src/gromacs/nbnxm/opencl/nbnxm_ocl.cpp

   1 /*
   2  * This file is part of the GROMACS molecular simulation package.
   3  *
   4  * Copyright (c) 2012,2013,2014,2015,2016 by the GROMACS development team.
   5  * Copyright (c) 2017,2018,2019,2020, by the GROMACS development team, led by
   6  * Mark Abraham, David van der Spoel, Berk Hess, and Erik Lindahl,
   7  * and including many others, as listed in the AUTHORS file in the
   8  * top-level source directory and at http://www.gromacs.org.
   9  *
  10  * GROMACS is free software; you can redistribute it and/or
  11  * modify it under the terms of the GNU Lesser General Public License
  12  * as published by the Free Software Foundation; either version 2.1
  13  * of the License, or (at your option) any later version.
  14  *
  15  * GROMACS is distributed in the hope that it will be useful,
  16  * but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  17  * MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
  18  * Lesser General Public License for more details.
  19  *
  20  * You should have received a copy of the GNU Lesser General Public
  21  * License along with GROMACS; if not, see
  22  * http://www.gnu.org/licenses, or write to the Free Software Foundation,
  23  * Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA  02110-1301  USA.
  24  *
  25  * If you want to redistribute modifications to GROMACS, please
  26  * consider that scientific software is very special. Version
  27  * control is crucial - bugs must be traceable. We will be happy to
  28  * consider code for inclusion in the official distribution, but
  29  * derived work must not be called official GROMACS. Details are found
  30  * in the README & COPYING files - if they are missing, get the
  31  * official version at http://www.gromacs.org.
  32  *
  33  * To help us fund GROMACS development, we humbly ask that you cite
  34  * the research papers on the package. Check out http://www.gromacs.org.
  35  */
  36 /*! \internal \file
  37  *  \brief Define OpenCL implementation of nbnxm_gpu.h
  38  *
  39  *  \author Anca Hamuraru <anca@streamcomputing.eu>
  40  *  \author Teemu Virolainen <teemu@streamcomputing.eu>
  41  *  \author Dimitrios Karkoulis <dimitris.karkoulis@gmail.com>
  42  *  \author Szilárd Páll <pall.szilard@gmail.com>
  43  *  \ingroup module_nbnxm
  44  *
  45  *  TODO (psz):
  46  *  - Add a static const cl_uint c_pruneKernelWorkDim / c_nbnxnKernelWorkDim = 3;
  47  *  - Rework the copying of OCL data structures done before every invocation of both
  48  *    nb and prune kernels (using fillin_ocl_structures); also consider at the same
  49  *    time calling clSetKernelArg only on the updated parameters (if tracking changed
  50  *    parameters is feasible);
  51  *  - Consider using the event_wait_list argument to clEnqueueNDRangeKernel to mark
  52  *    dependencies on the kernel launched: e.g. the non-local nb kernel's dependency
  53  *    on the misc_ops_and_local_H2D_done event could be better expressed this way.
  54  *
  55  *  - Consider extracting common sections of the OpenCL and CUDA nbnxn logic, e.g:
  56  *    - in nbnxn_gpu_launch_kernel_pruneonly() the pre- and post-kernel launch logic
  57  *      is identical in the two implementations, so a 3-way split might allow sharing
  58  *      code;
  59  *    -
  60  *
  61  */
  62 #include "gmxpre.h"
  63
  64 #include <assert.h>
  65 #include <stdlib.h>
  66
  67 #if defined(_MSVC)
  68 #    include <limits>
  69 #endif
  70
  71 #include "thread_mpi/atomic.h"
  72
  73 #include "gromacs/gpu_utils/device_context.h"
  74 #include "gromacs/gpu_utils/gputraits_ocl.h"
  75 #include "gromacs/gpu_utils/oclutils.h"
  76 #include "gromacs/hardware/hw_info.h"
  77 #include "gromacs/mdtypes/simulation_workload.h"
  78 #include "gromacs/nbnxm/atomdata.h"
  79 #include "gromacs/nbnxm/gpu_common.h"
  80 #include "gromacs/nbnxm/gpu_common_utils.h"
  81 #include "gromacs/nbnxm/gpu_data_mgmt.h"
  82 #include "gromacs/nbnxm/nbnxm.h"
  83 #include "gromacs/nbnxm/nbnxm_gpu.h"
  84 #include "gromacs/nbnxm/pairlist.h"
  85 #include "gromacs/pbcutil/ishift.h"
  86 #include "gromacs/timing/gpu_timing.h"
  87 #include "gromacs/utility/cstringutil.h"
  88 #include "gromacs/utility/fatalerror.h"
  89 #include "gromacs/utility/gmxassert.h"
  90
  91 #include "nbnxm_ocl_types.h"
  92
  93 namespace Nbnxm
  94 {
  95
  96 /*! \brief Convenience constants */
  97 //@{
  98 static constexpr int c_clSize = c_nbnxnGpuClusterSize;
  99 //@}
 100
 101
 102 /*! \brief Validates the input global work size parameter.
 103  */
 104 static inline void validate_global_work_size(const KernelLaunchConfig& config,
 105                                              int                       work_dim,
 106                                              const DeviceInformation*  dinfo)
 107 {
 108     cl_uint device_size_t_size_bits;
 109     cl_uint host_size_t_size_bits;
 110
 111     GMX_ASSERT(dinfo, "Need a valid device info object");
 112
 113     size_t global_work_size[3];
 114     GMX_ASSERT(work_dim <= 3, "Not supporting hyper-grids just yet");
 115     for (int i = 0; i < work_dim; i++)
 116     {
 117         global_work_size[i] = config.blockSize[i] * config.gridSize[i];
 118     }
 119
 120     /* Each component of a global_work_size must not exceed the range given by the
 121        sizeof(device size_t) for the device on which the kernel execution will
 122        be enqueued. See:
 123        https://www.khronos.org/registry/cl/sdk/1.0/docs/man/xhtml/clEnqueueNDRangeKernel.html
 124      */
 125     device_size_t_size_bits = dinfo->adress_bits;
 126     host_size_t_size_bits   = static_cast<cl_uint>(sizeof(size_t) * 8);
 127
 128     /* If sizeof(host size_t) <= sizeof(device size_t)
 129             => global_work_size components will always be valid
 130        else
 131             => get device limit for global work size and
 132             compare it against each component of global_work_size.
 133      */
 134     if (host_size_t_size_bits > device_size_t_size_bits)
 135     {
 136         size_t device_limit;
 137
 138         device_limit = (1ULL << device_size_t_size_bits) - 1;
 139
 140         for (int i = 0; i < work_dim; i++)
 141         {
 142             if (global_work_size[i] > device_limit)
 143             {
 144                 gmx_fatal(
 145                         FARGS,
 146                         "Watch out, the input system is too large to simulate!\n"
 147                         "The number of nonbonded work units (=number of super-clusters) exceeds the"
 148                         "device capabilities. Global work size limit exceeded (%zu > %zu)!",
 149                         global_work_size[i], device_limit);
 150             }
 151         }
 152     }
 153 }
 154
 155 /* Constant arrays listing non-bonded kernel function names. The arrays are
 156  * organized in 2-dim arrays by: electrostatics and VDW type.
 157  *
 158  *  Note that the row- and column-order of function pointers has to match the
 159  *  order of corresponding enumerated electrostatics and vdw types, resp.,
 160  *  defined in nbnxm_ocl_types.h.
 161  */
 162
 163 /*! \brief Force-only kernel function names. */
 164 static const char* nb_kfunc_noener_noprune_ptr[eelTypeNR][evdwTypeNR] = {
 165     { "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJ_F_opencl", "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJCombGeom_F_opencl",
 166       "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJCombLB_F_opencl", "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJFsw_F_opencl",
 167       "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJPsw_F_opencl", "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJEwCombGeom_F_opencl",
 168       "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJEwCombLB_F_opencl" },
 169     { "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJ_F_opencl", "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJCombGeom_F_opencl",
 170       "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJCombLB_F_opencl", "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJFsw_F_opencl",
 171       "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJPsw_F_opencl", "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJEwCombGeom_F_opencl",
 172       "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJEwCombLB_F_opencl" },
 173     { "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJ_F_opencl", "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJCombGeom_F_opencl",
 174       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJCombLB_F_opencl", "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJFsw_F_opencl",
 175       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJPsw_F_opencl",
 176       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJEwCombGeom_F_opencl",
 177       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJEwCombLB_F_opencl" },
 178     { "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJ_F_opencl",
 179       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJCombGeom_F_opencl",
 180       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJCombLB_F_opencl",
 181       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJFsw_F_opencl",
 182       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJPsw_F_opencl",
 183       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJEwCombGeom_F_opencl",
 184       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJEwCombLB_F_opencl" },
 185     { "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJ_F_opencl", "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJCombGeom_F_opencl",
 186       "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJCombLB_F_opencl", "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJFsw_F_opencl",
 187       "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJPsw_F_opencl", "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJEwCombGeom_F_opencl",
 188       "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJEwCombLB_F_opencl" },
 189     { "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJ_F_opencl",
 190       "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJCombGeom_F_opencl",
 191       "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJCombLB_F_opencl",
 192       "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJFsw_F_opencl", "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJPsw_F_opencl",
 193       "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJEwCombGeom_F_opencl",
 194       "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJEwCombLB_F_opencl" }
 195 };
 196
 197 /*! \brief Force + energy kernel function pointers. */
 198 static const char* nb_kfunc_ener_noprune_ptr[eelTypeNR][evdwTypeNR] = {
 199     { "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJ_VF_opencl", "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJCombGeom_VF_opencl",
 200       "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJCombLB_VF_opencl", "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJFsw_VF_opencl",
 201       "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJPsw_VF_opencl", "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJEwCombGeom_VF_opencl",
 202       "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJEwCombLB_VF_opencl" },
 203     { "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJ_VF_opencl", "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJCombGeom_VF_opencl",
 204       "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJCombLB_VF_opencl", "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJFsw_VF_opencl",
 205       "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJPsw_VF_opencl", "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJEwCombGeom_VF_opencl",
 206       "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJEwCombLB_VF_opencl" },
 207     { "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJ_VF_opencl", "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJCombGeom_VF_opencl",
 208       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJCombLB_VF_opencl",
 209       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJFsw_VF_opencl", "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJPsw_VF_opencl",
 210       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJEwCombGeom_VF_opencl",
 211       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJEwCombLB_VF_opencl" },
 212     { "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJ_VF_opencl",
 213       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJCombGeom_VF_opencl",
 214       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJCombLB_VF_opencl",
 215       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJFsw_VF_opencl",
 216       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJPsw_VF_opencl",
 217       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJEwCombGeom_VF_opencl",
 218       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJEwCombLB_VF_opencl" },
 219     { "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJ_VF_opencl", "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJCombGeom_VF_opencl",
 220       "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJCombLB_VF_opencl", "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJFsw_VF_opencl",
 221       "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJPsw_VF_opencl", "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJEwCombGeom_VF_opencl",
 222       "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJEwCombLB_VF_opencl" },
 223     { "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJ_VF_opencl",
 224       "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJCombGeom_VF_opencl",
 225       "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJCombLB_VF_opencl",
 226       "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJFsw_VF_opencl",
 227       "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJPsw_VF_opencl",
 228       "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJEwCombGeom_VF_opencl",
 229       "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJEwCombLB_VF_opencl" }
 230 };
 231
 232 /*! \brief Force + pruning kernel function pointers. */
 233 static const char* nb_kfunc_noener_prune_ptr[eelTypeNR][evdwTypeNR] = {
 234     { "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJ_F_prune_opencl",
 235       "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJCombGeom_F_prune_opencl",
 236       "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJCombLB_F_prune_opencl",
 237       "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJFsw_F_prune_opencl", "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJPsw_F_prune_opencl",
 238       "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJEwCombGeom_F_prune_opencl",
 239       "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJEwCombLB_F_prune_opencl" },
 240     { "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJ_F_prune_opencl", "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJCombGeom_F_prune_opencl",
 241       "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJCombLB_F_prune_opencl",
 242       "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJFsw_F_prune_opencl", "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJPsw_F_prune_opencl",
 243       "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJEwCombGeom_F_prune_opencl",
 244       "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJEwCombLB_F_prune_opencl" },
 245     { "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJ_F_prune_opencl",
 246       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJCombGeom_F_prune_opencl",
 247       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJCombLB_F_prune_opencl",
 248       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJFsw_F_prune_opencl",
 249       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJPsw_F_prune_opencl",
 250       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJEwCombGeom_F_prune_opencl",
 251       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJEwCombLB_F_prune_opencl" },
 252     { "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJ_F_prune_opencl",
 253       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJCombGeom_F_prune_opencl",
 254       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJCombLB_F_prune_opencl",
 255       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJFsw_F_prune_opencl",
 256       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJPsw_F_prune_opencl",
 257       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJEwCombGeom_F_prune_opencl",
 258       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJEwCombLB_F_prune_opencl" },
 259     { "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJ_F_prune_opencl", "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJCombGeom_F_prune_opencl",
 260       "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJCombLB_F_prune_opencl",
 261       "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJFsw_F_prune_opencl", "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJPsw_F_prune_opencl",
 262       "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJEwCombGeom_F_prune_opencl",
 263       "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJEwCombLB_F_prune_opencl" },
 264     { "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJ_F_prune_opencl",
 265       "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJCombGeom_F_prune_opencl",
 266       "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJCombLB_F_prune_opencl",
 267       "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJFsw_F_prune_opencl",
 268       "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJPsw_F_prune_opencl",
 269       "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJEwCombGeom_F_prune_opencl",
 270       "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJEwCombLB_F_prune_opencl" }
 271 };
 272
 273 /*! \brief Force + energy + pruning kernel function pointers. */
 274 static const char* nb_kfunc_ener_prune_ptr[eelTypeNR][evdwTypeNR] = {
 275     { "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJ_VF_prune_opencl",
 276       "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJCombGeom_VF_prune_opencl",
 277       "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJCombLB_VF_prune_opencl",
 278       "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJFsw_VF_prune_opencl",
 279       "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJPsw_VF_prune_opencl",
 280       "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJEwCombGeom_VF_prune_opencl",
 281       "nbnxn_kernel_ElecCut_VdwLJEwCombLB_VF_prune_opencl" },
 282     { "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJ_VF_prune_opencl",
 283       "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJCombGeom_VF_prune_opencl",
 284       "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJCombLB_VF_prune_opencl",
 285       "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJFsw_VF_prune_opencl", "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJPsw_VF_prune_opencl",
 286       "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJEwCombGeom_VF_prune_opencl",
 287       "nbnxn_kernel_ElecRF_VdwLJEwCombLB_VF_prune_opencl" },
 288     { "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJ_VF_prune_opencl",
 289       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJCombGeom_VF_prune_opencl",
 290       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJCombLB_VF_prune_opencl",
 291       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJFsw_VF_prune_opencl",
 292       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJPsw_VF_prune_opencl",
 293       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJEwCombGeom_VF_prune_opencl",
 294       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTab_VdwLJEwCombLB_VF_prune_opencl" },
 295     { "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJ_VF_prune_opencl",
 296       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJCombGeom_VF_prune_opencl",
 297       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJCombLB_VF_prune_opencl",
 298       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJFsw_VF_prune_opencl",
 299       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJPsw_VF_prune_opencl",
 300       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJEwCombGeom_VF_prune_opencl",
 301       "nbnxn_kernel_ElecEwQSTabTwinCut_VdwLJEwCombLB_VF_prune_opencl" },
 302     { "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJ_VF_prune_opencl",
 303       "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJCombGeom_VF_prune_opencl",
 304       "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJCombLB_VF_prune_opencl",
 305       "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJFsw_VF_prune_opencl", "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJPsw_VF_prune_opencl",
 306       "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJEwCombGeom_VF_prune_opencl",
 307       "nbnxn_kernel_ElecEw_VdwLJEwCombLB_VF_prune_opencl" },
 308     { "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJ_VF_prune_opencl",
 309       "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJCombGeom_VF_prune_opencl",
 310       "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJCombLB_VF_prune_opencl",
 311       "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJFsw_VF_prune_opencl",
 312       "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJPsw_VF_prune_opencl",
 313       "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJEwCombGeom_VF_prune_opencl",
 314       "nbnxn_kernel_ElecEwTwinCut_VdwLJEwCombLB_VF_prune_opencl" }
 315 };
 316
 317 /*! \brief Return a pointer to the prune kernel version to be executed at the current invocation.
 318  *
 319  * \param[in] kernel_pruneonly  array of prune kernel objects
 320  * \param[in] firstPrunePass    true if the first pruning pass is being executed
 321  */
 322 static inline cl_kernel selectPruneKernel(cl_kernel kernel_pruneonly[], bool firstPrunePass)
 323 {
 324     cl_kernel* kernelPtr;
 325
 326     if (firstPrunePass)
 327     {
 328         kernelPtr = &(kernel_pruneonly[epruneFirst]);
 329     }
 330     else
 331     {
 332         kernelPtr = &(kernel_pruneonly[epruneRolling]);
 333     }
 334     // TODO: consider creating the prune kernel object here to avoid a
 335     // clCreateKernel for the rolling prune kernel if this is not needed.
 336     return *kernelPtr;
 337 }
 338
 339 /*! \brief Return a pointer to the kernel version to be executed at the current step.
 340  *  OpenCL kernel objects are cached in nb. If the requested kernel is not
 341  *  found in the cache, it will be created and the cache will be updated.
 342  */
 343 static inline cl_kernel select_nbnxn_kernel(NbnxmGpu* nb, int eeltype, int evdwtype, bool bDoEne, bool bDoPrune)
 344 {
 345     const char* kernel_name_to_run;
 346     cl_kernel*  kernel_ptr;
 347     cl_int      cl_error;
 348
 349     GMX_ASSERT(eeltype < eelTypeNR,
 350                "The electrostatics type requested is not implemented in the OpenCL kernels.");
 351     GMX_ASSERT(evdwtype < evdwTypeNR,
 352                "The VdW type requested is not implemented in the OpenCL kernels.");
 353
 354     if (bDoEne)
 355     {
 356         if (bDoPrune)
 357         {
 358             kernel_name_to_run = nb_kfunc_ener_prune_ptr[eeltype][evdwtype];
 359             kernel_ptr         = &(nb->kernel_ener_prune_ptr[eeltype][evdwtype]);
 360         }
 361         else
 362         {
 363             kernel_name_to_run = nb_kfunc_ener_noprune_ptr[eeltype][evdwtype];
 364             kernel_ptr         = &(nb->kernel_ener_noprune_ptr[eeltype][evdwtype]);
 365         }
 366     }
 367     else
 368     {
 369         if (bDoPrune)
 370         {
 371             kernel_name_to_run = nb_kfunc_noener_prune_ptr[eeltype][evdwtype];
 372             kernel_ptr         = &(nb->kernel_noener_prune_ptr[eeltype][evdwtype]);
 373         }
 374         else
 375         {
 376             kernel_name_to_run = nb_kfunc_noener_noprune_ptr[eeltype][evdwtype];
 377             kernel_ptr         = &(nb->kernel_noener_noprune_ptr[eeltype][evdwtype]);
 378         }
 379     }
 380
 381     if (nullptr == kernel_ptr[0])
 382     {
 383         *kernel_ptr = clCreateKernel(nb->dev_rundata->program, kernel_name_to_run, &cl_error);
 384         GMX_ASSERT(cl_error == CL_SUCCESS,
 385                    ("clCreateKernel failed: " + ocl_get_error_string(cl_error)).c_str());
 386     }
 387
 388     return *kernel_ptr;
 389 }
 390
 391 /*! \brief Calculates the amount of shared memory required by the nonbonded kernel in use.
 392  */
 393 static inline int calc_shmem_required_nonbonded(int vdwType, bool bPrefetchLjParam)
 394 {
 395     int shmem;
 396
 397     /* size of shmem (force-buffers/xq/atom type preloading) */
 398     /* NOTE: with the default kernel on sm3.0 we need shmem only for pre-loading */
 399     /* i-atom x+q in shared memory */
 400     shmem = c_nbnxnGpuNumClusterPerSupercluster * c_clSize * sizeof(float) * 4; /* xqib */
 401     /* cj in shared memory, for both warps separately
 402      * TODO: in the "nowarp kernels we load cj only once  so the factor 2 is not needed.
 403      */
 404     shmem += 2 * c_nbnxnGpuJgroupSize * sizeof(int); /* cjs  */
 405     if (bPrefetchLjParam)
 406     {
 407         if (useLjCombRule(vdwType))
 408         {
 409             /* i-atom LJ combination parameters in shared memory */
 410             shmem += c_nbnxnGpuNumClusterPerSupercluster * c_clSize * 2
 411                      * sizeof(float); /* atib abused for ljcp, float2 */
 412         }
 413         else
 414         {
 415             /* i-atom types in shared memory */
 416             shmem += c_nbnxnGpuNumClusterPerSupercluster * c_clSize * sizeof(int); /* atib */
 417         }
 418     }
 419     /* force reduction buffers in shared memory */
 420     shmem += c_clSize * c_clSize * 3 * sizeof(float); /* f_buf */
 421     /* Warp vote. In fact it must be * number of warps in block.. */
 422     shmem += sizeof(cl_uint) * 2; /* warp_any */
 423     return shmem;
 424 }
 425
 426 /*! \brief Initializes data structures that are going to be sent to the OpenCL device.
 427  *
 428  *  The device can't use the same data structures as the host for two main reasons:
 429  *  - OpenCL restrictions (pointers are not accepted inside data structures)
 430  *  - some host side fields are not needed for the OpenCL kernels.
 431  *
 432  *  This function is called before the launch of both nbnxn and prune kernels.
 433  */
 434 static void fillin_ocl_structures(cl_nbparam_t* nbp, cl_nbparam_params_t* nbparams_params)
 435 {
 436     nbparams_params->coulomb_tab_scale = nbp->coulomb_tab_scale;
 437     nbparams_params->c_rf              = nbp->c_rf;
 438     nbparams_params->dispersion_shift  = nbp->dispersion_shift;
 439     nbparams_params->eeltype           = nbp->eeltype;
 440     nbparams_params->epsfac            = nbp->epsfac;
 441     nbparams_params->ewaldcoeff_lj     = nbp->ewaldcoeff_lj;
 442     nbparams_params->ewald_beta        = nbp->ewald_beta;
 443     nbparams_params->rcoulomb_sq       = nbp->rcoulomb_sq;
 444     nbparams_params->repulsion_shift   = nbp->repulsion_shift;
 445     nbparams_params->rlistOuter_sq     = nbp->rlistOuter_sq;
 446     nbparams_params->rvdw_sq           = nbp->rvdw_sq;
 447     nbparams_params->rlistInner_sq     = nbp->rlistInner_sq;
 448     nbparams_params->rvdw_switch       = nbp->rvdw_switch;
 449     nbparams_params->sh_ewald          = nbp->sh_ewald;
 450     nbparams_params->sh_lj_ewald       = nbp->sh_lj_ewald;
 451     nbparams_params->two_k_rf          = nbp->two_k_rf;
 452     nbparams_params->vdwtype           = nbp->vdwtype;
 453     nbparams_params->vdw_switch        = nbp->vdw_switch;
 454 }
 455
 456 /*! \brief Enqueues a wait for event completion.
 457  *
 458  * Then it releases the event and sets it to 0.
 459  * Don't use this function when more than one wait will be issued for the event.
 460  * Equivalent to Cuda Stream Sync. */
 461 static void sync_ocl_event(cl_command_queue stream, cl_event* ocl_event)
 462 {
 463     cl_int gmx_unused cl_error;
 464
 465     /* Enqueue wait */
 466     cl_error = clEnqueueBarrierWithWaitList(stream, 1, ocl_event, nullptr);
 467     GMX_RELEASE_ASSERT(CL_SUCCESS == cl_error, ocl_get_error_string(cl_error).c_str());
 468
 469     /* Release event and reset it to 0. It is ok to release it as enqueuewaitforevents performs implicit retain for events. */
 470     cl_error = clReleaseEvent(*ocl_event);
 471     GMX_ASSERT(cl_error == CL_SUCCESS,
 472                ("clReleaseEvent failed: " + ocl_get_error_string(cl_error)).c_str());
 473     *ocl_event = nullptr;
 474 }
 475
 476 /*! \brief Launch asynchronously the xq buffer host to device copy. */
 477 void gpu_copy_xq_to_gpu(NbnxmGpu* nb, const nbnxn_atomdata_t* nbatom, const AtomLocality atomLocality)
 478 {
 479     GMX_ASSERT(nb, "Need a valid nbnxn_gpu object");
 480
 481     const InteractionLocality iloc = gpuAtomToInteractionLocality(atomLocality);
 482
 483     /* local/nonlocal offset and length used for xq and f */
 484     int adat_begin, adat_len;
 485
 486     cl_atomdata_t*      adat         = nb->atdat;
 487     cl_plist_t*         plist        = nb->plist[iloc];
 488     cl_timers_t*        t            = nb->timers;
 489     const DeviceStream& deviceStream = *nb->deviceStreams[iloc];
 490
 491     bool bDoTime = nb->bDoTime;
 492
 493     /* Don't launch the non-local H2D copy if there is no dependent
 494        work to do: neither non-local nor other (e.g. bonded) work
 495        to do that has as input the nbnxn coordinates.
 496        Doing the same for the local kernel is more complicated, since the
 497        local part of the force array also depends on the non-local kernel.
 498        So to avoid complicating the code and to reduce the risk of bugs,
 499        we always call the local local x+q copy (and the rest of the local
 500        work in nbnxn_gpu_launch_kernel().
 501      */
 502     if ((iloc == InteractionLocality::NonLocal) && !haveGpuShortRangeWork(*nb, iloc))
 503     {
 504         plist->haveFreshList = false;
 505
 506         return;
 507     }
 508
 509     /* calculate the atom data index range based on locality */
 510     if (atomLocality == AtomLocality::Local)
 511     {
 512         adat_begin = 0;
 513         adat_len   = adat->natoms_local;
 514     }
 515     else
 516     {
 517         adat_begin = adat->natoms_local;
 518         adat_len   = adat->natoms - adat->natoms_local;
 519     }
 520
 521     /* beginning of timed HtoD section */
 522     if (bDoTime)
 523     {
 524         t->xf[atomLocality].nb_h2d.openTimingRegion(deviceStream);
 525     }
 526
 527     /* HtoD x, q */
 528     GMX_ASSERT(sizeof(float) == sizeof(*nbatom->x().data()),
 529                "The size of the xyzq buffer element should be equal to the size of float4.");
 530     copyToDeviceBuffer(&adat->xq, nbatom->x().data() + adat_begin * 4, adat_begin * 4, adat_len * 4,
 531                        deviceStream, GpuApiCallBehavior::Async,
 532                        bDoTime ? t->xf[atomLocality].nb_h2d.fetchNextEvent() : nullptr);
 533
 534     if (bDoTime)
 535     {
 536         t->xf[atomLocality].nb_h2d.closeTimingRegion(deviceStream);
 537     }
 538
 539     /* When we get here all misc operations issues in the local stream as well as
 540        the local xq H2D are done,
 541        so we record that in the local stream and wait for it in the nonlocal one. */
 542     if (nb->bUseTwoStreams)
 543     {
 544         if (iloc == InteractionLocality::Local)
 545         {
 546             cl_int gmx_used_in_debug cl_error = clEnqueueMarkerWithWaitList(
 547                     deviceStream.stream(), 0, nullptr, &(nb->misc_ops_and_local_H2D_done));
 548             GMX_ASSERT(cl_error == CL_SUCCESS,
 549                        ("clEnqueueMarkerWithWaitList failed: " + ocl_get_error_string(cl_error)).c_str());
 550
 551             /* Based on the v1.2 section 5.13 of the OpenCL spec, a flush is needed
 552              * in the local stream in order to be able to sync with the above event
 553              * from the non-local stream.
 554              */
 555             cl_error = clFlush(deviceStream.stream());
 556             GMX_ASSERT(cl_error == CL_SUCCESS,
 557                        ("clFlush failed: " + ocl_get_error_string(cl_error)).c_str());
 558         }
 559         else
 560         {
 561             sync_ocl_event(deviceStream.stream(), &(nb->misc_ops_and_local_H2D_done));
 562         }
 563     }
 564 }
 565
 566
 567 /*! \brief Launch GPU kernel
 568
 569    As we execute nonbonded workload in separate queues, before launching
 570    the kernel we need to make sure that he following operations have completed:
 571    - atomdata allocation and related H2D transfers (every nstlist step);
 572    - pair list H2D transfer (every nstlist step);
 573    - shift vector H2D transfer (every nstlist step);
 574    - force (+shift force and energy) output clearing (every step).
 575
 576    These operations are issued in the local queue at the beginning of the step
 577    and therefore always complete before the local kernel launch. The non-local
 578    kernel is launched after the local on the same device/context, so this is
 579    inherently scheduled after the operations in the local stream (including the
 580    above "misc_ops").
 581    However, for the sake of having a future-proof implementation, we use the
 582    misc_ops_done event to record the point in time when the above  operations
 583    are finished and synchronize with this event in the non-local stream.
 584  */
 585 void gpu_launch_kernel(NbnxmGpu* nb, const gmx::StepWorkload& stepWork, const Nbnxm::InteractionLocality iloc)
 586 {
 587     cl_atomdata_t*      adat         = nb->atdat;
 588     cl_nbparam_t*       nbp          = nb->nbparam;
 589     cl_plist_t*         plist        = nb->plist[iloc];
 590     cl_timers_t*        t            = nb->timers;
 591     const DeviceStream& deviceStream = *nb->deviceStreams[iloc];
 592
 593     bool bDoTime = nb->bDoTime;
 594
 595     cl_nbparam_params_t nbparams_params;
 596
 597     /* Don't launch the non-local kernel if there is no work to do.
 598        Doing the same for the local kernel is more complicated, since the
 599        local part of the force array also depends on the non-local kernel.
 600        So to avoid complicating the code and to reduce the risk of bugs,
 601        we always call the local kernel and later (not in
 602        this function) the stream wait, local f copyback and the f buffer
 603        clearing. All these operations, except for the local interaction kernel,
 604        are needed for the non-local interactions. The skip of the local kernel
 605        call is taken care of later in this function. */
 606     if (canSkipNonbondedWork(*nb, iloc))
 607     {
 608         plist->haveFreshList = false;
 609
 610         return;
 611     }
 612
 613     if (nbp->useDynamicPruning && plist->haveFreshList)
 614     {
 615         /* Prunes for rlistOuter and rlistInner, sets plist->haveFreshList=false
 616            (that's the way the timing accounting can distinguish between
 617            separate prune kernel and combined force+prune).
 618          */
 619         Nbnxm::gpu_launch_kernel_pruneonly(nb, iloc, 1);
 620     }
 621
 622     if (plist->nsci == 0)
 623     {
 624         /* Don't launch an empty local kernel (is not allowed with OpenCL).
 625          */
 626         return;
 627     }
 628
 629     /* beginning of timed nonbonded calculation section */
 630     if (bDoTime)
 631     {
 632         t->interaction[iloc].nb_k.openTimingRegion(deviceStream);
 633     }
 634
 635     /* kernel launch config */
 636
 637     KernelLaunchConfig config;
 638     config.sharedMemorySize = calc_shmem_required_nonbonded(nbp->vdwtype, nb->bPrefetchLjParam);
 639     config.blockSize[0]     = c_clSize;
 640     config.blockSize[1]     = c_clSize;
 641     config.gridSize[0]      = plist->nsci;
 642
 643     validate_global_work_size(config, 3, &nb->deviceContext_->deviceInfo());
 644
 645     if (debug)
 646     {
 647         fprintf(debug,
 648                 "Non-bonded GPU launch configuration:\n\tLocal work size: %zux%zux%zu\n\t"
 649                 "Global work size : %zux%zu\n\t#Super-clusters/clusters: %d/%d (%d)\n",
 650                 config.blockSize[0], config.blockSize[1], config.blockSize[2],
 651                 config.blockSize[0] * config.gridSize[0], config.blockSize[1] * config.gridSize[1],
 652                 plist->nsci * c_nbnxnGpuNumClusterPerSupercluster,
 653                 c_nbnxnGpuNumClusterPerSupercluster, plist->na_c);
 654     }
 655
 656     fillin_ocl_structures(nbp, &nbparams_params);
 657
 658     auto*          timingEvent  = bDoTime ? t->interaction[iloc].nb_k.fetchNextEvent() : nullptr;
 659     constexpr char kernelName[] = "k_calc_nb";
 660     const auto     kernel =
 661             select_nbnxn_kernel(nb, nbp->eeltype, nbp->vdwtype, stepWork.computeEnergy,
 662                                 (plist->haveFreshList && !nb->timers->interaction[iloc].didPrune));
 663
 664
 665     // The OpenCL kernel takes int as second to last argument because bool is
 666     // not supported as a kernel argument type (sizeof(bool) is implementation defined).
 667     const int computeFshift = static_cast<int>(stepWork.computeVirial);
 668     if (useLjCombRule(nb->nbparam->vdwtype))
 669     {
 670         const auto kernelArgs = prepareGpuKernelArguments(
 671                 kernel, config, &nbparams_params, &adat->xq, &adat->f, &adat->e_lj, &adat->e_el,
 672                 &adat->fshift, &adat->lj_comb, &adat->shift_vec, &nbp->nbfp_climg2d, &nbp->nbfp_comb_climg2d,
 673                 &nbp->coulomb_tab_climg2d, &plist->sci, &plist->cj4, &plist->excl, &computeFshift);
 674
 675         launchGpuKernel(kernel, config, deviceStream, timingEvent, kernelName, kernelArgs);
 676     }
 677     else
 678     {
 679         const auto kernelArgs = prepareGpuKernelArguments(
 680                 kernel, config, &adat->ntypes, &nbparams_params, &adat->xq, &adat->f, &adat->e_lj,
 681                 &adat->e_el, &adat->fshift, &adat->atom_types, &adat->shift_vec, &nbp->nbfp_climg2d,
 682                 &nbp->nbfp_comb_climg2d, &nbp->coulomb_tab_climg2d, &plist->sci, &plist->cj4,
 683                 &plist->excl, &computeFshift);
 684         launchGpuKernel(kernel, config, deviceStream, timingEvent, kernelName, kernelArgs);
 685     }
 686
 687     if (bDoTime)
 688     {
 689         t->interaction[iloc].nb_k.closeTimingRegion(deviceStream);
 690     }
 691 }
 692
 693
 694 /*! \brief Calculates the amount of shared memory required by the prune kernel.
 695  *
 696  *  Note that for the sake of simplicity we use the CUDA terminology "shared memory"
 697  *  for OpenCL local memory.
 698  *
 699  * \param[in] num_threads_z cj4 concurrency equal to the number of threads/work items in the 3-rd
 700  * dimension. \returns   the amount of local memory in bytes required by the pruning kernel
 701  */
 702 static inline int calc_shmem_required_prune(const int num_threads_z)
 703 {
 704     int shmem;
 705
 706     /* i-atom x in shared memory (for convenience we load all 4 components including q) */
 707     shmem = c_nbnxnGpuNumClusterPerSupercluster * c_clSize * sizeof(float) * 4;
 708     /* cj in shared memory, for each warp separately
 709      * Note: only need to load once per wavefront, but to keep the code simple,
 710      * for now we load twice on AMD.
 711      */
 712     shmem += num_threads_z * c_nbnxnGpuClusterpairSplit * c_nbnxnGpuJgroupSize * sizeof(int);
 713     /* Warp vote, requires one uint per warp/32 threads per block. */
 714     shmem += sizeof(cl_uint) * 2 * num_threads_z;
 715
 716     return shmem;
 717 }
 718
 719 /*! \brief
 720  * Launch the pairlist prune only kernel for the given locality.
 721  * \p numParts tells in how many parts, i.e. calls the list will be pruned.
 722  */
 723 void gpu_launch_kernel_pruneonly(NbnxmGpu* nb, const InteractionLocality iloc, const int numParts)
 724 {
 725     cl_atomdata_t*      adat         = nb->atdat;
 726     cl_nbparam_t*       nbp          = nb->nbparam;
 727     cl_plist_t*         plist        = nb->plist[iloc];
 728     cl_timers_t*        t            = nb->timers;
 729     const DeviceStream& deviceStream = *nb->deviceStreams[iloc];
 730     bool                bDoTime      = nb->bDoTime;
 731
 732     if (plist->haveFreshList)
 733     {
 734         GMX_ASSERT(numParts == 1, "With first pruning we expect 1 part");
 735
 736         /* Set rollingPruningNumParts to signal that it is not set */
 737         plist->rollingPruningNumParts = 0;
 738         plist->rollingPruningPart     = 0;
 739     }
 740     else
 741     {
 742         if (plist->rollingPruningNumParts == 0)
 743         {
 744             plist->rollingPruningNumParts = numParts;
 745         }
 746         else
 747         {
 748             GMX_ASSERT(numParts == plist->rollingPruningNumParts,
 749                        "It is not allowed to change numParts in between list generation steps");
 750         }
 751     }
 752
 753     /* Use a local variable for part and update in plist, so we can return here
 754      * without duplicating the part increment code.
 755      */
 756     int part = plist->rollingPruningPart;
 757
 758     plist->rollingPruningPart++;
 759     if (plist->rollingPruningPart >= plist->rollingPruningNumParts)
 760     {
 761         plist->rollingPruningPart = 0;
 762     }
 763
 764     /* Compute the number of list entries to prune in this pass */
 765     int numSciInPart = (plist->nsci - part) / numParts;
 766
 767     /* Don't launch the kernel if there is no work to do. */
 768     if (numSciInPart <= 0)
 769     {
 770         plist->haveFreshList = false;
 771
 772         return;
 773     }
 774
 775     GpuRegionTimer* timer = nullptr;
 776     if (bDoTime)
 777     {
 778         timer = &(plist->haveFreshList ? t->interaction[iloc].prune_k : t->interaction[iloc].rollingPrune_k);
 779     }
 780
 781     /* beginning of timed prune calculation section */
 782     if (bDoTime)
 783     {
 784         timer->openTimingRegion(deviceStream);
 785     }
 786
 787     /* Kernel launch config:
 788      * - The thread block dimensions match the size of i-clusters, j-clusters,
 789      *   and j-cluster concurrency, in x, y, and z, respectively.
 790      * - The 1D block-grid contains as many blocks as super-clusters.
 791      */
 792     int num_threads_z = c_oclPruneKernelJ4ConcurrencyDEFAULT;
 793
 794
 795     /* kernel launch config */
 796     KernelLaunchConfig config;
 797     config.sharedMemorySize = calc_shmem_required_prune(num_threads_z);
 798     config.blockSize[0]     = c_clSize;
 799     config.blockSize[1]     = c_clSize;
 800     config.blockSize[2]     = num_threads_z;
 801     config.gridSize[0]      = numSciInPart;
 802
 803     validate_global_work_size(config, 3, &nb->deviceContext_->deviceInfo());
 804
 805     if (debug)
 806     {
 807         fprintf(debug,
 808                 "Pruning GPU kernel launch configuration:\n\tLocal work size: %zux%zux%zu\n\t"
 809                 "\tGlobal work size: %zux%zu\n\t#Super-clusters/clusters: %d/%d (%d)\n"
 810                 "\tShMem: %zu\n",
 811                 config.blockSize[0], config.blockSize[1], config.blockSize[2],
 812                 config.blockSize[0] * config.gridSize[0], config.blockSize[1] * config.gridSize[1],
 813                 plist->nsci * c_nbnxnGpuNumClusterPerSupercluster,
 814                 c_nbnxnGpuNumClusterPerSupercluster, plist->na_c, config.sharedMemorySize);
 815     }
 816
 817     cl_nbparam_params_t nbparams_params;
 818     fillin_ocl_structures(nbp, &nbparams_params);
 819
 820     auto*          timingEvent  = bDoTime ? timer->fetchNextEvent() : nullptr;
 821     constexpr char kernelName[] = "k_pruneonly";
 822     const auto     pruneKernel  = selectPruneKernel(nb->kernel_pruneonly, plist->haveFreshList);
 823     const auto     kernelArgs   = prepareGpuKernelArguments(pruneKernel, config, &nbparams_params,
 824                                                       &adat->xq, &adat->shift_vec, &plist->sci,
 825                                                       &plist->cj4, &plist->imask, &numParts, &part);
 826     launchGpuKernel(pruneKernel, config, deviceStream, timingEvent, kernelName, kernelArgs);
 827
 828     if (plist->haveFreshList)
 829     {
 830         plist->haveFreshList = false;
 831         /* Mark that pruning has been done */
 832         nb->timers->interaction[iloc].didPrune = true;
 833     }
 834     else
 835     {
 836         /* Mark that rolling pruning has been done */
 837         nb->timers->interaction[iloc].didRollingPrune = true;
 838     }
 839
 840     if (bDoTime)
 841     {
 842         timer->closeTimingRegion(deviceStream);
 843     }
 844 }
 845
 846 /*! \brief
 847  * Launch asynchronously the download of nonbonded forces from the GPU
 848  * (and energies/shift forces if required).
 849  */
 850 void gpu_launch_cpyback(NbnxmGpu*                nb,
 851                         struct nbnxn_atomdata_t* nbatom,
 852                         const gmx::StepWorkload& stepWork,
 853                         const AtomLocality       aloc)
 854 {
 855     GMX_ASSERT(nb, "Need a valid nbnxn_gpu object");
 856
 857     cl_int gmx_unused cl_error;
 858     int               adat_begin, adat_len; /* local/nonlocal offset and length used for xq and f */
 859
 860     /* determine interaction locality from atom locality */
 861     const InteractionLocality iloc = gpuAtomToInteractionLocality(aloc);
 862
 863     cl_atomdata_t*      adat         = nb->atdat;
 864     cl_timers_t*        t            = nb->timers;
 865     bool                bDoTime      = nb->bDoTime;
 866     const DeviceStream& deviceStream = *nb->deviceStreams[iloc];
 867
 868     /* don't launch non-local copy-back if there was no non-local work to do */
 869     if ((iloc == InteractionLocality::NonLocal) && !haveGpuShortRangeWork(*nb, iloc))
 870     {
 871         /* TODO An alternative way to signal that non-local work is
 872            complete is to use a clEnqueueMarker+clEnqueueBarrier
 873            pair. However, the use of bNonLocalStreamActive has the
 874            advantage of being local to the host, so probably minimizes
 875            overhead. Curiously, for NVIDIA OpenCL with an empty-domain
 876            test case, overall simulation performance was higher with
 877            the API calls, but this has not been tested on AMD OpenCL,
 878            so could be worth considering in future. */
 879         nb->bNonLocalStreamActive = CL_FALSE;
 880         return;
 881     }
 882
 883     getGpuAtomRange(adat, aloc, &adat_begin, &adat_len);
 884
 885     /* beginning of timed D2H section */
 886     if (bDoTime)
 887     {
 888         t->xf[aloc].nb_d2h.openTimingRegion(deviceStream);
 889     }
 890
 891     /* With DD the local D2H transfer can only start after the non-local
 892        has been launched. */
 893     if (iloc == InteractionLocality::Local && nb->bNonLocalStreamActive)
 894     {
 895         sync_ocl_event(deviceStream.stream(), &(nb->nonlocal_done));
 896     }
 897
 898     /* DtoH f */
 899     GMX_ASSERT(sizeof(*nbatom->out[0].f.data()) == sizeof(float),
 900                "The host force buffer should be in single precision to match device data size.");
 901     copyFromDeviceBuffer(&nbatom->out[0].f.data()[adat_begin * DIM], &adat->f, adat_begin * DIM,
 902                          adat_len * DIM, deviceStream, GpuApiCallBehavior::Async,
 903                          bDoTime ? t->xf[aloc].nb_d2h.fetchNextEvent() : nullptr);
 904
 905     /* kick off work */
 906     cl_error = clFlush(deviceStream.stream());
 907     GMX_ASSERT(cl_error == CL_SUCCESS, ("clFlush failed: " + ocl_get_error_string(cl_error)).c_str());
 908
 909     /* After the non-local D2H is launched the nonlocal_done event can be
 910        recorded which signals that the local D2H can proceed. This event is not
 911        placed after the non-local kernel because we first need the non-local
 912        data back first. */
 913     if (iloc == InteractionLocality::NonLocal)
 914     {
 915         cl_error = clEnqueueMarkerWithWaitList(deviceStream.stream(), 0, nullptr, &(nb->nonlocal_done));
 916         GMX_ASSERT(cl_error == CL_SUCCESS,
 917                    ("clEnqueueMarkerWithWaitList failed: " + ocl_get_error_string(cl_error)).c_str());
 918         nb->bNonLocalStreamActive = CL_TRUE;
 919     }
 920
 921     /* only transfer energies in the local stream */
 922     if (iloc == InteractionLocality::Local)
 923     {
 924         /* DtoH fshift when virial is needed */
 925         if (stepWork.computeVirial)
 926         {
 927             GMX_ASSERT(sizeof(*nb->nbst.fshift) == DIM * sizeof(float),
 928                        "Sizes of host- and device-side shift vector elements should be the same.");
 929             copyFromDeviceBuffer(reinterpret_cast<float*>(nb->nbst.fshift), &adat->fshift, 0,
 930                                  SHIFTS * DIM, deviceStream, GpuApiCallBehavior::Async,
 931                                  bDoTime ? t->xf[aloc].nb_d2h.fetchNextEvent() : nullptr);
 932         }
 933
 934         /* DtoH energies */
 935         if (stepWork.computeEnergy)
 936         {
 937             GMX_ASSERT(sizeof(*nb->nbst.e_lj) == sizeof(float),
 938                        "Sizes of host- and device-side LJ energy terms should be the same.");
 939             copyFromDeviceBuffer(nb->nbst.e_lj, &adat->e_lj, 0, 1, deviceStream, GpuApiCallBehavior::Async,
 940                                  bDoTime ? t->xf[aloc].nb_d2h.fetchNextEvent() : nullptr);
 941             GMX_ASSERT(sizeof(*nb->nbst.e_el) == sizeof(float),
 942                        "Sizes of host- and device-side electrostatic energy terms should be the "
 943                        "same.");
 944             copyFromDeviceBuffer(nb->nbst.e_el, &adat->e_el, 0, 1, deviceStream, GpuApiCallBehavior::Async,
 945                                  bDoTime ? t->xf[aloc].nb_d2h.fetchNextEvent() : nullptr);
 946         }
 947     }
 948
 949     if (bDoTime)
 950     {
 951         t->xf[aloc].nb_d2h.closeTimingRegion(deviceStream);
 952     }
 953 }
 954
 955
 956 /*! \brief Selects the Ewald kernel type, analytical or tabulated, single or twin cut-off. */
 957 int nbnxn_gpu_pick_ewald_kernel_type(const interaction_const_t& ic)
 958 {
 959     bool bTwinCut = (ic.rcoulomb != ic.rvdw);
 960     bool bUseAnalyticalEwald, bForceAnalyticalEwald, bForceTabulatedEwald;
 961     int  kernel_type;
 962
 963     /* Benchmarking/development environment variables to force the use of
 964        analytical or tabulated Ewald kernel. */
 965     bForceAnalyticalEwald = (getenv("GMX_OCL_NB_ANA_EWALD") != nullptr);
 966     bForceTabulatedEwald  = (getenv("GMX_OCL_NB_TAB_EWALD") != nullptr);
 967
 968     if (bForceAnalyticalEwald && bForceTabulatedEwald)
 969     {
 970         gmx_incons(
 971                 "Both analytical and tabulated Ewald OpenCL non-bonded kernels "
 972                 "requested through environment variables.");
 973     }
 974
 975     /* OpenCL: By default, use analytical Ewald
 976      * TODO: tabulated does not work, it needs fixing, see init_nbparam() in nbnxn_ocl_data_mgmt.cpp
 977      *
 978      */
 979     /* By default use analytical Ewald. */
 980     bUseAnalyticalEwald = true;
 981     if (bForceAnalyticalEwald)
 982     {
 983         if (debug)
 984         {
 985             fprintf(debug, "Using analytical Ewald OpenCL kernels\n");
 986         }
 987     }
 988     else if (bForceTabulatedEwald)
 989     {
 990         bUseAnalyticalEwald = false;
 991
 992         if (debug)
 993         {
 994             fprintf(debug, "Using tabulated Ewald OpenCL kernels\n");
 995         }
 996     }
 997
 998     /* Use twin cut-off kernels if requested by bTwinCut or the env. var.
 999        forces it (use it for debugging/benchmarking only). */
1000     if (!bTwinCut && (getenv("GMX_OCL_NB_EWALD_TWINCUT") == nullptr))
1001     {
1002         kernel_type = bUseAnalyticalEwald ? eelTypeEWALD_ANA : eelTypeEWALD_TAB;
1003     }
1004     else
1005     {
1006         kernel_type = bUseAnalyticalEwald ? eelTypeEWALD_ANA_TWIN : eelTypeEWALD_TAB_TWIN;
1007     }
1008
1009     return kernel_type;
1010 }
1011
1012 } // namespace Nbnxm