如何解决使用 hipSYCL / llvm 在 nvidia 上注册使用情况
我正在查看一些 HPC 代码的 sycl 端口的性能，我通过 hipSYCL 在 GV100 卡上运行这些代码。
通过分析器运行代码告诉我，非常高的寄存器使用率可能是性能的限制因素。
有什么方法可以影响 hipSYCL/clang 生成的 gpu 代码的寄存器使用，类似于 nvcc 的 -maxregcount 选项？
解决方法
hipSYCL 调用 clang CUDA 工具链。据我所知，clang CUDA 和 LLVM nvptx 后端没有与 -maxregcount 的直接类似物，但也许 LLVM nvptx 后端选项 --nvptx-sched4reg 可以提供帮助。它告诉优化器调度最小的寄存器压力，而不是仅仅跟随源。
如果您使用访问器，您也可以尝试使用 SYCL 2020 USM 指针代替。在 hipSYCL[1] 中，访问器将始终使用更多寄存器，因为它们还需要存储有效的访问范围和偏移量。
[1] 以及任何其他严重依赖于仅库语义的 SYCL 实现
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