个高效的并行归并排序。需要考虑数据的分割和合并以及线程之间的协作。

2.2分析&示例

归并排序是⼀种分治算法，其基本原理是将待排序的数组分成两部分，分别对这两部分进行排序，然后将已排

序的子数组合并为⼀个有序数组。可考虑利用了异构并行计算的特点，将排序和合并操作分配给多个线程同时

执行，以提高排序效率。具体实现过程如下：

1. 将待排序的数组分割成多个较小的子数组，并将这些⼦数组分配给不同的线程块进行处理。

2. 每个线程块内部的线程协作完成子数组的局部排序。

3. 通过多次迭代，不断合并相邻的有序⼦数组，直到整个数组有序。

在实际实现中，归并排序可使用共享内存来加速排序过程。具体来说，可以利用共享内存来存储临时数据，减

少对全局内存的访问次数，从而提高排序的效率。另外，在合并操作中，需要考虑同步机制来保证多个线程之

间的数据⼀致性。

需要注意的是，在实际应用中，要考虑到数组大小、线程块大小、数据访问模式等因素，来设计合适的算法和

参数设置，以充分利用目标计算硬件GPU的并行计算能力，提高排序的效率和性能。

2.3实现方案

首先，代码包含了一些必要的头文件，并引入了SYCL命名空间。

接下来，定义了归并排序的合并操作函数merge()和递归操作函数mergeSort()。merge()函数用于将两个有序数组合并为一个有序数组，mergeSort()函数用于递归地对数组进行归并排序。

在main()函数中，首先定义了一个vector来存储待排序的浮点数数据，并从文件中读取数据。

然后，通过创建一个SYCL队列对象queue来选择默认的设备，并使用sycl::buffer来创建一个缓冲区来存储待排序的数组。

接下来，使用queue.submit()函数提交一个命令组。在命令组中，首先通过buf.get_access()函数获取对缓冲区的访问权限，并在设备上进行归并排序。使用cgh.parallel_for()函数来指定并行执行的范围和操作。

最后，使用queue.wait()函数等待命令组完成，并通过buf.get_access()函数从设备端读取排序后的数组。

最后，使用for循环遍历输出排序后的数组。

如果在执行过程中捕获到SYCL异常，将输出异常信息并返回1。

最后，返回0表示程序正常结束。

2.4代码实现

#include <CL/sycl.hpp>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <algorithm>namespace sycl = cl::sycl;// 归并排序的合并操作
template<typename T>
void merge(T* arr, size_t left, size_t mid, size_t right) {size_t i = left;size_t j = mid + 1;std::vector<T> temp(right - left + 1);size_t k = 0;while (i <= mid && j <= right) {if (arr[i] <= arr[j]) {temp[k++] = arr[i++];} else {temp[k++] = arr[j++];}}while (i <= mid) {temp[k++] = arr[i++];}while (j <= right) {temp[k++] = arr[j++];}for (size_t p = 0; p < k; ++p) {arr[left + p] = temp[p];}
}// 归并排序的递归操作
template<typename T>
void mergeSort(T* arr, size_t left, size_t right) {if (left < right) {size_t mid = left + (right - left) / 2;mergeSort(arr, left, mid);mergeSort(arr, mid + 1, right);merge(arr, left, mid, right);}
}int main() {std::vector<float> data;// 从文件中读取浮点数数据std::ifstream file("input.txt");float value;while (file >> value) {data.push_back(value);}try {sycl::queue queue(sycl::default_selector{});// 创建缓冲区来存储待排序的数组sycl::buffer<float, 1> buf(data.data(), sycl::range<1>(data.size()));// 提交命令组queue.submit([&](sycl::handler& cgh) {auto acc = buf.get_access<sycl::access::mode::read_write>(cgh);// 在设备上进行归并排序cgh.parallel_for<class merge_sort>(sycl::range<1>(data.size()), [=](sycl::id<1> idx) {size_t i = idx[0];size_t left = i * (data.size() / sycl::max_compute_units(queue.get_device()));size_t right = (i + 1) * (data.size() / sycl::max_compute_units(queue.get_device())) - 1;mergeSort(acc.get_pointer(), left, right);});});// 等待命令组完成queue.wait();// 从设备端读取排序后的数组std::vector<float> result = buf.get_access<sycl::access::mode::read>();// 输出排序后的数据for (size_t i = 0; i < data.size(); ++i) {std::cout << result[i] << " ";}std::cout << std::endl;} catch (sycl::exception& e) {std::cerr << "SYCL exception caught: " << e.what() << std::endl;return 1;}return 0;
}

三、收获与总结

通过编写并行排序算法，学到了以下与oneAPI相关的知识：

1. SYCL编程模型：oneAPI基于SYCL（异构计算接口语言）编程模型，能够在不同类型的硬件上实现并行计算。通过编写并行排序算法，了解了如何使用SYCL的功能和语法，例如内核函数、命名空间和访问器。

2. 数据并行性：并行排序算法涉及将输入数据分配给不同的处理单元，并在并行执行的内核函数中对数据进行处理。使我解如何利用数据并行性来提高算法的性能，并充分利用多个计算单元。

3. 内存管理：在并行排序算法中，需要管理输入和输出数据的内存。oneAPI提供了缓冲区（buffer）和访问器（accessor）的概念，用于在主机和设备之间传输数据。通过编写并行排序算法，学习如何创建和使用缓冲区和访问器来实现数据的高效传输和访问。

4. 设备选择和任务调度：oneAPI允许选择适合的硬件的设备，并使用队列（queue）来管理和调度任务。通过编写并行排序算法，了解如何选择设备、创建队列，并使用队列的submit和wait函数来提交和等待任务的完成。

5. 性能优化：并行排序算法是一个常见的性能优化问题。通过使用oneAPI，可以利用并行计算和硬件加速来提高排序算法的性能。可以尝试不同的优化技术，如工作组大小的调整、局部内存的使用和向量化指令的应用，以进一步提高算法的性能。

通过编写并行排序算法，我获得关于oneAPI的实际经验，并学习如何在不同类型的硬件上实现高效的并行计算。这将使我能够更好地理解和应用oneAPI的功能和优势，并在其他并行计算问题上应用这些知识。