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英特爾發(fā)布了一種名為開源工具的開源工具SYCLomatic該項(xiàng)目將代碼遷移到SYCL1.這將有助于開發(fā)者更容易CUDA代碼遷移到SYCL和C ，從而加速面向異構(gòu)架構(gòu)的跨架構(gòu)編程。這個(gè)開源項(xiàng)目可以促進(jìn)開發(fā)社區(qū)的合作SYCL標(biāo)準(zhǔn)的采用是開發(fā)者從單個(gè)制造商的封閉生態(tài)系統(tǒng)中解放的關(guān)鍵一步。

英特爾oneAPI專家James Reinders說：使用SYCL遷移代碼C ，為代碼提供代碼ISO C 一致性支持多家供應(yīng)商緩解供應(yīng)商鎖定問題，支持多種架構(gòu)，為充分利用新硬件創(chuàng)新提供靈活性。SYCLomatic它是一種可以實(shí)現(xiàn)大部分工作自動(dòng)化的寶藏工具，讓開發(fā)者更加注重定制調(diào)優(yōu)，而不是遷移代碼。”

在硬件創(chuàng)新給計(jì)算帶來多樣化的異構(gòu)架構(gòu)的同時(shí)，軟件開發(fā)也變得越來越復(fù)雜，難以完全釋放CPU加速器的價(jià)值。如今，開發(fā)者及其團(tuán)隊(duì)普遍缺乏時(shí)間、金錢和資源來適應(yīng)代碼的重寫和測(cè)試，以提高這些不同架構(gòu)的應(yīng)用性能。為了提高時(shí)間價(jià)值，開發(fā)者正在尋求開放替代方案。英特爾正在為開發(fā)者提供一種更簡(jiǎn)單、更快的硬件選擇方法。

SYCL是一種基于C 的Khronos Group標(biāo)準(zhǔn)，它標(biāo)準(zhǔn)C 該功能支持構(gòu)和非共享內(nèi)存配置的功能。英特爾開源了這個(gè)項(xiàng)目DPC 為了進(jìn)一步提高遷移能力，生成兼容性工具背后的技術(shù)SYCL應(yīng)用程序。代碼的重復(fù)使用簡(jiǎn)化了開發(fā)工作，降低了代碼持續(xù)維護(hù)所需的時(shí)間和成本。

利用帶有LLVM差異化的Apache 2.0許可證，托管GitHub上的SYCLomatic該項(xiàng)目為開發(fā)人員提供了一個(gè)社區(qū)，使他們能夠做出貢獻(xiàn)和反饋，以進(jìn)一步開放CPU、GPU和FPGA異構(gòu)開發(fā)。

SYCLomatic協(xié)助開發(fā)者CUDA代碼遷移到SYCL，90-95%通常可以使用CUDA代碼自動(dòng)遷移SYCL代碼2。開發(fā)人員只需手動(dòng)編程剩余的工作，然后定制和調(diào)整特定的架構(gòu)，以達(dá)到所需的性能水平。

研究機(jī)構(gòu)和英特爾客戶已成功使用英特爾 DPC 兼容具采用兼容性工具SYCLomatic同樣的技術(shù)，可以CUDA代碼遷移到多個(gè)制造商架構(gòu)上SYCL（或Data Parallel C ，oneAPI的SYCL實(shí)現(xiàn)）。這些案例包括斯德哥爾摩大學(xué)GROMACS 20223年，柏林祖思研究所（ZIB）的easyWave、三星Medison和Bittware請(qǐng)?jiān)L問更多案例oneAPI DevSummit）。許多基于英特爾的客戶也在測(cè)試當(dāng)前和即將推出的基礎(chǔ) Xe架構(gòu)GPU阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的極光代碼包括（Aurora）超級(jí)計(jì)算機(jī)，萊布尼茨超級(jí)計(jì)算中心（LRZ）、GE醫(yī)療等。

SYCLomatic 是一個(gè)GitHub項(xiàng)目。GitHub門戶網(wǎng)站有contributing.md該指南描述了為項(xiàng)目提供技術(shù)貢獻(xiàn)的步驟，以確保最大限度的方便。鼓勵(lì)開發(fā)人員使用工具，提供反饋和貢獻(xiàn)，以促進(jìn)工具的發(fā)展。

HACC(硬件/混合加速宇宙學(xué)代碼)（anl.gov）的Steve（Esteban）Rangel表示：“CRK-HACCN體宇宙學(xué)模擬代碼正在開發(fā)中。為了給極光（Aurora）準(zhǔn)備超級(jí)計(jì)算機(jī)，英特爾DPC 兼容性工具可以讓我們快速遷移20多個(gè)核心SYCL。由于當(dāng)前版本的代碼遷移工具不支持遷移到仿函數(shù)，我們編寫了一個(gè)簡(jiǎn)單的clang重構(gòu)生成的工具SYCL滿足我們需求的源代碼。通過開源SYCLomatic在項(xiàng)目中，我們計(jì)劃整合以前的工作，以獲得更強(qiáng)大的解決方案，并幫助模仿函數(shù)成為可用遷移選項(xiàng)的一部分。”