src/gromacs/ewald/pme_gpu_program_impl.h

   1 /*
   2  * This file is part of the GROMACS molecular simulation package.
   3  *
   4  * Copyright (c) 2018,2019,2020, by the GROMACS development team, led by
   5  * Mark Abraham, David van der Spoel, Berk Hess, and Erik Lindahl,
   6  * and including many others, as listed in the AUTHORS file in the
   7  * top-level source directory and at http://www.gromacs.org.
   8  *
   9  * GROMACS is free software; you can redistribute it and/or
  10  * modify it under the terms of the GNU Lesser General Public License
  11  * as published by the Free Software Foundation; either version 2.1
  12  * of the License, or (at your option) any later version.
  13  *
  14  * GROMACS is distributed in the hope that it will be useful,
  15  * but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  16  * MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
  17  * Lesser General Public License for more details.
  18  *
  19  * You should have received a copy of the GNU Lesser General Public
  20  * License along with GROMACS; if not, see
  21  * http://www.gnu.org/licenses, or write to the Free Software Foundation,
  22  * Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA  02110-1301  USA.
  23  *
  24  * If you want to redistribute modifications to GROMACS, please
  25  * consider that scientific software is very special. Version
  26  * control is crucial - bugs must be traceable. We will be happy to
  27  * consider code for inclusion in the official distribution, but
  28  * derived work must not be called official GROMACS. Details are found
  29  * in the README & COPYING files - if they are missing, get the
  30  * official version at http://www.gromacs.org.
  31  *
  32  * To help us fund GROMACS development, we humbly ask that you cite
  33  * the research papers on the package. Check out http://www.gromacs.org.
  34  */
  35 /*! \internal \file
  36  * \brief
  37  * Declares PmeGpuProgramImpl, which stores PME GPU (compiled) kernel handles.
  38  *
  39  * \author Aleksei Iupinov <a.yupinov@gmail.com>
  40  * \ingroup module_ewald
  41  */
  42 #ifndef GMX_EWALD_PME_PME_GPU_PROGRAM_IMPL_H
  43 #define GMX_EWALD_PME_PME_GPU_PROGRAM_IMPL_H
  44
  45 #include "config.h"
  46
  47 #include "gromacs/gpu_utils/device_context.h"
  48 #include "gromacs/gpu_utils/gputraits.h"
  49 #include "gromacs/utility/classhelpers.h"
  50
  51 class DeviceContext;
  52 struct DeviceInformation;
  53
  54 /*! \internal
  55  * \brief
  56  * PME GPU persistent host program/kernel data, which should be initialized once for the whole execution.
  57  *
  58  * Primary purpose of this is to not recompile GPU kernels for each OpenCL unit test,
  59  * while the relevant GPU context (e.g. cl_context) instance persists.
  60  * In CUDA, this just assigns the kernel function pointers.
  61  * This also implicitly relies on the fact that reasonable share of the kernels are always used.
  62  * If there were more template parameters, even smaller share of all possible kernels would be used.
  63  *
  64  * \todo In future if we would need to react to either user input or
  65  * auto-tuning to compile different kernels, then we might wish to
  66  * revisit the number of kernels we pre-compile, and/or the management
  67  * of their lifetime.
  68  *
  69  * This also doesn't manage cuFFT/clFFT kernels, which depend on the PME grid dimensions.
  70  *
  71  * TODO: pass cl_context to the constructor and not create it inside.
  72  * See also Redmine #2522.
  73  */
  74 struct PmeGpuProgramImpl
  75 {
  76     /*! \brief
  77      * This is a handle to the GPU context, which is just a dummy in CUDA,
  78      * but is created/destroyed by this class in OpenCL.
  79      */
  80     const DeviceContext& deviceContext_;
  81
  82     //! Conveniently all the PME kernels use the same single argument type
  83 #if GMX_GPU == GMX_GPU_CUDA
  84     using PmeKernelHandle = void (*)(const struct PmeGpuCudaKernelParams);
  85 #elif GMX_GPU == GMX_GPU_OPENCL
  86     using PmeKernelHandle = cl_kernel;
  87 #else
  88     using PmeKernelHandle = void*;
  89 #endif
  90
  91     /*! \brief
  92      * Maximum synchronous GPU thread group execution width.
  93      * "Warp" is a CUDA term which we end up reusing in OpenCL kernels as well.
  94      * For CUDA, this is a static value that comes from gromacs/gpu_utils/cuda_arch_utils.cuh;
  95      * for OpenCL, we have to query it dynamically.
  96      */
  97     size_t warpSize_;
  98
  99     //@{
 100     /**
 101      * Spread/spline kernels are compiled only for order of 4.
 102      * There are multiple versions of each kernel, paramaretized according to
 103      *   Number of threads per atom. Using either order(4) or order*order (16) threads per atom is
 104      * supported If the spline data is written in the spline/spread kernel and loaded in the gather
 105      *   or recalculated in the gather.
 106      * Spreading kernels also have hardcoded X/Y indices wrapping parameters,
 107      * as a placeholder for implementing 1/2D decomposition.
 108      */
 109     size_t spreadWorkGroupSize;
 110
 111     PmeKernelHandle splineKernel;
 112     PmeKernelHandle splineKernelThPerAtom4;
 113     PmeKernelHandle spreadKernel;
 114     PmeKernelHandle spreadKernelThPerAtom4;
 115     PmeKernelHandle splineAndSpreadKernel;
 116     PmeKernelHandle splineAndSpreadKernelThPerAtom4;
 117     PmeKernelHandle splineAndSpreadKernelWriteSplines;
 118     PmeKernelHandle splineAndSpreadKernelWriteSplinesThPerAtom4;
 119     //@}
 120
 121     //@{
 122     /** Same for gather: hardcoded X/Y unwrap parameters, order of 4, plus
 123      * it can either reduce with previous forces in the host buffer, or ignore them.
 124      * Also similarly to the gather we can use either order(4) or order*order (16) threads per atom
 125      * and either recalculate the splines or read the ones written by the spread
 126      */
 127     size_t gatherWorkGroupSize;
 128
 129     PmeKernelHandle gatherKernel;
 130     PmeKernelHandle gatherKernelThPerAtom4;
 131     PmeKernelHandle gatherKernelReadSplines;
 132     PmeKernelHandle gatherKernelReadSplinesThPerAtom4;
 133     //@}
 134
 135     //@{
 136     /** Solve kernel doesn't care about the interpolation order, but can optionally
 137      * compute energy and virial, and supports XYZ and YZX grid orderings.
 138      */
 139     size_t solveMaxWorkGroupSize;
 140
 141     PmeKernelHandle solveYZXKernel;
 142     PmeKernelHandle solveXYZKernel;
 143     PmeKernelHandle solveYZXEnergyKernel;
 144     PmeKernelHandle solveXYZEnergyKernel;
 145     //@}
 146
 147     PmeGpuProgramImpl() = delete;
 148     //! Constructor for the given device
 149     explicit PmeGpuProgramImpl(const DeviceInformation& deviceInfo, const DeviceContext& deviceContext);
 150     ~PmeGpuProgramImpl();
 151     GMX_DISALLOW_COPY_AND_ASSIGN(PmeGpuProgramImpl);
 152
 153     //! Return the warp size for which the kernels were compiled
 154     int warpSize() const { return warpSize_; }
 155
 156 private:
 157     // Compiles kernels, if supported. Called by the constructor.
 158     void compileKernels(const DeviceInformation& deviceInfo);
 159 };
 160
 161 #endif