openacc实现floyd多卡优化

OpenACC提供了用于在多个加速器之间分配任务的指令，以实现在多个加速器上并行化计算。下面是一个使用OpenACC实现Floyd算法的多卡优化示例代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <openacc.h>

#define INF 0x3f3f3f3f

void floyd(int *d, int n) {
    int i, j, k;

    #pragma acc data copy(d[0:n*n])
    {
        for (k = 0; k < n; k++) {
            #pragma acc parallel loop collapse(2)
            for (i = 0; i < n; i++) {
                for (j = 0; j < n; j++) {
                    int ik = d[i * n + k];
                    int kj = d[k * n + j];
                    int ij = d[i * n + j];
                    if (ik + kj < ij) {
                        d[i * n + j] = ik + kj;
                    }
                }
            }
        }
    }
}

int main() {
    int n = 4;
    int *d = (int*) malloc(n * n * sizeof(int));
    int num_devices = acc_get_num_devices(acc_device_nvidia);

    d[0*n+0] = 0; d[0*n+1] = 2; d[0*n+2] = 6; d[0*n+3] = 4;
    d[1*n+0] = INF; d[1*n+1] = 0; d[1*n+2] = 3; d[1*n+3] = INF;
    d[2*n+0] = 7; d[2*n+1] = INF; d[2*n+2] = 0; d[2*n+3] = 1;
    d[3*n+0] = 5; d[3*n+1] = INF; d[3*n+2] = 12; d[3*n+3] = 0;

    #pragma acc enter data copyin(d[0:n*n])
    #pragma acc parallel loop num_gangs(num_devices)
    for (int i = 0; i < num_devices; i++) {
        #pragma acc device_num(i)
        {
            int start = (i * n) / num_devices;
            int end = ((i + 1) * n) / num_devices;
            int *d_device = d + start * n;
            int size = (end - start) * n * sizeof(int);
            #pragma acc enter data create(d_device[0:size])
            #pragma acc update device(d_device[0:size])
            floyd(d_device, end - start);
            #pragma acc update host(d_device[0:size])
            #pragma acc exit data delete(d_device[0:size])
        }
    }
    #pragma acc exit data copyout(d[0:n*n])

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            printf("%d ", d[i * n + j]);
        }
        printf("\n");
    }

    free(d);
    return 0;
}

在这个示例中，我们使用了OpenACC的`acc enter data`和`acc exit data`指令，在多个加速器之间分配任务，以实现在多个加速器上并行化计算。我们首先使用`acc enter data`指令将矩阵`d`复制到所有设备上，并使用`copyin`选项将其从主机内存复制到设备内存。然后，我们使用`acc parallel loop`指令在主机上循环所有设备，并使用`num_gangs`选项指定设备的数量。在每个设备上，我们使用`acc device_num`指令来选择设备，并使用`acc enter data`指令创建一个新的设备副本，使用`create`选项来指定数据大小。然后，我们使用`acc update device`指令将设备副本从主机内存复制到设备内存，调用`floyd`函数来计算设备副本中的数据。最后，我们使用`acc update host`指令将设备副本从设备内存复制回主机内存，并使用`acc exit data`指令删除设备副本。在所有设备上完成计算后，我们使用`acc exit data`指令将最终结果从设备内存复制回主机内存，并使用`copyout`选项将其从设备内存复制到主机内存。