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PGIアクセラレータ™ コンパイラの使用における FAQ

 本ページは、NVIDIA社の CUDA™ 環境を備えた GPU 対応のコンパイラ機能を有する PGIアクセラレータ™/OpenACC 並びに CUDA Fortran コンパイラの使用時における問題に関する FAQ のページです。PGIアクセラレータ™ コンパイラ製品の一般的な事項に関する FAQ は、別のページにてご案内しております。
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PGI アクセラレータ™コンパイラの使用時、技術的な問題等の FAQ

▶ 一般的な事項の FAQ は、こちらのページへ

  1. CUDAソフトウェアをインストールしておく必要がありますか?
  2. コンパイル時に、/usr/include/c++/4.3/x86_64-suse-linux/bits/c++config.h(1642): error:と言ったエラーが出ます。(Linux 64bit)
  3. CUDA Fortranのコンパイル・リンク時に、cannot find -lcudartと言ったエラーが出ます。(Linux 64bit)
  4. Linux上で、ユーザアカウント環境でGPUが認識されません。pgaccelinfoコマンドで見ても、No accelerators foundと表示されます。
  5. Linux版 PGI 10.3リビジョン(2010年3月リリース)で、PGIアクセラレータ用のコンパイル(-ta=nvidiaオプション)時、並びに CUDA Fortran 用のコンパイル(-Mcudaオプション)時に、以下のようなアセンブラのエラーで実行モジュールが生成出来ません。
  6. GTX285 環境でコンパイルし作成された実行バイナリは、GTX480 や GTX580 あるいは、Tesla C2000 系などの Fermi世代のGPU等を搭載した PC 環境でも実行できますか?
  7. GTX285 環境でコンパイルし作成された実行バイナリを GTX480 環境で実行した場合と、GTX480 環境でコンパイルし作成された実行バイナリを GTX480 環境で実行した場合とで、性能に差は出ますか?
  8. CUDA Fortran を使用して、Tesla C2050 等の 2GB 以上のメモリを搭載した GPU 上で、一つの配列に対して 2GB 以上をアロケートできません。これは、仕様でしょうか?
  9. CUDA Fortran で、not enough memory: 2(out of memory)と言うメッセージが出ます。メモリ割付ができないと言うメッセージですが、デバイス側の配列のアロケーションサイズを変更して実際の割付状況を確認したいのですが?
  10. PGI Accelerator の Fortran 上でのディレクティブ !$acc .. の「継続行」の記述方法を教えて下さい。
  11. OS X 上の pgaccelinfo コマンドを実行したのですが、情報が出力されません
  12. PGI 13.1 以降の CUDA Fortran API の cudaMemcpy2DAsync 関数を使用したプログラムがコンパイル時にエラーとなります。PGI 12.x 以前では問題ありませんでした。エラーメッセージは、PGF90-S-0155-Could not resolve generic procedure cudamemcpy2dasyncです
  13. PGI 2013 (13.x) 以降に導入された PGI_ACC_TIME 環境変数(OpenACC等による実行時の簡易プロファイリング出力機能)が Windows 上で有効に機能しません。また、他の ACC_NOTIFY 環境変数も同様です。
 

PGIアクセラレータに関しての回答

Question  1. CUDAソフトウェアをインストールしておく必要がありますか?

Answer

(2009/12/10記)
PGI 2010 (PGI 10.0) の正式リリース後は、NIVIDIA社の許可により、必要となるCUDAのライブラリは、PGIのインストール時に実装されますので、CUDA Toolkit に関するインストールは行わなくても良いです。最低限、CUDA ドライバーは必ずインストールして下さい。。現在、CUDAソフトウェア(2011年1月現在 CUDA 3.2) は、NVIDIA社のサイトからダウンロードできます。CUDAドライバ環境を構築後、PGIコンパイラをインストールします。
(ご参考)

Question  2. コンパイル時に、/usr/include/c++/4.3/x86_64-suse-linux/bits/c++config.h(1642): error:と言ったエラーが出ます。(Linux 64bit)  エラーの一例は以下のようなものです。

kato@photon28:~/GPGPU/PGItest> pgf90 -Minfo -ta=nvidia f3.f90

/usr/include/c++/4.3/x86_64-suse-linux/bits/c++config.h(1642): error: expected a "{"
/usr/include/c++/4.3/bits/cpp_type_traits.h(74): error: expected a "{"
/usr/include/c++/4.3/bits/cpp_type_traits.h(81): error: expected a "{"
/usr/include/c++/4.3/bits/cpp_type_traits.h(299): error: name followed by "::" 
must be a class or namespace name
/usr/include/c++/4.3/bits/cpp_type_traits.h(299): error: too many arguments for 
class template "<error>::__is_normal_iterator"
/usr/include/c++/4.3/bits/cpp_type_traits.h(299): error: name followed by "::" 
must be a class or namespace name
/usr/include/c++/4.3/bits/cpp_type_traits.h(299): error: too many arguments for 
class template "<error>::__is_normal_iterator"
(以下、略)
Answer

 この問題は、GNU g++ 4.3 ヘッダーファイルと NVIDIA CUDAソフトウェア間の非互換性によることで生じます。これを改修するには、PGIコンパイラの設定ファイル $PGI/linux86-64/{release}/bin/sitenvrc ファイルに、"set GCCVERSION=40301;" (一例)を追加することで回避できます。もし、sitenvrc ファイルが存在しない場合は、このファイル名で作成して、以下の記述を行って下さい。

まず、GNU g++のバージョンを確かめます。
 kato@photon28:~/GPGPU/PGItest> g++ -v
 (略)
 gcc version 4.3.2 [gcc-4_3-branch revision 141291] (SUSE Linux)
 GCCVERSION が 4.3.2 であることが分かります。これを GCCVERSION=40302; と表記します。

PGI のインストールバージョンが PGI 9.0-4 とした場合、$PGI/linux86-64/9.0-4/bin/sitenvrc ファイルの中に以下の記述を追加記述します。
 set GCCVERSION=40302;

Question  3. CUDA Fortranのコンパイル・リンク時に、cannot find -lcudartと言ったエラーが出ます。(Linux 64bit)  エラーの一例は以下のようなものです。

kato@photon28:~/GPGPU/PGItest> pgf90 -O2 sgemm.cuf
/usr/bin/ld: skipping incompatible /usr/local/cuda/lib/libcudart.so when searching for -lcudart
/usr/bin/ld: cannot find -lcudart
Answer

 この問題は、CUDAソフトウェアの libcudart.so ライブラリの互換性がないために生じる問題です。上記の FAQ #001 を参考に、PGIコンパイラの初期設定ファイル siteenvrc の CUDALIBの設定に誤りがないか確認して下さい。64bit Linux の場合、よくある間違いは、set CUDALIB=/usr/local/cuda/lib64;とすべきところを set CUDALIB=/usr/local/cuda/lib; としている場合があります。但し、CUDA 2.2 以前は、CUDAのソフトウェア実装が異なっていたため、64bit Linux の場合でも set CUDALIB=/usr/local/cuda/lib; でした。実際に実装されている CUDA のバージョンをお確かめの上、適切な設定を行って下さい。
 PGI 2010 リリース以降では、cuda ライブラリは、PGIに同梱され、インストール時に実装しますので、こうした問題はないはずです。

Question  4. Linux上で、ユーザアカウント環境でGPUが認識されません。pgaccelinfoコマンドで見ても、No accelerators foundと表示されます。

Answer

 この問題は、NVIDIA CUDAの既知のものであり、CUDAアプリケーションを実行する際に、Linuxカーネル上の CUDA module のロードが行われておらず、そして /dev 上の nvidia エントリが作成されていないために生じます。システムのブート時に明示的に、以下のスクリプトを実行するようにしてください。もし、これにても改善されない場合は NVIDIA CUDA Zone 等に問い合わせて下さい。

#!/bin/bash

# chkconfig: 2345 90 10
### BEGIN INIT INFO
# Provides:       NVIDIA
# Required-Start:
# Required-Stop:
# Default-Start:  3 5
# Default-Stop:
# Description:    CUDA module must be loaded and the entries in /dev created.
### END INIT INFO

modprobe nvidia

if [ "$?" -eq 0 ]; then

# Count the number of NVIDIA controllers found.
N3D=`/sbin/lspci | grep -i NVIDIA | grep "3D controller" | wc -l`
NVGA=`/sbin/lspci | grep -i NVIDIA | grep "VGA compatible controller" | wc -l`

N=`expr $N3D + $NVGA - 1`
for i in `seq 0 $N`; do
 mknod -m 666 /dev/nvidia$i c 195 $i;
done
 mknod -m 666 /dev/nvidiactl c 195 255

else
  exit 1
fi

 ルート権限で、上記の内容を CUDA(一例)と言うファイルに記述します。このファイルを /etc/init.d 配下に置きます。そして、以下の chkconfig コマンドで、Linux ブート時に常に CUDA moduleのロードと /dev/nvidia** の作成を行うように設定します。

[root@photon29 init.d]# pwd
/etc/init.d
[root@photon29 init.d]# ls -l CUDA
-rwxr-xr-x 1 root root 640 12月 22 21:55 CUDA
[root@photon29 init.d]# chkconfig --add CUDA  (boot時にCUDAスクリプトを実行するための設定)
[root@photon29 init.d]# chkconfig --list CUDA
CUDA            0:off   1:off   2:off   3:on    4:off   5:on    6:off

Question  5. Linux版 PGI 10.3リビジョン(2010年3月リリース)で、PGIアクセラレータ用のコンパイル(-ta=nvidiaオプション)時、並びに CUDA Fortran 用のコンパイル(-Mcudaオプション)時に、以下のようなアセンブラのエラーで実行モジュールが生成出来ません。

「日本語」ロケールの場合(export LANG="ja_JP.UTF-8"等で初期設定されている場合)

$ pgcc -ta=nvidia t.c -V10.3
t.s: Assembler messages:
t.s:536: Error: junk at end of line, first unrecognized character is `.'
Answer

 この問題は、PGI 10.3 Linux版を使用する際、shellのセッションを「日本語のロケール」で環境をセットしている場合に生じます。「日本語のロケール」とは、具体的に言えば、コマンドのメッセージ等で日本語の表示が出るような環境を言います。現在、この問題は弊社から米国 PGI 社に Technical Problem Report として報告していますが、暫定的に以下の方法で、この問題を回避でしてください。

各自のユーザ shell のセッショにおいて、「日本語」ロケールの使用を止め、「英語」ロケールを設定することでこの問題を解決できます。なお、本問題は、PGI 10.4 にて修正されました。

具体的には、$HOME/.bashrc (bash の場合)内に以下を加えて、セッション開始時に環境変数 LANG を
設定する。
    export LANG=C
    

あるいは、コンパイラを使用する時の shell のセッションの開始時に明示的に以下のコマンドを
実行する。
    export LANG=C
    

Question  6. GTX285 環境でコンパイルし作成された実行バイナリは、GTX480 や GTX580 あるいは、Tesla C2000 系などの Fermi世代のGPU等を搭載した PC 環境でも実行できますか?

Answer

(2011/3/11)
 実行できます。
 PGI accelerator コンパイラで GPU 対応のコード生成を行う時は、NVIDIA GPUの世代(Compute Capability:CC と言う) に関するオプションを明示的に指定しない限り、現世代 Fermi から過去の世代までのコードを一つのバイナリの中に作成します。PGI Accerartor Programming model(directive 指定)の場合を例にとり、コンパイルのメッセージで、この状況を説明します。ここでは、HimenoBenchのソースを コンパイルしてみます。-ta=nvidia と言うオプションが、アクセラレータ用の directive を認識し、GPU 用コードを生成せよと言う意味のオプションです。

[kato@photon29 Himeno]$ pgf90 -fastsse -Minfo=accel -ta=nvidia himenoBMTxp.F90
jacobi:
    301, Generating local(wrk2(1:mimax,1:mjmax,1:mkmax))
         Generating copyin(bnd(1:mimax,1:mjmax,1:mkmax))
         Generating copyin(wrk1(1:mimax,1:mjmax,1:mkmax))
         Generating copyin(c(1:mimax,1:mjmax,1:mkmax,1:3))
         Generating copyin(b(1:mimax,1:mjmax,1:mkmax,1:3))
         Generating copyin(a(1:mimax,1:mjmax,1:mkmax,1:4))
         Generating copy(p(1:mimax,1:mjmax,1:mkmax))
    308, Generating compute capability 1.0 binary
         Generating compute capability 1.3 binary
         Generating compute capability 2.0 binary
    310, Loop carried dependence due to exposed use of 'p(2:imax-1,2:jmax-1,2:kmax-1)' 
         Loop carried dependence due to exposed use of 'p(1:imax-1,3:jmax,2:kmax-1)' 
         Loop carried dependence due to exposed use of 'p(3:imax,1:jmax,2:kmax-1)' 
         Loop carried dependence due to exposed use of 'p(1:imax-2,1:jmax-2,2:kmax-1)'
         Loop carried dependence due to exposed use of 'p(2:imax-1,3:jmax,1:kmax-2)' 
         Loop carried dependence due to exposed use of 'p(2:imax-1,2:jmax,3:kmax)' 
         Loop carried dependence due to exposed use of 'p(3:imax,2:jmax-1,3:kmax)' 
         Loop carried dependence due to exposed use of 'p(1:imax-2,2:jmax-1,1:kmax)'
         Loop carried dependence due to exposed use of 'p(2:imax-1,1:jmax-2,1:kmax)' 
         Loop carried dependence due to exposed use of 'p(2:imax,2:jmax-1,1:kmax-2)' 
         Accelerator restriction: scalar variable live-out from loop: gosa
         Parallelization would require privatization of array 'wrk2(2:imax-1,i3+2,i2+2)'
         Sequential loop scheduled on host
    314, Loop is parallelizable
    316, Loop is parallelizable
    318, Loop is parallelizable
         Accelerator kernel generated
        314, !$acc do parallel, vector(2) ! blockidx%y threadidx%z
        316, !$acc do parallel, vector(2) ! blockidx%x threadidx%y
        318, !$acc do vector(128) unroll(2) ! threadidx%x
             Cached references to size [130x4x4] block of 'p'
             CC 1.0 : 32 registers; 8448 shared, 56 constant, 88 local memory bytes; 33% occupancy
             CC 1.3 : 64 registers; 8448 shared, 56 constant, 0 local memory bytes; 25% occupancy
             CC 2.0 : 63 registers; 8328 shared, 140 constant, 0 local memory bytes; 33% occupancy
        332, Sum reduction generated for gosa
    342, Loop is parallelizable
    344, Loop is parallelizable
    346, Loop is parallelizable
         Accelerator kernel generated
        342, !$acc do parallel(16) ! blockidx%y
        344, !$acc do parallel ! blockidx%x
        346, !$acc do vector(128) ! threadidx%x
             CC 1.0 : 13 registers; 72 shared, 48 constant, 0 local memory bytes; 66% occupancy
             CC 1.3 : 13 registers; 72 shared, 48 constant, 0 local memory bytes; 100% occupancy
             CC 2.0 : 18 registers; 8 shared, 88 constant, 0 local memory bytes; 66% occupancy

上記の一番最後の3行に注目してください。

             CC 1.0 : 13 registers; 72 shared, 48 constant, 0 local memory bytes; 66% occupancy
             CC 1.3 : 13 registers; 72 shared, 48 constant, 0 local memory bytes; 100% occupancy
             CC 2.0 : 18 registers; 8 shared, 88 constant, 0 local memory bytes; 66% occupancy

CC 2.0 と言うのは Fermi GPU で CC 1.3 と言うのは、GTX285系の前世代のCompute Capabilityを意味します。PGIコンパイラは、過去の CC1.0 までのCUDA code をデフォルトで生成し、実行モジュールの中に、生成します。 実行モジュールがGPU搭載マシンで実行する際に、GPUハードウェアの CC を判別し、その CC 用のバイナリコードで実行します。従って、お望みの通りに実行できます。

Question  7. GTX285 環境でコンパイルし作成された実行バイナリを GTX480 環境で実行した場合と、GTX480 環境でコンパイルし作成された実行バイナリをGTX480 環境で実行した場合とで、性能に差は出ますか?

Answer

(2011/3/11)
 上記の #6 の回答で説明したように、PGIコンパイラは、コンパイルするマシンに搭載しているGPUボード専用のコードを生成するのではありません。PGI をインストールしているマシンの搭載ボード特性に依存して実行モジュールを作るのではなく、NVIDIA の GPU の「各世代のバイナリ」を有する Unified Binary が作られるため、実行時には、それぞれの実装された GPU 用のコードが実行されます。こう言った意味で、性能は GPU ネイティブな性能を得ることができます。 但し、こうしたCUDA実行環境を得るためには、以下の注意が必要です。

  1. 各マシン共に、CUDA driver のバージョンを合わせること。
  2. PGIコンパイラをインストールしていないマシン上には、PGI 専用のshared library(runtime library) をコピーして LD_LIBRARY_PATH 等で、その場所を定義しておくこと(これは Linux 上での基本的事項です)

Question  8. CUDA Fortran を使用して、Tesla C2050 等の 2GB 以上のメモリを搭載した GPU 上で、一つの配列に対して 2GB 以上をアロケートできません。これは、仕様でしょうか?

Answer

(2011/4/20)
 NVIDIA GPU のハードウェア仕様で、一つの配列(シングル・オブジェクト)で割付可能なサイズの制約があります。これを Maximum Memory Pitch (memPitch) のサイズと称します。例えば、C2050 や GTX 580 等の Fermi GPUの場合、この値が 2147483647Byte に制約されています。これは、いわゆる、2GB の壁(2**31-1)が存在します。旧世代の GPU の場合は、この値がさらに小さい値で制約されます。
 この技術的仕様に関しては、以下の CUDA プログラミングの仕様書の「デバイス・プロパティ」の memPitch の説明で理解できます。

  • memPitch is the maximum pitch in bytes allowed by the memory copy functions that involve memory regions allocated through cudaMallocPitch();
  • (日本語)cudaMallocPitch()等の API を通してアロケーションするメモリ領域を含む、メモリコピーを行う関数によって許容される最大のメモリ(ピッチ)のサイズを memPitch と称するが、これに制約がある。)

 Tesla C20XX 系は、memPitchの制限値は、2147483647 bytes です。従って、CUDA C や CUDA Fortran、さらに PGI Accelerator プログラミングモデルを使用する場合、一つの配列の割付の最大サイズは、Maximum Memory Pitch (memPitch)に制約されることにご注意下さい。今の使用している GPU の memPitch の値を知りたい場合は、以下の pgaccelinfo コマンドでデバイスの特性を調べて下さい。

$ pgaccelinfo
CUDA Driver Version:           3020
NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module  260.19.26  Mon Nov 29 00:53:44 PST 2010

Device Number:                 0
Device Name:                   GeForce GTX 580
Device Revision Number:        2.0
Global Memory Size:            1609760768
Number of Multiprocessors:     16
Number of Cores:               512
Concurrent Copy and Execution: Yes
Total Constant Memory:         65536
Total Shared Memory per Block: 49152
Registers per Block:           32768
Warp Size:                     32
Maximum Threads per Block:     1024
Maximum Block Dimensions:      1024, 1024, 64
Maximum Grid Dimensions:       65535 x 65535 x 1
Maximum Memory Pitch:          2147483647B            <====== これです
Texture Alignment:             512B
Clock Rate:                    1544 MHz
Initialization time:           2488 microseconds
Current free memory:           1449000960             <====== 使用可能なfreeメモリ
Upload time (4MB):              898 microseconds ( 719 ms pinned)
Download time:                 1114 microseconds ( 643 ms pinned)
Upload bandwidth:              4670 MB/sec (5833 MB/sec pinned)
Download bandwidth:            3765 MB/sec (6523 MB/sec pinned)

Question  9. CUDA Fortran で、not enough memory: 2(out of memory)と言うメッセージが出ます。メモリ割付ができないと言うメッセージですが、デバイス側の配列のアロケーションサイズを変更して実際の割付状況を確認したいのですが?

Answer

(2011/4/20)
 実際の GPU 上で、どの程度のアロケーションが可能かどうかを確認するための CUDA Fortran で書いた簡単なプログラムを提供します。このプログラムは、実行時の引数に、「アロケーションサイズ(GB)」とそのアロケーションを何回繰り返すかという「カウント数」を指定するとそのサイズを順番にアロケーションして、アロケーションが成功するかどうかを見るためのものです。以下に、一例を示します。この実行例は、GTX 580(1.5GB)上で、0.3GB ずつ、5回アロケーションを繰り返すパターンをテストしたものです。5回目の繰り返しで、フリーメモリが足りないため、エラーとなっています。

このプログラムは PGI 11.4 以上のバージョンでコンパイル・リンクを行う必要があります。
内部で使用している CUDA API が PGI 11.3 以前ではサポートされていません。

(コンパイル)
[kato@photon29 2GB]$ pgfortran mem.cuf

(実行)0.3GB ずつ、5回アロケーションを繰り返す。
[kato@photon29 2GB]$ a.out 0.3 5


                Total Device Memory (B) = 1609760768
              Allocation_unit size (GB) = 0.30
 Real allocation Bytes, Increment count = 322122560    5
 ----------------------------------------------------------------------
 
 Increment No. 1
 Allocation  OK! : Now Free Memory (B) :               1164574720
 ----------------------------------------------------------------------
 Increment No. 2
 Allocation  OK! : Now Free Memory (B) :                842399744
 ----------------------------------------------------------------------
 Increment No. 3
 Allocation  OK! : Now Free Memory (B) :                520224768
 ----------------------------------------------------------------------
 Increment No. 4
 Allocation  OK! : Now Free Memory (B) :                198049792
 ----------------------------------------------------------------------
 Increment No. 5
0: cudaMalloc: 322122560 bytes requested; not enough memory: 2(out of memory)

(プログラム)mem.cuf
program mem_inc
!
! Device Memory allocation test
!    SofTek Systems Inc.  -- Kato
!
  use cudafor
  implicit none
  integer :: i, istat
  integer :: n, nargs
  real (4):: size_gigas
  integer (8) :: size_bytes

  character*20 arg

  type(c_devptr) :: cdvA(5)
  integer(kind=cuda_count_kind) :: total,free

  n = 1
  size_gigas = 2.0

  nargs = command_argument_count()
  if (nargs .ge. 3) then
    print * ,"Usage : a.out {Allocation_size(GB)} {counts}"
    stop
  end if
  do i = 1, nargs
    call get_command_argument(i,arg)
    if (i == 1) read(arg,'(f5.2)') size_gigas
    if (i == 2) read(arg,'(i2)') n
  end do
  if (n .gt. 5) then
    print *, "Inc. count < 6"
    stop
  end if

  size_bytes = size_gigas * 1024 * 1024 * 1024

  print '(/)'
  istat = cudaMemGetInfo(free,total)
  print '(1x,a40,1x,I10)', "Total Device Memory (B) =", total

  print '(1x,a40,f5.2)', "Allocation_unit size (GB) =", size_gigas
  print '(1x,a40,I10,I5)', "Real allocation Bytes, Increment count =", size_bytes, n
  print '(1x,70(1h-)/)'

! Allocations
  do i = 1, n
    print '(a,i2,a)', " Increment No.",i
        istat = cudaMalloc(cdvA(i), size_bytes)
    if (istat == 0) then
          istat = cudaMemGetInfo(free,total)
          print *, "Allocation  OK! : Now Free Memory (B) :", free
        endif
    print '(1x,70(1h-))'
  end do

! Free
  do i = 1, n
    istat = cudafree(cdvA(i))
  end do

  end

Question  10. PGI Accelerator の Fortran 上でのディレクティブ !$acc .. の「継続行」の記述方法を教えて下さい。

Answer

(2011/11/11)
 この説明をする前に、Fortran におけるプログラム記述書式について説明が必要です。Fortran では、FORTRAN77 以前の fixed format(実行文は7カラム目から 72カラム目までと言う書式)と Fortran90 以降の Free Format(自由書式)の二つの記述書式があります。古いレガシーなプログラムでは、fixed formatで記述したプログラムが多いと思いますが、この二つの書式の違いによって、アクセラレータ・ディレクティブの「継続」のための書式の書き方が異なります。
 一般に、FORTRAN77 スタイルの fixed format の場合は、その継続行の示し方は 6カラム目に任意の文字を入れる方法となります。!$acc の directive でも同様で、その directive clauses が複数行に渡って定義する場合は、!$acc の継続を行わなければなりません。その方法は以下の通りです。6カラム目に「継続文字」を入れて、継続することを伝えます。ここでは、+文字を継続文字として使っています。

!$acc region
!$acc+copyin (...) 
!$acc+copyout(...) 

以下のように、7カラム目に空白欄を入れた方が見えやすいかもしれません。
!$acc  region
!$acc+ copyin (...)
!$acc+ copyout(...) 

一方、Fortran90 以降の Free format の記述形式の場合は、一般に、継続する際の文字として "&" を使用します。継続する行の前の行の末尾に "&" を入れることで、継続することを指示します。!$acc の directive でも同様で、末尾に "&" を入れると、次の行は継続することを意味します。

!$acc region &
!$acc copyin (...) &
!$acc copyout(...) 
					

 さて、PGIコンパイラでは、 fixed format のソースファイルであるか、Free format のソースファイルかは、.f(.F) の suffix か、.f90 or .f95 等の suffix かによって区別します。.f の場合だけは、Fixed format となります。必ず、72 カラム形式で記述したプログラムでなければなりません。.f90 (.F90, F95) の場合は、fixed format でも良いし、free format の形式でも良いソースファイルとして認識します。

【参考】   PGI コンパイラ 使用ガイド  P 4 の 1.4 項に記載

Question  11. OS X 上の pgaccelinfo コマンドを実行したのですが、情報が出力されません。

Answer

(2013/2/21)
 OS X 上では、pgaccelinfo コマンドを実行する際に、shared library のローディングが必要なため、シェル環境に対して明示的な LD_LIBRARY_PATH 環境変数の設定が必要です。

ユーザのホーム・ディレクトリの .bashrc ファイルに以下の LD_LIBRARY_PATH 環境変数を
セットする。その後、この環境変数を反映させるために、ログアウト後、再度ログインする。
なお、以下の パス の設定の中の "2013" は使用しているPGIのメジャーバージョン番号で、
5.0 は使用したい CUDA toolkit の番号です。このパスの directory を確認してから設定した
方が良いでしょう。

#pgaccelinfo command requires LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$PGI/osx86-64/2013/cuda/5.0/lib:$LD_LIBRARY_PATH


------------
macbook:~ kato$ pgaccelinfo
CUDA Driver Version:           5000

CUDA Device Number:            0
Device Name:                   GeForce GT 650M
Device Revision Number:        3.0
Global Memory Size:            1073414144
Number of Multiprocessors:     2
Number of SP Cores:            384
Number of DP Cores:            128
Concurrent Copy and Execution: Yes
Total Constant Memory:         65536
Total Shared Memory per Block: 49152
Registers per Block:           65536
Warp Size:                     32
Maximum Threads per Block:     1024
Maximum Block Dimensions:      1024, 1024, 64
Maximum Grid Dimensions:       2147483647 x 65535 x 65535
Maximum Memory Pitch:          2147483647B
Texture Alignment:             512B
Clock Rate:                    900 MHz
Execution Timeout:             Yes
Integrated Device:             No
Can Map Host Memory:           Yes
Compute Mode:                  default
Concurrent Kernels:            Yes
ECC Enabled:                   No
Memory Clock Rate:             2508 MHz
Memory Bus Width:              128 bits
L2 Cache Size:                 262144 bytes
Max Threads Per SMP:           2048
Async Engines:                 1
Unified Addressing:            Yes
Initialization time:           3975 microseconds
Current free memory:           293642240
Upload time (4MB):             3111 microseconds (2701 ms pinned)
Download time:                 2806 microseconds (2557 ms pinned)
Upload bandwidth:              1348 MB/sec (1552 MB/sec pinned)
Download bandwidth:            1494 MB/sec (1640 MB/sec pinned)
PGI Compiler Option:           -ta=nvidia,cc30
    

Question  12. PGI 13.1 以降の CUDA Fortran API の cudaMemcpy2DAsync 関数を使用したプログラムがコンパイル時にエラーとなります。PGI 12.x 以前では問題ありませんでした。

   PGF90-S-0155-Could not resolve generic procedure cudamemcpy2dasync
Answer

(2013/5/5)
「PGF90-S-0155-Could not resolve generic procedure」と言うエラーメッセージは、cudamemcpy2DAsyncルーチンの中で、ユーザが使用している「引数の型」が API関数の generic procedure に登録したものと合致していないと言う意味(TKR (type-kind-rank) mismatching)となります。この問題は、PGI 13.1 (PGI 2013) 以降の CUDA Fortran の付随モジュール cudafor.mod 内に定義されたストリーム ID (stream) 変数の "kind" が明示的に宣言され、PGI 12.x 以前とは異なったためです。PGI 12.x 以前は、Stream ID 変数の kind は単純な 4 バイト integer 宣言でしたが、PGI 13.x 以降は、kind=cuda_stream_kind として宣言されております。従って、ユーザプログラム内で非同期 API 関数を使用し Stream ID を引数として使用する場合は、その変数の宣言を以下のように修正してください。

(一例)
    integer :: stream ではなく、
    integer(kind=cuda_stream_kind) :: stream 
    

Question  13. PGI 2013 (13.x) 以降に導入された PGI_ACC_TIME 環境変数(OpenACC等による実行時の簡易プロファイリング出力機能)が Windows 上で有効に機能しません。また、他の ACC_NOTIFY 環境変数も同様です。

   PGF90-S-0155-Could not resolve generic procedure cudamemcpy2dasync
Answer

(2013/5/15)
PGIアクセラレータ、OpenACC のバイナリ実行時の環境変数に関しては、こちらのページをご参照ください。PGI アクセラレータあるいは OpenACC による実行バイナリを実行する際、その簡易プロファイリング結果を出力するために、環境変数 PGI_ACC_TIME=1 をセットすることが必要となりました。以前のバージョンでは、-ta=nvidia,time のオプションをコンパイル時に付加してコンパイルすることにより、この機能が有効となっておりました。PGI 2013 以降、プロファイリング出力のためのメカニズムが変更となって、環境変数によりその機能の実行制御を行うようになりました。この変更に伴い、実行時に PGI が提供している DLL ライブラリのファイルの場所を PATH 環境変数に登録する必要があります。本問題は、Windows 環境における DLL 検索パスの中に PGI の DLL ライブラリの場所を明示的にセットしていないために起こる問題です。以下の方法で、PGI の DLL ライブラリの検索パスを登録してください。これによって、PGI_ACC_TIME や ACC_NOTIFY 環境変数が機能するようになります。

(A) PGIの bash コマンドプロンプトの起動ファイル(pgi.bat)にパスを加える

   Windowsのエクスプローラーで以下のフォルダまで移動します。(64bit版の場合)

   C:\Program Files\PGI\win64

   この配下に、現在インストールしている PGI 13.x のバージョンフォルダがあるので、
   その最新フォルダまで移動。例えば PGI 13.4 実装の場合は、13.4 フォルダに移動。
   その配下に pgi.bat バッチファイルがあり、これを編集します。
   この編集のための editor は、「管理者として実行..」モードで開く必要があります。
   以下の1行を (set PATH=%PGI%\win64\13.4\lib;%PATH%)追加してください。

@echo off
set PGI=C:\PROGRA~1\PGI
set PATH=C:\Program Files\Java\jre7\bin;%PATH%
set PATH=C:\Program Files\PGI\flexlm;%PATH%
set PATH=C:\cygwin\bin;%PATH%
set PATH=%PGI%\win64\2013\cuda\4.2\bin;%PATH%
set PATH=%PGI%\win64\2013\cuda\5.0\bin;%PATH%
set PATH=C:\Program Files (x86)\Windows Kits\8.0\bin\x64;%PATH%
set PATH=C:\Program Files\PGI\Microsoft Open Tools 11\bin\amd64;%PATH%
set PATH=%PGI%\win64\13.4\bin;%PATH%
set PATH=%PGI%\win64\13.4\lib;%PATH%     <============ 追加する行
set PATH=%PATH%;.
set FLEXLM_BATCH=1
title PGI Workstation 13.4 (64)
set TMP=C:\temp
set CYGROOT=C:\cygwin
set MANPATH=/C/PROGRA~1/PGI/win64/13.4/man:/usr/share/man
set PS1=PGI$ 
echo PGI Workstation 13.4 (64)
C:\cygwin\bin\bash -i

    ファイルを閉じます。その後、改めて、PGI Workstation アイコンをクリックして
    コマンドプロンプトを開きます。これにて、動作するようになります。


(B) PGI コマンドプロンプト上で、実行前に、一度、bash シェルにより、PATH環境変数の
  設定を行う。(問題は、コマンドプロンプトを開く度に行う必要があるので面倒である)

    PGI$ export PATH="/c/Program Files/PGI/win64/13.4/lib":$PATH

(C) コントロールパネルの「システム」内の環境変数を追加設定する

  「コントロール パネル\すべてのコントロール パネル項目\システム」を開き
  左サイドの「システムの詳細設定」を選ぶ。この中の「詳細設定」内の「環境変数」
  の入力欄を開く。システムの環境変数の Path を編集します。
  Pathの文字列の一番最後に以下を追加します。 ";" セミコロンは追加のための
  dellimiter です。以下のパスの中の 13.4 は 2013 に変えています。2013 は、実装している
  複数の 13.x リビジョンの最新のパスへのシンボリックリンクとなっていますので、
  今後、PGI 13.5 と言った新しいバージョンを実装したとしても、いつも最新の
    PGI 2013 のフォルダを検索するようになります。

    ;C:\Program Files\PGI\win64\2013\lib	
PGI製品問合せはソフテックへ
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