以数据为中心的并行程序设计框架
dace的Python项目详细描述
ace-以数据为中心的并行编程
将域科学与性能优化分离。
dace以各种编程语言和范例（python/numpy、matlab、tensorflow）编译代码，并高效地将其映射到cpu、gpu和fpgas，具有很高的利用率，与最新技术不相上下。驱动dace的关键特性是它的有状态数据流多图（sdfg）以数据为中心的中间表示：一种基于数据移动的可转换的交互式代码表示。 通过以数据为中心的并行编程，我们可以实现性能优化的直接知识转移，而不管是科学应用程序还是目标处理器。
dace可以在python中内联编写并在命令行中转换，或者sdfgs可以使用以数据为中心的交互式优化开发环境（diode）进行交互式修改。
有关更多信息，请参见我们的paper。
教程
- python中的隐式数据流（即将推出）
- Explicit Dataflow in Python
- SDFG API
- Transformations
安装和依赖项
要安装：pip install dace
运行时依赖项：
- 一个C++ 14编译器（例如，GCC 5.3 +）
- python 3.5或更新版本
运行二极管可能需要其他依赖项：
sudo apt-get install libgtksourceviewmm-3.0-dev libyaml-devsudo apt-get install python3-cairo python3-gi-cairo libgirepository1.0-dev xdot libwebkitgtk-dev libwebkitgtk-3.0-dev libwebkit2gtk-4.0-devpip install pygobject matplotlib
要在Windows上运行二极管，请使用msys2:
- 从http://www.msys2.org/ 下载
- 在msys2控制台中，安装所有依赖项：
pacman -S mingw-w64-i686-gtk3 mingw-w64-i686-python2-gobject mingw-w64-i686-python3-gobject mingw-w64-i686-python3-cairo mingw-w64-i686-python3-pip mingw-w64-i686-gtksourceviewmm3 mingw-w64-i686-gcc mingw-w64-i686-boost mingw-w64-i686-python3-numpy mingw-w64-i686-python3-scipy mingw-w64-i686-python3-matplotlib - 更新msys2:
pacman -Syu，关闭并重新启动msys2，然后运行pacman -Su来更新其余的包。
出版物
如果您使用DACE，请引用我们：
@article{dace,author={Ben-Nun, Tal and de Fine Licht, Johannes and Ziogas, Alexandros Nikolaos and Schneider, Timo and Hoefler, Torsten},title={Stateful Dataflow Multigraphs: A Data-Centric Model for High-Performance Parallel Programs},journal={CoRR},volume={abs/1902.10345},year={2019},url={http://arxiv.org/abs/1902.10345},archivePrefix={arXiv},eprint={1902.10345}}
配置
dace在用户的主目录中创建一个名为.dace.conf的文件。它提供了有用的设置，可以直接在文件（yaml）、二极管内修改，也可以使用以DACE_开头的环境变量逐个重写，并指定设置（其中类别由下划线分隔）。完整配置架构位于here。
有用的环境变量配置包括：
DACE_CONFIG（默认值：~/.dace.conf）：重写DACE配置文件选择。
上下文配置：
DACE_use_cache（默认值：false）：使用DACE程序缓存，而不是重新优化和编译程序。DACE_debugprint（默认值：true）：打印调试信息。
CPU目标配置：
- {
}（默认值：g++）：为CPU代码选择默认的C++编译器。 DACE_compiler_cpu_additional_args（默认值：none）：其他编译器标志（用空格分隔）。
SDFG处理：
DACE_optimizer_interface（默认值：dace.transformation.optimizer.SDFGOptimizer）：控制sdfg优化过程。如果空名称或类名无效，则跳过进程。默认情况下，使用转换命令行界面。DACE_optimizer_visualize（默认值：false）：通过在每次模式替换后保存.dot（graphviz）文件来可视化优化过程。
分析：
DACE_profiling（默认值：false）：以毫秒为单位启用DACE程序运行时的分析度量。生成日志文件并打印出中值运行时。DACE_treps（默认值：100）：启用分析时运行dace程序的重复次数。
贡献
DACE是一个开源项目。我们很高兴接受你的贡献拉请求！
许可证
DACE是在新的BSD许可证下发布的，请参阅许可证。
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