编译CUDA文件时,从___属性___((共享))转换为Clang编译器中的addrspace(3)

时间:2016-02-12 07:16:40

标签: cuda clang llvm llvm-clang llvm-ir

clang编译器包含CUDA头文件host_defines.h,其中__shared__定义为__attribute__((shared))。当使用clang将CUDA源文件编译为内部表示(IR)时,__shared__将转换为addrspace(3)。可以在clang文件llvm/tools/clang/lib/Basic/Targets.cpp行号1601中将这些地址空间视为数组

static const unsigned NVPTXAddrSpaceMap[] = {
    1, // opencl_global
    3, // opencl_local
    4, // opencl_constant
    // FIXME: generic has to be added to the target
    0, // opencl_generic
    1, // cuda_device
    4, // cuda_constant
    3, // cuda_shared
};

因此,具体问题是在转换的哪个阶段,__attribute__((shared))转换为addrspace(3)。看看clang的解析和lexing部分没有给出任何暗示。有人可以帮忙吗?

1 个答案:

答案 0 :(得分:4)

shared属性在clang的Attr.td文件中定义,名为CUDAShared,在内部表示为CUDASharedAttr。 对于任何Attrbiute,在lexing和解析阶段,对Attr.td中定义的所有属性进行Lexing和解析。在这个阶段,您无法找到任何必要的见解。

您将看到CUDASharedAttr的有价值代码的第一点位于clang/lib/Sema/SemaDeclAttr.cpp。 Sema类构建AST,并在SemaDeclAttr.cpp中完成对每个Attribute的处理。 对于特定的CUDASharedAttr handleSimpleAttribute<CUDASharedAttr>(S, D, Attr);被调用。此函数只是将Attribute插入给定的声明(Decl& D)。

现在,属性附加到Decl,您可以查询声明是否具有使用的属性:D.hasAttr<CUDASharedAttr>()。例如,在SemaDecl.cpp中,强制执行CUDA共享内存声明的限制,并将共享内存变量的存储类设置为static。

您将再次找到发出实际LLVM IR的CUDASharedAttr bin clang/lib/CodeGen/CodeGenModule.cpp。 在CodeGenModule.cpp中,您具有以下功能:

unsigned CodeGenModule::GetGlobalVarAddressSpace(const VarDecl *D,
                                                 unsigned AddrSpace) {
  if (LangOpts.CUDA && LangOpts.CUDAIsDevice) {
    if (D->hasAttr<CUDAConstantAttr>())
      AddrSpace = getContext().getTargetAddressSpace(LangAS::cuda_constant);
    else if (D->hasAttr<CUDASharedAttr>())
      AddrSpace = getContext().getTargetAddressSpace(LangAS::cuda_shared);
    else
      AddrSpace = getContext().getTargetAddressSpace(LangAS::cuda_device);
  }

  return AddrSpace;
}

该函数从实际目标查询共享函数的地址空间,即对于nvptx目标,使用您发布的地址空间映射:

static const unsigned NVPTXAddrSpaceMap[] = {
    1, // opencl_global
    3, // opencl_local
    4, // opencl_constant
    // FIXME: generic has to be added to the target
    0, // opencl_generic
    1, // cuda_device
    4, // cuda_constant
    3, // cuda_shared
};

LangAS::cuda_shared对应地址空间3.

完成所有这些步骤之后,您将获得最终IR模块中地址空间3的全局变量,如下所示:

 ; ModuleID = 'sm.cu'
  target datalayout = "e-p:64:64:64-i1:8:8-i8:8:8-i16:16:16-i32:32:32-i64:64:64-f32:32:32-f64:64:64-v16:16:16-v32:32:32-v64:64:64-v128:128:128-n16:32:64"
  target triple = "nvptx64-unknown-unknown"

  @vec= internal unnamed_addr addrspace(3) global [32 x i32] zeroinitializer, align 4

  ; Function Attrs: nounwind readnone
  declare i32 @llvm.nvvm.read.ptx.sreg.tid.x() #0

  ; Function Attrs: nounwind readnone
  declare i32 @llvm.nvvm.read.ptx.sreg.tid.y() #0

  define ptx_kernel void @__pacxx_kernel0(i32 addrspace(1)* %tmp) {
    %1 = tail call spir_func i32 @llvm.nvvm.read.ptx.sreg.tid.x() #1
    %2 = zext i32 %1 to i64
    %3 = getelementptr i32, i32 addrspace(1)* %tmp, i64 %2
    %4 = load i32, i32 addrspace(1)* %3, align 4
    %5 = getelementptr [32 x i32], [32 x i32] addrspace(3)* @vec, i64 0, i64 %2
    store i32 %4, i32 addrspace(3)* %5, align 4
    %6 = tail call spir_func i32 @llvm.nvvm.read.ptx.sreg.tid.y() #1
    %7 = zext i32 %6 to i64
    %8 = getelementptr [32 x i32], [32 x i32] addrspace(3)* @vec, i64 0, i64 %7
    %9 = load i32, i32 addrspace(3)* %8, align 4
    %10 = getelementptr i32, i32 addrspace(1)* %tmp, i64 %7
    store i32 %9, i32 addrspace(1)* %10, align 4
    ret void
  }