docs/OpenCLTODOList.txt

   1 Gromacs – OpenCL Porting
   2 TODO List
   3
   4 TABLE OF CONTENTS
   5 1. KNOWN LIMITATIONS
   6 2. CODE IMPROVEMENTS
   7 3. ENHANCEMENTS
   8 4. OPTIMIZATIONS
   9 5. OTHER NOTES
  10 6. TESTED CONFIGURATIONS
  11
  12 1. KNOWN LIMITATIONS
  13    =================
  14 - Currently there are no known limitations.
  15
  16 2. CODE IMPROVEMENTS
  17    =================
  18 - Errors returned by OpenCL functions are handled by using assert calls. This
  19   needs to be improved.
  20   See also Issue #6 - https://github.com/StreamComputing/gromacs/issues/6
  21
  22 - clCreateBuffer is always called with CL_MEM_READ_WRITE flag. This needs to be
  23   updated so that only the flags that reflect how the buffer is used are provided.
  24   For example, if the device is only going to read from a buffer,
  25   CL_MEM_READ_ONLY should be used.
  26   See also Issue #13 - https://github.com/StreamComputing/gromacs/issues/13
  27
  28 - The data structures shared between the OpenCL host and device are defined twice:
  29   once in the host code, once in the device code. They must be moved to a single
  30   file and shared between the host and the device.
  31   See also Issue #16 - https://github.com/StreamComputing/gromacs/issues/16
  32
  33 - Quite a few error conditions are unhandled, noted with TODOs in several files
  34
  35 3. ENHANCEMENTS
  36    ============
  37 - Implement OpenCL kernels for Intel GPUs
  38
  39 - Implement OpenCL kernels for Intel CPUs
  40
  41 - Improve GPU device sorting in detect_gpus
  42   See also Issue #64 - https://github.com/StreamComputing/gromacs/issues/64
  43
  44 - Implement warp independent kernels
  45   See also Issue #66 - https://github.com/StreamComputing/gromacs/issues/66
  46
  47 - Have one OpenCL program object per OpenCL kernel
  48   See also Issue #86 - https://github.com/StreamComputing/gromacs/issues/86
  49
  50 - Consider parallelising JIT of programs over CPU cores to improve startup
  51   time
  52
  53 - Re-consider caching JIT artefacts to improve startup time
  54
  55 4. OPTIMIZATIONS
  56    =============
  57 - Defining nbparam fields as constants when building the OpenCL kernels
  58   See also Issue #87 - https://github.com/StreamComputing/gromacs/issues/87
  59
  60 - Fix the tabulated Ewald kernel. This has the potential of being faster than
  61   the analytical Ewald kernel
  62   See also Issue #65 - https://github.com/StreamComputing/gromacs/issues/65
  63
  64 - Evaluate gpu_min_ci_balanced_factor impact on performance for AMD
  65   See also Issue #69: https://github.com/StreamComputing/gromacs/issues/69
  66
  67 - Update ocl_pmalloc to allocate page locked memory
  68   See also Issue #90: https://github.com/StreamComputing/gromacs/issues/90
  69
  70 - Update kernel for 128/256threads/block
  71   See also Issue #92: https://github.com/StreamComputing/gromacs/issues/92
  72
  73 - Update the kernels to use OpenCL 2.0 workgroup level functions if they prove
  74   to bring a significant speedup.
  75   See also Issue #93: https://github.com/StreamComputing/gromacs/issues/93
  76
  77 - Update the kernels to use fixed precision accumulation for force and energy
  78   values, if this implementation is faster and does not affect precision.
  79   See also Issue #94: https://github.com/StreamComputing/gromacs/issues/94
  80
  81 5. OTHER NOTES
  82    ===========
  83 - NVIDIA GPUs are not handled differently depending on compute capability
  84
  85 - Because the tabulated kernels have a bug not yet fixed, the current
  86   implementation uses only the analytical kernels and never the tabulated ones
  87   See also Issue #65 - https://github.com/StreamComputing/gromacs/issues/65
  88
  89 - Unlike the CUDA version, the OpenCL implementation uses normal buffers
  90   instead of textures
  91   See also Issue #88 - https://github.com/StreamComputing/gromacs/issues/88