オープンACC

OpenACC（オープンアクセラレータ）は、 Cray、CAPS、Nvidia、PGIによって開発された並列コンピューティングのプログラミング標準です。この標準は、異種CPU / GPUシステムの並列プログラミングを簡素化するように設計されています。^[1]

OpenMPと同様に、プログラマーはC、C++、Fortranの ソースコードに注釈を付けて、コンパイラーディレクティブと追加関数を使用して高速化する必要がある領域を特定できます。^[2] OpenMP 4.0以降と同様に、OpenACCはCPUとGPUの両方のアーキテクチャを対象とし、それらの上で計算コードを起動できます。

OpenACCのメンバーは、OpenMP標準グループのメンバーとして、OpenMPの将来のリリースでアクセラレータをサポートするためにOpenMPを拡張する共通仕様を作成するためにOpenMP仕様に統合する作業を行ってきました。^{[3] [4]}これらの取り組みの結果、コメントと議論のための技術レポート^[5]が作成され、毎年恒例のスーパーコンピューティングカンファレンス（2012年11月、ソルトレイクシティ）に合わせて、OpenMPに参加しているハードウェアベンダーからの意見を取り入れながらNvidia以外のアクセラレータのサポートに対処しました。^[6]

ISC'12では、OpenACCがNvidia、AMD、Intelのアクセラレータで動作することがパフォーマンスデータなしで実証されました。^[7]

2012年11月12日、SC12会議でOpenACCバージョン2.0仕様の草案が発表されました。^[8]提案された新しい機能には、データ移動に対する新しい制御（非構造化データの処理の改善や非連続メモリのサポートの改善など）、明示的な関数呼び出しと個別のコンパイルのサポート（高速化されたコードのライブラリの作成と再利用を可能にする）が含まれます。OpenACC 2.0は2013年6月に正式にリリースされました。^[9]

仕様のバージョン2.5は2015年10月にリリースされ、^[10]バージョン2.6は2017年11月にリリースされました。 [ ^11]その後、バージョン2.7は2018年11月にリリースされました。^[12]

最新バージョンはバージョン3.2で、2021年11月にリリースされました。^[13]

OpenACCのサポートは、PGI（バージョン12.6以降）およびCray（Crayハードウェアのみ）の商用コンパイラで利用できます。^{[7] [14]}

OpenUH ^[15]は、ヒューストン大学のHPCToolsグループによって開発された、CとFORTRANをサポートするOpen64ベースのオープンソースOpenACCコンパイラです。

OpenARC ^[16]は、オークリッジ国立研究所で開発されたオープンソースのCコンパイラであり、OpenACC 1.0仕様のすべての機能をサポートしています。実験的な^{[17]オープンソースコンパイラaccULLは、}ララグーナ大学で開発されています（C言語のみ）。^[18]

Omni Compiler ^{[19] [20]}は、筑波大学HPCS研究室で開発されたオープンソースコンパイラです。理化学研究所計算科学研究センタープログラミング環境研究チームは、OpenACC、XcalableMP [ ja  ]、およびXcalableMPとOpenACCを組み合わせたXcalableACC  [ja]をサポートしました。

IPMACC ^[21]はビクトリア大学が開発したオープンソースのCコンパイラで、OpenACCをCUDA、OpenCL、ISPCに変換します。現在はdata、kernels、loop、cacheディレクティブのみがサポートされています。

GCCの OpenACC サポートは遅々として進まなかった。^[22] Samsung による GPU ターゲット実装は 2013 年 9 月に発表された。これは OpenACC 1.1 注釈付きコードをOpenCLに変換したものだ。^[17] 2 か月後には NVIDIA による「本物の」実装の発表があり、OpenACC 2.0 がベースとなった。^[23]この実装は NVIDIA 独自のPTXアセンブリ言語のみを対象としており、オープンソースのアセンブラやランタイムは利用できなかったため、論争を巻き起こした。^{[24] [25]} OpenACC/PTX の実験的なサポートは、バージョン 5.1 の時点で GCC に導入された。GCC6 および GCC7 リリース シリーズには、OpenACC 2.0a 仕様の大幅に改善された実装が含まれている。^{[26] [27]} GCC 9.1 はほぼ完全な OpenACC 2.5 サポートを提供している。^[28]

同種システム上のOpenMP 3.xや以前のOpenHMPPと同様に、OpenACCにおけるプログラミングの主なモードはディレクティブです。^[29]仕様には、いくつかのサポート関数を定義するランタイムライブラリも含まれています。それらを利用するには、ユーザーはCで「openacc.h」、Fortranで「openacc_lib.h」をインクルードする必要があります。^[30]次にacc_init()関数を呼び出します。

OpenACCは、プラグマ（ディレクティブ）の広範なリストを定義しています。^[31]たとえば、次のようになります。

#pragma acc 並列
#pragma acc カーネル

どちらも、異なるセマンティクスを使用して、アクセラレータ上で実行される並列計算カーネルを定義するために使用されます^{[32] [33]}

#pragma acc データ

アクセラレータとの間でデータを定義およびコピーするための主なディレクティブです。

#pragma acc ループ

parallelまたは領域内の並列処理のタイプを定義するために使用されますkernels。

#pragma acc キャッシュ
#pragma acc 更新
#pragma acc 宣言
#pragma acc 待機

いくつか のランタイムAPI関数も 定義されています: acc_get_num_devices()、、、、、、、、、、、、、、、、。acc_set_device_type()​acc_get_device_type()acc_set_device_num()acc_get_device_num()acc_async_test()acc_async_test_all()acc_async_wait()acc_async_wait_all()acc_init()acc_shutdown()acc_on_device()acc_malloc()acc_free()

OpenACC は一般にターゲット デバイスの作業編成を担当しますが、ギャングとワーカーの使用によってこれをオーバーライドできます。ギャングはワーカーで構成され、複数の処理要素 (OpenCL のワークグループと同様) で動作します。

• C++ AMP
• オープンCL
• オープンHMPP
• オープンMP
• XcalableACC  [ja]
• XcalableMP  [ja]

• ホームページ | OpenACC
• Nvidia の使用例: パート 1、パート 2
• OpenACC-standard.org: OpenACC プログラミングおよびベスト プラクティス ガイド (2015 年 6 月)
• Nvidia: PGI コンパイラとツール OpenACC 入門ガイド (2018)。
• Stéphane Ethier: OpenACC を使用した GPU プログラミング入門、Research Computing Bootcamp (2019 年 11 月 1 日)
• OpenACC-standard.org: OpenACC 完全ガイド (2021 年 5 月)
• Olga Abramkina、Rémy Dubois、Thibaut Véry: GPU 向け OpenACC: 入門 (2023 年 6 月 2 日)