Tutorial: Depurar una aplicación de C++ AMP

Artículo
02/19/2013

Este tema muestra cómo depurar una aplicación que utiliza C++ Accelerated Massive Parallelism (C++ AMP) para aprovechar la unidad de procesamiento gráfico (GPU).Utiliza un programa de reducción en paralelo que sintetiza una gran matriz de enteros.En este tutorial se muestran las tareas siguientes:

Iniciar el depurador de GPU.
Inspeccionar los subprocesos de GPU en la ventana de subprocesos de GPU.
Usar la ventana de Parallel Stacks para observar simultáneamente las pilas de las llamadas de varios subprocesos GPU.
Usar la ventana de Inspección Paralela para inspeccionar valores de una única expresión a través de varios subprocesos al mismo tiempo.
Señalar,congelar, descongelar y agrupar los subprocesos de GPU.
Ejecutar todos los subprocesos de un mosaico en una ubicación especifica en el código.

Requisitos previos

Antes de iniciar el tutorial:

Lea Información general sobre C++ AMP.
Asegúrese de que los números de línea aparecen en el editor de texto.Para obtener más información, vea Cómo: Mostrar los números de línea en el editor.
Asegúrese de que está ejecutando Windows 8 o Windows Server 2012 para admitir la depuración en el emulador del software.

[!NOTA]

Es posible que su equipo muestre nombres o ubicaciones diferentes para algunos de los elementos de la interfaz de usuario de Visual Studio incluidos en las instrucciones siguientes. La edición de Visual Studio que se tenga y la configuración que se utilice determinan estos elementos. Para obtener más información, vea Valores de configuración de Visual Studio.

Para crear el proyecto de ejemplo

Inicie Visual Studio.
En la barra de menú, elija Archivo, Nuevo, Proyecto.
En el panel de plantillas Instaladas, elija Visual C++.
Elija Aplicación de consola Win32, escriba AMPMapReduce en la casilla Nombre y elija el botón Aceptar .
Elija el botón de Siguiente .
Desactive la casilla de verificación Encabezado precompilado y elija el botón Finalizar .
En el Explorador de soluciones, elimine stdafx.h, targetver.h y stdafx.cpp del proyecto.

Abra AMPMapReduce.cpp y reemplace su contenido con el siguiente código.

// AMPMapReduce.cpp defines the entry point for the program.
// The program performs a parallel-sum reduction that computes the sum of an array of integers. 

#include <stdio.h>
#include <tchar.h>
#include <amp.h>

const int BLOCK_DIM = 32;

using namespace concurrency;

void sum_kernel_tiled(tiled_index<BLOCK_DIM> t_idx, array<int, 1> &A, int stride_size) restrict(amp)
{
    tile_static int localA[BLOCK_DIM];

    index<1> globalIdx = t_idx.global * stride_size;
    index<1> localIdx = t_idx.local;

    localA[localIdx[0]] =  A[globalIdx];

    t_idx.barrier.wait();

    // Aggregate all elements in one tile into the first element.
    for (int i = BLOCK_DIM / 2; i > 0; i /= 2) 
    {
        if (localIdx[0] < i) 
        {

            localA[localIdx[0]] += localA[localIdx[0] + i];
        }

        t_idx.barrier.wait();
    }

    if (localIdx[0] == 0)
    {
        A[globalIdx] = localA[0];
    }
}

int size_after_padding(int n)
{
    // The extent might have to be slightly bigger than num_stride to 
    // be evenly divisible by BLOCK_DIM. You can do this by padding with zeros.
    // The calculation to do this is BLOCK_DIM * ceil(n / BLOCK_DIM)
    return ((n - 1) / BLOCK_DIM + 1) * BLOCK_DIM;
}

int reduction_sum_gpu_kernel(array<int, 1> input) 
{
    int len = input.extent[0];

    //Tree-based reduction control that uses the CPU.
    for (int stride_size = 1; stride_size < len; stride_size *= BLOCK_DIM) 
    {
        // Number of useful values in the array, given the current
        // stride size.
        int num_strides = len / stride_size;  

        extent<1> e(size_after_padding(num_strides));

        // The sum kernel that uses the GPU.
        parallel_for_each(extent<1>(e).tile<BLOCK_DIM>(), [&input, stride_size] (tiled_index<BLOCK_DIM> idx) restrict(amp)
        {
            sum_kernel_tiled(idx, input, stride_size);
        });
    }

    array_view<int, 1> output = input.section(extent<1>(1));
    return output[0];
}

int cpu_sum(const std::vector<int> &arr) {
    int sum = 0;
    for (size_t i = 0; i < arr.size(); i++) {
        sum += arr[i];
    }
    return sum;
}

std::vector<int> rand_vector(unsigned int size) {
    srand(2011);

    std::vector<int> vec(size);
    for (size_t i = 0; i < size; i++) {
        vec[i] = rand();
    }
    return vec;
}

array<int, 1> vector_to_array(const std::vector<int> &vec) {
    array<int, 1> arr(vec.size());
    copy(vec.begin(), vec.end(), arr);
    return arr;
}

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
    std::vector<int> vec = rand_vector(10000);
    array<int, 1> arr = vector_to_array(vec);

    int expected = cpu_sum(vec);
    int actual = reduction_sum_gpu_kernel(arr);

    bool passed = (expected == actual);
    if (!passed) {
        printf("Actual (GPU): %d, Expected (CPU): %d", actual, expected);
    }
    printf("sum: %s\n", passed ? "Passed!" : "Failed!"); 

    getchar();

    return 0;
}

En la barra de menú, elija Archivo, Guardar todos.
En el Explorador de soluciones, abra el menú contextual para AMPMapReduce y, a continuación, elija Propiedades.
En el cuadro de diálogo Páginas de propiedades , en Propiedades de configuración, elija C/C++, Encabezados precompilados.
Para la propiedad Encabezado precompilado ,seleccione No utilizar encabezados precompilados y elija el botón Aceptar .
En la barra de menú, elija Compilar, Compilar solución.

Depurar código de CPU

En este procedimiento, se utilizará el depurador local de Windows para asegurar que el código de la CPU en la aplicación es correcto.El segmento de código CPU en esta aplicación que es especialmente interesante es el bucle for en la función reduction_sum_gpu_kernel .Se encarga de controlar la reducción paralela en forma de árbol que se ejecuta en el GPU.

Para depurar el código de CPU

En el Explorador de soluciones, abra el menú contextual para AMPMapReduce y, a continuación, elija Propiedades.
En el cuadro de diálogo Páginas de propiedades , en Propiedades de configuración, elija Depuración.Compruebe que el Depurador local de Windows esté seleccionado en la lista Depurador para iniciar.
Regrese al editor de código.
Establezca puntos de interrupción en las líneas de código que se muestran en la siguiente ilustración (aproximadamente entre las líneas 67 y 70).

Puntos de interrupción de la CPU
En la barra de menú, elija Depurar, Iniciar depuración.
En la ventana Locales, observe el valor para stride_size hasta que se alcance el punto de interrupción en la línea 70.
En la barra de menú, elegir Depurar, Detener depuración.

Depurar el código de GPU

Esta sección muestra cómo depurar el código de GPU, que es el código contenido en la función sum_kernel_tiled .El código de GPU calcula la suma de enteros para cada “bloque” en paralelo.

Para depurar el código de GPU

En el Explorador de soluciones, abra el menú contextual para AMPMapReduce y, a continuación, elija Propiedades.
En el cuadro de diálogo Páginas de propiedades, en Propiedades de configuración, elija Depuración.
En la lista de Depurador para iniciar, seleccione Depurador local de Windows.
En la lista de Tipo de depurador, seleccione Solo GPU.
Elija el botón Aceptar.
Establezca un punto de interrupción en la línea 30, como se muestra en la siguiente ilustración.

Punto de interrupción de GPU
En la barra de menú, elija Depurar, Iniciar depuración.Los puntos de interrupción en el códigode la CPU en las líneas 67 y 70 no se ejecutan durante la depuración de GPU porque las líneas de código se ejecutan en la CPU.

Para utilizar la ventana de subprocesos de la GPU

Para abrir la ventana de subprocesos de la GPU, en la barra de menú, elija Depurar, Ventanas, Subprocesos GPU.

Puede inspeccionar el estado de los subprocesos de la GPU en la ventana de subprocesos de GPU que aparece.
Acople la ventana de Subprocesos de GPU en la parte inferior de Visual Studio.Elija el botón de Expandir el cambio de subproceso para mostrar los cuadros de texto para los mosaicos y los subprocesos.La ventana de subprocesos de la GPU muestra el número total de subprocesos de GPU activos y bloqueados, como aparece en la siguiente ilustración.

Ventana de subprocesos de GPU

Hay 313 mosaicos asignadas para este cálculo.Cada mosaico contiene 32 subprocesos.Dado que la depuración local de GPU se lleva a cabo en un emulador de software, hay cuatro subprocesos GPU activos.Los cuatro subprocesos ejecutan las instrucciones simultáneamente y después se desplazan juntos a la siguiente instrucción.

En la ventana subprocesos de GPU, hay cuatro subprocesos de GPU activo y 28 subprocesos de GPU bloqueados en la declaración de tile_barrier::wait definido en la línea 21 (t_idx.barrier.wait();).Los 32 subprocesos GPU pertenecen al primer mosaico, tile[0].Una flecha señala la fila donde se encuentra el subproceso actual.Para cambiar a un subproceso diferente, utilice uno de los siguientes métodos:
- En la fila del subproceso al que se desea cambiar en la ventana del subprocesos de GPU, abra el menú contextual y elija Cambiar a subproceso.Si la fila representa más de un subproceso, cambiará al primer subproceso según las coordenadas del subproceso.
- Escriba los valores de mosaico y subproceso en los cuadros de texto correspondientes y luego elija el botón Cambiar subproceso .
La ventana de pila de llamadas muestra la pila de llamadas del subproceso de GPU actual.

Para utilizar la ventana de pilas paralelas

Para abrir la ventana de pilas paralelas, en la barra de menú, elija Depurar, Ventanas, Pilas paralelas.

Puede utilizar la ventana de pilas paralelas para inspeccionar simultáneamente los marcos de pila de varios subprocesos de GPU.
Acople la ventana de pilas paralelas en la parte inferior de Visual Studio.
Asegúrese de que Subprocesos esté seleccionado en la lista de la esquina superior izquierda.En la siguiente ilustración, la ventana de pilas paralelas ofrece una vista detallada de la pila de llamadas de los subprocesos de GPU que ya vio en la ventana subprocesos GPU.

Ventana Pilas paralelas

32 subprocesos fueron desde el _kernel_stub a la instrucción de lambda en la llamada de la función parallel_for_each y a continuación a la función sum_kernel_tiled, donde aparece la reducción.De los 32 subprocesos, 28 han progresado en la instrucción de tile_barrier::wait y permanecerán bloqueados en la línea 22, mientras que los otros 4 subprocesos siguen estando activos en la función de sum_kernel_tiled en la línea 30.

Puede examinar las propiedades de un subproceso de GPU que están disponibles en la ventana de subprocesos de la GPU en la información sobre datos enriquecido dentro de la ventana de pilas paralelas.Para ello, sitúe el puntero del mouse en el marco de la pila sum_kernel_tiled.La siguiente ilustración muestra la información de DataTip,

Descripción emergente del Subproceso GPU

Para más información sobre la ventana de pilas paralelas, vea Uso de la ventana Tareas paralelas.

Para usar la ventana de inspección paralela

Para abrir la ventana de inspección paralela, en la barra de menú, elija Depurar, Ventanas, Inspección paralela, Inspección paralela 1.

Puede utilizar la ventana de inspección paralela para inspeccionar los valores de una expresión en varios subprocesos.
Acople la ventana de inspección paralela 1 a la parte inferior de Visual Studio.Hay 32 filas en la tabla de la ventana de inspección paralela.Cada una corresponde a un subproceso de GPU que ya apareció en la ventana de subprocesos de la GPU y la ventana de pilas paralelas.Ahora, puede escribir expresiones cuyos valores desee inspeccionar en los 32 subprocesos GPU.
Seleccione el encabezado de columna Agregar inspección, escriba localIdx y después teclee INTRO.
Seleccione de nuevo el encabezado de columna Agregar inspección, el tipo globalIdx y después teclee INTRO.
Seleccione de nuevo el encabezado de columna Agregar inspección, el tipo localA [localIdx [0]] y después teclee INTRO.

Puede ordenar mediante una expresión especificada si selecciona su correspondiente encabezado de columna.

Seleccione el encabezado de la columna localA [localIdx [0]] para ordenar la columna.La siguiente ilustración muestra los resultados de ordenación por localA [localIdx [0]].

Resultados de la ordenación

Puede exportar el contenido de la ventana de la inspección paralela a Excel mediante el botón Excel y luego elegir Abrir en Excel.Si tiene instalado Excel en el equipo de desarrollo, éste abre una hoja de cálculo de Excel que incluye el contenido.
En la esquina superior derecha de la ventana de la inspección paralela, hay un control de filtro que se puede utilizar para filtrar el contenido mediante expresiones booleanas.Escriba localA[localIdx[0]] > 20000 en el cuadro de texto del control del filtro y a continuación teclee INTRO.

La ventana ahora sólo contiene los subprocesos en los que el valor de localA[localIdx[0]] son mayor que 20000.El contenido todavía se ordena por la columna localA[localIdx[0]] , que es la acción de ordenación que se realizó anteriormente.

Marcar los subprocesos GPU

Puede marcar los subprocesos específicos de la GPU si las marca en las ventana de los subprocesos de GPU, la ventana de inspección paralela, o en la descripción emergente de pilas paralelas.Si una fila en la ventana de subprocesos de GPU contiene más de un subproceso, al marcar esa fila se marcan todos los subprocesos que se incluyen en la fila.

Marcar los subprocesos de GPU

En la ventana de Inspección paralela 1, seleccione el encabezado de la columna [Subproceso] para ordenar por índice de mosaico y por índice de subproceso.
En la barra de menú, elija Depurar, Continuar, lo cual hace que los cuatro subprocesos que estaban activos avancen hacia la siguiente barrera (definida en la línea 32 de AMPMapReduce.cpp).
Elija el símbolo de marcador en el lado izquierdo de la fila que contiene los cuatro subprocesos activos ahora.

La siguiente ilustración muestran los cuatro subprocesos activos marcados en la ventana Subprocesos GPU.

Subprocesos activos en la ventana Subprocesos de GPU

Las ventanas de inspección paralela y la información de la ventana de pilas paralelas indican los subprocesos marcados.
Si desea centrarse en los cuatro subprocesos marcados, puede elegir mostrar, en las ventanas de los subprocesos de GPU, inspección paralela y pilas paralelas, solo en los subprocesos marcados.

Elija el botón Mostrar solo marcados en cualquiera de las ventanas o en la barra de herramientas Ubicación de depuración .La siguiente ilustración muestra el botón Mostrar único botón en la barra de herramientas Ubicación de depuración .

Botón Mostrar solo subprocesos marcados

Ahora las ventanas de los subprocesos de GPU, inspección paralela y pilas paralelas sólo muestran los subprocesos marcados.

Congelar y descongelar los Subprocesos GPU

Puede congelar (suspender) y descongelar (continuar) los subprocesos de GPU desde la ventana de los subprocesos GPU o desde la ventana Inspección paralela.Puede congelar y descongelar los subprocesos de CPU de la misma manera; para obtener información, consulte Cómo: Utilizar la ventana Subprocesos.

Para congelar y descongelar los subprocesos de GPU

Elija el botón Mostrar solo marcados para mostrar todos los subprocesos.
En la barra menú, elija Depurar, Continuar.
Abrir el menú contextual para la fila activa y después elija Congelar.

La siguiente ilustración de la ventana de los subprocesos de GPU muestra que los cuatro subprocesos están congelados.

Subprocesos inmovilizados en la ventana Subprocesos de GPU

De igual forma, la ventana de inspección paralela muestra que los cuatro subprocesos están congelados
En la barra menú, elija Depurar, Continuar para permitir que los siguientes cuatro subprocesos de la GPU avancen pasada la barrera en la línea 22 y lleguen al punto de interrupción en la línea 30.La ventana de los subprocesos de GPU muestra que los cuatro subprocesos previamente congelados siguen congelados y en estado activo.
En la barra menú, elija Depurar, Continuar.
Desde la ventana de inspección paralela, también puede descongelar los subprocesos de GPU individuales o múltiples.

Agrupar los subprocesos de GPU

En el menú contextual para uno de los subprocesos en la ventana Subprocesos GPU, elija Agrupar por, Dirección.

Los subprocesos en la ventana de subprocesos de GPU están agrupados por la dirección.La dirección corresponde a la instrucción en el desensamblado donde cada grupo de subprocesos se encuentra.24 subprocesos están en la línea 22 donde se ejecuta el tile_barrier::wait (Método) .12 subprocesos están en la instrucción para la barrera en la línea 32.Cuatro de estos subprocesos están marcados.Ocho subprocesos están en el punto de interrupción en la línea 30.Cuatro de estos subprocesos están congelados.La siguiente ilustración muestra los subprocesos agrupados en la ventana de subprocesos de la GPU.

Subprocesos agrupados en la ventana de Subprocesos de la GPU.
También puede realizar la operación Agrupar por al abrir el menú contextual de la cuadrícula de datos en la ventana de Inspección paralela, elija Agrupar por y luego elija el elemento del menú que corresponde a cómo desea agrupar los subprocesos.

Ejecutar todos los subprocesos en una ubicación específica del código

Ejecute todos los subprocesos de un mosaico determinado hasta la línea que contiene el cursor mediante Ejecutar mosaico actual hasta el cursor.

Para ejecutar todos los subprocesos a la ubicación marcada por el cursor

En el menú contextual, para los subprocesos congelados, elija Descongelar.
En el editor de código, colocar el cursor en la línea 30.
En el menú contextual del editor de código, elija Ejecutar el mosaico actual hasta el cursor.

Los 24 subprocesos que se bloquean previamente en la barrera en la línea 21 han progresado para la linea 32.Esto se muestra en la ventana de Subprocesos de GPU .

Vea también

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