OpenCL im Handel - Seite 7

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26. Überblick über das Host-Speichermodell



26. Überblick über das Host-Speichermodell

Das Video gibt einen Überblick über das Host-Speichermodell von OpenCL und erläutert die Spezifikationen für die Zuweisung und Verschiebung von Daten zwischen Host- und Geräteseite. Es behandelt die Erstellung von Speicherobjekten, Speicherflags und verschiedene Arten von Speicherobjekten, einschließlich Puffer, Bilder und Pipes. Der Redner erörtert auch das entspannte konsistente Modell für die Speicherverwaltung und die Bedeutung der Verwaltung der Speicherzugriffssynchronisierung zwischen Kerneln, um undefiniertes Verhalten zu vermeiden.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erläutert das Video das hostseitige Speichermodell von OpenCL, das die Zuweisung von Speicherplätzen und das Verschieben von Daten von der Host- und Geräteseite ermöglicht. OpenCL-Spezifikationen haben spezifische Anforderungen für die Zuweisung von Daten und deren Verschiebung, aber es gibt verschiedene Möglichkeiten, das OpenCL-Framework aufzufordern, Speicherplatz zuzuweisen und Daten zu verschieben. Das Video behandelt Beispiele für die Erstellung von Speicherobjekten, Speicherflags zum Definieren, wie Daten zugewiesen und initialisiert werden, sowie Schreiben und Lesen von Puffern. Es erklärt auch die drei Arten von Speicherobjekten: Puffer, Bilder und Pipes und wie sie zum Initialisieren und Speichern von Daten sowie zum Übergeben von Daten zwischen Kerneln verwendet werden.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt des Videos erläutert der Sprecher die Speicher-Flags, die im Host-Speichermodell von OpenCL zum Erstellen und Betreiben von Puffern verwendet werden. Der Referent erklärt die verschiedenen Arten von Speicher-Flags, die verwendet werden können, um die Attribute eines Pufferobjekts zu definieren, und wie sie sich auf die Kernel-Ausführung und die Host-Zugänglichkeit beziehen. Der Redner erwähnt auch das entspannte konsistente Modell von OpenCL für die Speicherverwaltung, das Duplikate von Daten in verschiedenen Cache-Arrays zulässt, um die Zugriffseffizienz zu verbessern. Insgesamt bietet dieser Abschnitt einen Überblick über das Speicherverwaltungssystem in OpenCL und wie es die Puffererstellung und Datenverschiebung optimiert.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt wird erklärt, dass die Verwendung mehrerer Kernel zur gleichzeitigen Änderung derselben Objekte zu undefiniertem Verhalten führen kann. Darüber hinaus kann der Versuch, Daten zu lesen, während ein anderer Kernel sie modifiziert, ebenfalls zu undefiniertem Verhalten führen. Es ist wichtig, die Synchronisierung des Speicherzugriffs zwischen den Kerneln sorgfältig zu verwalten, um diese Probleme zu vermeiden und die ordnungsgemäße Funktionalität des Programms sicherzustellen.
 

27. OpenCL-Pufferobjekt



27. OpenCL-Pufferobjekt

Dieses Video erklärt das Konzept von OpenCL-Pufferobjekten, die verwendet werden, um große Datenstrukturen an OpenCL-Kernel zu übergeben. Pufferobjekte sind eine zusammenhängende Folge einstellbarer Elemente und können mit Daten aus einem Hostarray initialisiert werden. Die OpenCL-Create-Buffer-API wird verwendet, um ein Pufferspeicherobjekt zu erstellen, auf das alle Geräte zugreifen können. Verschiedene Speicher-Flags können verwendet werden, um Platz für das Pufferobjekt im Hostspeicher oder im Gerätespeicher zuzuweisen. Das Video behandelt auch den Prozess des Kopierens von Daten vom Host in den GPU-Speicher mithilfe von OpenCL-Pufferobjekten und wie die Datenübertragung implizit durch eine DMA-Operation erfolgt. Nach der Berechnung werden die Daten mithilfe der CL inQ-Lesepuffer-API vom Gerät zum Host zurückkopiert.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt wird das Konzept des OpenCL-Pufferobjekts erläutert, das verwendet wird, um große Datenstrukturen an OpenCL-Kernel zu übergeben. Ein Pufferobjekt ist eine zusammenhängende Folge einstellbarer Elemente ähnlich einem C-Array und kann mit Daten aus einem Host-Array initialisiert werden. OpenCL gibt nicht den physischen Speicher für den zugewiesenen Puffer an, sondern sagt, dass sich die Daten im globalen Speicher befinden. Die OpenCL-Create-Buffer-API wird aufgerufen, um ein Speicherobjekt namens Buffer zu erstellen, und dieses Speicherobjekt befindet sich im globalen Speicher, auf den alle verschiedenen Geräte zugreifen können. Mit der OpenCL-Create-Buffer-API können verschiedene Speicherflags verwendet werden, um Speicherplatz für das Pufferobjekt im Hostspeicher oder im Gerätespeicher zuzuweisen.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent den Vorgang des Kopierens von Daten vom Host in den GPU-Speicher mithilfe eines OpenCL-Pufferobjekts. Er erwähnt, dass OpenCL einen Speicherpuffer erstellt und dass der Kernel zur Laufzeit auf die Daten zugreift. Darüber hinaus erläutert er, wie die Datenübertragung vom Host zum Gerät implizit erfolgt und dass OpenCL eine DMA-Operation durchführt, um die tatsächlichen Daten aus dem Host-Speicher in den GPU-Speicher zu kopieren. Schließlich erklärt er, dass die Daten nach Abschluss der Berechnung mithilfe einer anderen API namens CL inQ read buffer vom Gerät auf den Host zurückkopiert werden.
 

28. Schreib- und Lesevorgänge im OpenCL-Puffer



28. Schreib- und Lesevorgänge im OpenCL-Puffer

Das Video „OpenCL Buffer Write and Read Operations“ erklärt, wie OpenCL Befehlswarteschlangen verwendet, um Daten aus Puffern zu schreiben und zu lesen. Das Video behandelt das Konzept der Puffererstellung in einem globalen Speicherplatz, die physische Zuweisung des Puffers auf der Geräteseite und wie die OpenCL-Laufzeit die Datenübertragung zwischen dem Host und dem Gerätespeicher handhabt. Darüber hinaus behandelt das Video die Auswirkungen der asynchronen Übertragung und die Verwendung von Ereignissen zur Gewährleistung der Datenkonsistenz. Insgesamt zielt das Video darauf ab, ein klares Verständnis dafür zu vermitteln, wie Daten aus Puffern in OpenCL geschrieben und gelesen werden, während gleichzeitig die Datenkonsistenz sichergestellt wird.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erklärt das Video, wie OpenCL Befehlswarteschlangen verwendet, um Daten aus Puffern zu schreiben und zu lesen. Die OpenCL generiert Ereignisse für Abhängigkeiten oder blockiert Lese- und Schreibvorgänge. Sobald der Befehl abgeschlossen ist, kann der Host-Zeiger wiederverwendet werden, und der Programmierer kann davon ausgehen, dass sich der Datenspeicher des Pufferobjekts auf dem Gerät befindet, nachdem der Aufruf abgeschlossen ist. Das Video zeigt auch Beispiele für das Schreiben eines Puffers und das Erstellen eines Initialisierungspuffers zur Verwendung in einem Kernel, ohne den Puffer explizit zu schreiben. Ziel ist es, ein klares Verständnis dafür zu vermitteln, wie Daten in Puffern in OpenCL geschrieben und gelesen werden.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt wird das Konzept der OpenCL-Puffererzeugung in einem globalen Speicherbereich diskutiert und die physische Zuweisung des Puffers auf der Geräteseite erläutert. Die OpenCL-Laufzeitumgebung kann die Daten vor der Kernel-Ausführung aus dem Hostspeicher in den Gerätespeicher kopieren, oder das Gerät kann direkt aus dem Hostspeicher auf den Puffer zugreifen. Die CL-in-Warteschlange-Lesepuffer-API wird verwendet, um die Daten aus dem Gerätespeicher in den Hostspeicher zu kopieren. Die API übernimmt Parameter wie die Warteschlange, das Pufferobjekt, das auf den Gerätespeicher zeigt, die Größe der zu kopierenden Daten und den Zeiger auf das Ziel im Speicher der Hostseite.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt wird ein Puffer auf der Geräteseite namens „Returned Array“ verwendet, um das Endergebnis zu speichern, wenn die Kernel ihre Berechnung beenden. Der Ausgabepuffer auf der Geräteseite ist das Ziel, wo die Kernel die endgültigen Ergebnisse ablegen. Es wird ein CI-Ereignis definiert, das im Lesepuffer-API-Aufruf verwendet wird, und es wartet auf den Abschluss des Lesevorgangs. Das Leseereignis generiert eine Sperroperation, die wartet, bis der Lesevorgang abgeschlossen ist, sodass die vom Kernel berechneten endgültigen Daten ausgegeben werden. Dieser Abschnitt behandelt auch, was passiert, wenn ein Kernel den oberen Puffer zwischen den beiden Aufrufen von print F modifiziert. In diesem Fall ist der Inhalt des Rückgabearrays unbestimmt, da der Anfangswert von 0 möglicherweise mit den Daten aus dem oberen Puffer überschrieben wird.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Auswirkungen der asynchronen Übertragung in OpenCL. Sie erklären, dass das Kopieren von Daten vom Hostspeicher in den Gerätespeicher und umgekehrt möglicherweise nicht garantiert sichtbar oder konsistent ist, bis ein Ereignis meldet, dass die Befehlsausführung abgeschlossen ist. Dies kann mithilfe von Ereignissen angezeigt werden, wie in den vorherigen Schritten gezeigt. Außerdem muss beim Übertragen zwischen einem Host-Zeiger und einem Gerätepuffer gewartet werden, bis das mit dem Kopieren verbundene Ereignis abgeschlossen ist, bevor die Daten, auf die der Host-Zeiger zeigt, wiederverwendet werden. Diese Vorsicht gilt auch für Puffer, die dem Kontext und nicht dem Gerät zugeordnet sind.
 

29. Migration von OpenCL-Speicherobjekten, Speicherzuordnung und Pipe



29. Migration von OpenCL-Speicherobjekten, Speicherzuordnung und Pipe

In diesem Video behandelt der Referent verschiedene Funktionen und Techniken im Zusammenhang mit der OpenCL-Speicherverwaltung, einschließlich Speicherobjektmigration, Speicherzuordnung und die Verwendung von Pipes. Die CL-Ink-API von OpenCL ermöglicht die Migration von Speicherobjekten zwischen Geräten, während das vom Host zugängliche Speicherflag verwendet werden kann, um Speicher einem für den Host zugänglichen Bereich zuzuordnen. Die Speicherzuordnung vereinfacht den Prozess des Zugriffs auf Daten auf dem Gerät, indem ein Zeiger auf die Hostseite bereitgestellt wird, ohne dass explizite API-Aufrufe erforderlich sind. Der Redner behandelt auch gemeinsam genutzten virtuellen Speicher in OpenCL 2.0, Bildobjekte, bei denen es sich um mehrdimensionale Strukturen handelt, die für Grafikdaten verwendet werden, und Pipes, die es ermöglichen, Speicher zwischen Kerneln auf dem Gerät gemeinsam zu nutzen.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Migration von OpenCL-Speicherobjekten und vom Host zugänglichen Speicher. OpenCL ermöglicht es Benutzern, Speicherobjekte zwischen Geräten zu migrieren, indem eine API namens CL Ink verwendet wird. Das vom Host zugängliche Speicherflag kann beim Erstellen eines Speicherobjekts angegeben werden, wodurch der Speicher einem für den Host zugänglichen Bereich zugeordnet werden kann. Der vom CMM zugewiesene Host-Puffer erstellt einen Puffer im vom Host zugänglichen Speicher, während CL mem use host pointer den bereitgestellten Host-Zeiger als Speicher für den Puffer verwendet, wodurch redundante Datenkopien verhindert werden. Vom Host zugänglicher Speicher hat eine interessante Auswirkung auf die APU-Architektur von AMD, bei der sich die eng integrierte CPU und GPU den Speicherplatz mithilfe von virtuellem Speicher teilen. Insgesamt verbessern diese Funktionen die Speicherleistung und reduzieren die Datenübertragungen zwischen dem Host und dem Gerät.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erklärt der Referent, wie Speicherzuordnung verwendet werden kann, um den Prozess des Zugriffs auf Daten auf dem Gerät zu vereinfachen, indem ein Zeiger auf die Hostseite bereitgestellt wird, ohne explizite Lese- und Schreib-API-Aufrufe durchlaufen zu müssen. Sie veranschaulichen ein Beispiel, in dem die OpenCL-Laufzeit-API, CL im Warteschlangenzuordnungspuffer, verwendet wird, um einen Zeiger auf die Hostseite bereitzustellen, der ähnlich wie ein mit malloc erstellter Zeiger verwendet werden kann. Das Speicherobjekt wird dem Adressraum des Hosts zugeordnet, sodass Operationen im Gerätespeicher ausgeführt werden können, während die Hostseite es als regulären Zeiger im Hostspeicher betrachtet. Der Redner erwähnt auch das neue Konzept des gemeinsam genutzten virtuellen Speichers in OpenCL 2.0, das den globalen Speicher auf die Speicherregion des Hosts erweitert und es Geräten ermöglicht, auf Daten auf dem Host zuzugreifen, einschließlich zeigerbasierter Datenstrukturen wie verknüpfte Listen, Bäume und Diagramme.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent gemeinsam genutzten virtuellen Speicher, Bildobjekte und Pipes in OpenCL. Gemeinsam genutzter virtueller Speicher ist eine Technik, bei der Kernel Zeiger des Hostspeicherbereichs verwenden, um die richtigen Daten zu finden. Bildobjekte ähneln Puffern, sind jedoch mehrdimensionale Strukturen und haben eine begrenzte Auswahl an Typen für Grafikdaten. Pipes sind im Wesentlichen First-In-First-Out-Strukturen (FIFO) und werden verwendet, um Daten von einem Kernel zu einem anderen zu übertragen, sodass zwei Kernel einen Speicherbereich innerhalb des Geräts gemeinsam nutzen können, wodurch der gemeinsame Zustand durch die Verwendung von Atomic geschützt wird Operationen und ein speicherkonsistentes Modell. Darüber hinaus können Pipes keine hostseitigen Operationen unterstützen.
 

30. Speichermodell des OpenCL-Geräts, Fence, atomare Operationen, Pipe



30. Speichermodell des OpenCL-Geräts, Fence, atomare Operationen, Pipe

Dieses Video bietet einen Überblick über das OpenCL-Gerätespeichermodell, einschließlich globaler, lokaler, konstanter und privater Speicherstrukturen, sowie das hierarchische Konsistenzmodell und die Zuordnung zur Hardware. Das Video befasst sich auch mit der Verwendung von atomaren Operationen und Speicher-Fencing-Anweisungen zur Sicherstellung von atomaren Lese- und Schreibvorgängen, der Verwendung von Z-Ordnung und Pipes für effiziente Bildoperationen und Zwischendatenübertragung sowie den Vorteilen der Verwendung von Pipes zur Reduzierung von Speicherzugriffen und Latenzzeiten . Insgesamt hebt das Video wichtige Überlegungen zur Speichernutzung bei der OpenCL-Programmierung hervor.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt wird das OpenCL-Gerätespeichermodell besprochen, das vier primäre Speicherkategorien umfasst: global, lokal, konstant und privat. Die Beziehung zwischen diesen Speicherstrukturen wird veranschaulicht, wobei der globale Speicher für alle Arbeitsaufgaben und Arbeitsgruppen sichtbar ist, der lokale Speicher nur für Arbeitsaufgaben innerhalb einer Arbeitsgruppe sichtbar ist und der private Speicher nur für die entsprechende Arbeitsaufgabe sichtbar ist. Speicheroperationen folgen einem hierarchischen Konsistenzmodell und werden vorhersagbar innerhalb einer Arbeitsaufgabe geordnet, wobei die Konsistenz zwischen Arbeitsgruppen nur bei einer Sperroperation garantiert wird. Speicherbereiche werden der Hardware zugeordnet und sind standardmäßig disjunkt, und das Umwandeln von einem Adressbereich in einen anderen ist nicht zulässig. Insgesamt bietet dieser Abschnitt einen Überblick über das Speichermodell und hebt wichtige Überlegungen zur Speichernutzung in OpenCL hervor.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt wird das Speichermodell des OpenCL-Geräts, einschließlich des globalen und lokalen Speichers, erläutert. Die Verwendung einer angepassten Datenstruktur zum Definieren von Pufferobjekten im globalen Speicher wird ebenfalls umrissen. Zusätzlich wird eine beispielhafte Kernelfunktion bereitgestellt, die den lokalen Speicher für eine schnelle Kommunikation zwischen Arbeitselementen in einer Arbeitsgruppe verwendet. Die Funktion nimmt Zeiger sowohl auf den globalen als auch auf den lokalen Speicher als Argumente und verwendet eine Arbeitsgruppen-Barrierenanweisung.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt behandelt das Video das OpenCL-Gerätespeichermodell, Fence, atomare Operationen und Pipe. Das Diagramm veranschaulicht die Pufferobjekte A und B, die im globalen Speicherbereich zugewiesen sind, und ein Array C, das im lokalen Speicherbereich zugewiesen ist. Beim Starten der Kernel-Funktion führen alle Arbeitselemente die Anweisungen vor der Sperranweisung aus, um lokale Variablen zu initialisieren. Die Sperroperation synchronisiert dann alle Arbeitselemente innerhalb der Arbeitsgruppe und danach führen die Arbeitselemente Additionen unter Verwendung einer einzigen Variablen mit entsprechenden Werten im lokalen Speicher durch und aktualisieren entsprechende Stellen im Ergebnispuffer B. Das Video erklärt auch die entsprechenden Fence-Operationen garantieren nicht die Reihenfolge zwischen Arbeitsaufgaben und werden verwendet, um eine Reihenfolge zwischen Speicheroperationen einer Arbeitsaufgabe bereitzustellen.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt des Videos erklärt der Referent den Prozess des Inkrementierens von Zählern und des Austauschs von Werten von Variablen mit Speicherorten in OpenCL. Sie betonen, wie wichtig es ist, atomare Operationen und Speicher-Fencing-Anweisungen zu verwenden, um sicherzustellen, dass Lese- und Schreiboperationen atomar und ohne Unterbrechung abgeschlossen werden. Sie erklären auch den Unterschied zwischen Bildobjekten und Puffern und wie Bildobjekte Zugriff auf spezielle Speicherfunktionen bieten, die mit Grafikprozessoren oder anderen spezialisierten Geräten beschleunigt werden können.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt behandelt das Video die Verwendung von Z-Ordnung und Pipes in OpenCL für effiziente Bildoperationen. Die Z-Reihenfolge ist eine Möglichkeit, benachbarte Pixel in einer Cache-Zeile zu gruppieren, um die Wahrscheinlichkeit des Zugriffs auf benachbarte Pixel zu erhöhen und die Wahrscheinlichkeit von Seitenumbrüchen zu verringern. Pipes sind eine Art von Speicherobjekten, die Daten in der First-in-First-out-Reihenfolge verwalten und zur Verbesserung des Ausführungsverhaltens von Streaming-Anwendungen durch Überlappung von Ausführung und Datenaustausch verwendet werden. Das Video bietet ein Beispiel für die Objekterkennung in Bildern unter Verwendung von Kerneln für Pixelglättung, Mischung von Gaußschen, Erosion und Dilatation und zeigt, wie Zwischendaten von einer Stufe zur nächsten übertragen werden. Pipes können eine sehr effiziente interne Kommunikation ermöglichen, indem ein Producer-Kernel über einen Pipe-Speicherkanal mit einem internen Consumer-Kernel verbunden wird.

  • 00:25:00 In diesem Abschnitt stellt das Video das Konzept der Verwendung von Pipes in der OpenCL-Programmierung vor, um Daten zwischen Kerneln zu übertragen. Mit der Verwendung von Pipes können anstelle des Lesens und Schreibens von Daten aus dem globalen Speicher Zwischendaten unter Verwendung effizienter On-Chip-Speicherstrukturen zwischen Kerneln übertragen werden. Dies führt zu einer Reduzierung der Speicherzugriffe auf den globalen Speicher und reduziert die Latenz. Das Video kontrastiert diesen Ansatz auch mit dem traditionellen Ansatz des Schreibens und Lesens von Daten aus dem globalen Speicher, was dazu führt, dass viele Speicheroperationen in Richtung des globalen Speichers ausgeführt werden, wodurch ein Wettbewerb zwischen den Kerneln beim Zugriff auf die Daten entsteht.
 

31. OpenCL-Workitem-Synchronisierung



31. OpenCL-Workitem-Synchronisierung

In diesem Video zur OpenCL-Arbeitselementsynchronisierung wird die Notwendigkeit der Synchronisierung zwischen Arbeitselementen in Kernelfunktionen bei der Arbeit mit nicht unabhängigen Datenpartitionen erörtert. Techniken zur Synchronisierung umfassen die Verwendung von Sperrfunktionen, globalen und lokalen Speicherzäunen und atomaren Operationen. Atomare Operationen können verwendet werden, um Mutexe oder Semaphore zu implementieren, die sicherstellen, dass jeweils nur ein Arbeitselement auf geschützte Daten oder Bereiche zugreifen kann. Das Video behandelt auch das Konzept von Spinlocks und wie die Synchronisierung von Arbeitselementen in OpenCL funktioniert, mit Ratschlägen gegen die inkrementelle Datenübertragung und die Verwendung spezieller Funktionen zur effizienten Übertragung großer Datenmengen. Abschließend erklärt der Sprecher die Verwendung einer Callback-Funktion, um den Kernel auf zugehörige Ereignisse warten zu lassen, bevor er fortfährt.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt wird die Bedeutung der Synchronisierung von Arbeitselementen in Kernelfunktionen erörtert und die Notwendigkeit der Synchronisierung bei der Arbeit mit nicht vollständig unabhängigen Datenpartitionen betont. Die Verwendung der eingebauten Sperrfunktion zum Synchronisieren von Arbeitselementen in einer Gruppe wird ebenso erklärt wie die Möglichkeiten, lokale und globale Speicherzäune zu verwenden. Die Verwendung von atomaren Operationen, um sicherzustellen, dass bestimmte Operationen vollständig oder gar nicht abgeschlossen werden, wird ebenfalls behandelt, wobei ein Beispiel für ein falsches Ergebnis gegeben wird, das dadurch verursacht wird, dass mehrere Arbeitselemente gleichzeitig versuchen, einen Wert zu verringern.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt behandelt das Video die Verwendung von atomaren Operationen in OpenCL, um Synchronisierungsmechanismen wie Mutex oder Semaphor zu implementieren. Atomare Operationen stellen sicher, dass eine Operation auf unteilbare und Thread-sichere Weise ausgeführt wird, und alle Arbeitselemente stellen sicher, dass die Anweisung atomar ausgeführt wird. Es wird ein Beispiel einer Kernel-Funktion namens "atomic" gegeben, die einen Zeiger auf den globalen Speicher nimmt und zwei Variablen im lokalen Speicher deklariert. Die erste Variable wird unter Verwendung einer nicht-atomaren Anweisung inkrementiert, während die zweite unter Verwendung der atomaren Operation atomar inkrementiert wird. Schließlich wird das Ergebnis beider Variablen dem globalen Puffer zugewiesen. Das Video erklärt, dass atomare Operationen verwendet werden können, um Mutexe oder Semaphore zu implementieren, die sicherstellen, dass jeweils nur ein Arbeitselement auf geschützte Daten oder Bereiche zugreifen kann, wie in herkömmlichen Softwareplattformen wie Linux oder Windows.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erklärt das Video die Notwendigkeit der Synchronisierung von Arbeitsaufgaben und wie ein Mutex verwendet werden kann, um sicherzustellen, dass immer nur ein Thread auf kritische Daten zugreift. Der Vorgang des Sperrens und Entsperrens eines Mutex umfasst mehrere kleinere Operationen, darunter das Lesen des ursprünglichen Werts, das Ändern des Zustands und das Schreiben des aktualisierten Werts in den Speicher. Das Video stellt die atomare Vergleichsaustauschfunktion vor, die den ursprünglichen Wert an einer Position mit einem Vergleichsparameter vergleicht und einen neuen Wert zuweist, wenn die Bedingung wahr ist. Diese Funktion ist beim Implementieren eines Mutex nützlich und ermöglicht es dem Programm, zu prüfen, ob sich der Mutex im gesperrten Zustand befindet, und entsprechend fortzufahren. Wenn der Mutex bereits gesperrt ist, gibt das Programm einfach seinen ursprünglichen Wert zurück und wartet, bis er verfügbar ist.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt wird das Konzept von Spinlocks als Synchronisierungsmechanismus zwischen Arbeitselementen eingeführt. Spin-Locks prüfen den Status eines Mutex so lange, bis er entsperrt wird, und die Atomic-Operations-Funktion wird verwendet, um ein Spin-Lock zu implementieren. Eine Kernel-Funktion namens Mutex wird mit zwei Argumenten definiert, wobei das zweite Argument prüft, ob sich der Mutex in einem soliden Zustand befindet, und wenn ja, wartet es, bis er entsperrt wird. Sobald der Mutex entsperrt ist, fährt das Arbeitselement fort, die Summe zu erhöhen, und schließlich werden alle Arbeitselemente synchronisiert, wenn sie das Ende der Kernelfunktion erreichen. Das Beispiel führt auch das Gegenbeispiel ein, bei dem die Recheneinheiten eines Geräts nicht mehr Arbeitsgruppen abbilden können, als Gruppen in der Kernelfunktion vorhanden sind.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt erläutert das Video, wie die Synchronisierung von Arbeitsaufgaben in OpenCL funktioniert. Wenn mehr Arbeitselemente als Computereinheiten vorhanden sind, kann eine Kernelfunktion hängen bleiben, da Arbeitselemente darauf warten müssen, dass die anderen auf den Mutex zugreifen, der ihre Aktionen synchronisiert. Wenn sich mehr als ein Arbeitselement in derselben Gruppe befindet, hängt sich auch der Kernel auf, da einzelne Arbeitselemente nicht separat auf den globalen Speicher zugreifen können, was bedeutet, dass der Mutex beim Synchronisieren ihrer Aktionen nicht hilfreich ist. Um eine große Datenmenge zwischen lokalem und globalem Speicher zu übertragen, rät das Video davon ab, Daten inkrementell zu übertragen, da dies zeitaufwändig ist. Stattdessen ist die Verwendung spezieller integrierter Funktionen wie synchrones und asynchrones Kopieren von Gruppenarbeitsgruppen effizienter.

  • 00:25:00 In diesem Abschnitt erklärt der Sprecher den Prozess der Verwendung einer Rückruffunktion, um den Kernel auf ein oder mehrere Ereignisse warten zu lassen, die mit früheren Datenübertragungen verbunden sind. Da die Wartegruppen-Events nur auf der Kernel-Seite verfügbar sind, wird eine Callback-Funktion als Funktion auf der Host-Anwendung verwendet. Der Sprecher liefert ein Beispiel, bei dem die letzte Anweisung eine Funktion zum Warten von Gruppenereignissen ist, die sicherstellt, dass der Kernel auf die zugehörigen Ereignisse wartet, bevor er fortfährt.
 

32. OpenCL-Ereignisse



32. OpenCL-Ereignisse

Das Video erklärt OpenCL-Ereignisse und ihre Verwendung bei der Überwachung von Vorgängen, der Benachrichtigung von Hosts über abgeschlossene Aufgaben und der Synchronisierung von Befehlen, während es Beispiele für Callback-Funktionen und Befehlssynchronisierungsereignisse bietet. Das Video behandelt die Unterschiede zwischen Befehlsereignissen und Benutzerereignissen, wie der Status für Benutzerereignisse aktualisiert werden muss und wie Aktualisierungen es Ereignissen ermöglichen, einen Lesevorgang zu initiieren. Das Video warnt vor der unsachgemäßen Verwendung von Blockierungs-Flags und betont, wie die CL Get Event Info API wertvolle Informationen über den Status und Typ eines Befehls liefern kann, während es gleichzeitig die ordnungsgemäße Verwendung von Rückrufen bei der Verwaltung von Ereignissen innerhalb eines OpenCL-Programms befürwortet.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt lernen wir OpenCL-Ereignisse kennen, die zur Überwachung der Operationen im OpenCL-Framework verwendet werden. Ereignisse können Benachrichtigungen auslösen, um die Hosts darüber zu informieren, dass ein Befehl auf dem Gerät abgeschlossen wurde, und können zum Synchronisieren von Befehlen verwendet werden. Callback-Funktionen sind unerlässlich, um Informationen durch Ereignisse zu übertragen. Wir können Ereignisse mit Datenübertragungsbefehlen verknüpfen, indem wir die Callback-Funktion verwenden. Der Callback des CL-Set-Ereignisses wird verwendet, um die Callback-Funktion dem bestimmten Ereignis zuzuordnen. Callback-Funktionen sollten die gleiche Signatur haben, void C Ich rufe mit dem Funktionsnamen, dem Ereignisstatus und den Daten zurück. Wir können Parameter verwenden, um Daten nach Bedarf zu übergeben, und das Hauptprogramm verwendet ein Ereignis, um die Callback-Funktion zuzuordnen.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erklärt der Referent den Code für OpenCL-Events und wie die Callback-Funktionen funktionieren. Sie beschreiben zwei Callback-Funktionen, kernel und read, die die Daten durchgehen, um zu prüfen, ob es irgendwelche Daten gibt, die nicht gleich 5.0 sind. Der Referent beschreibt, wie das Hauptprogramm die Kernel-Nachricht initialisiert und die Callback-Funktionen unter Verwendung von CL Sended Event Callback setzt. Sie erklären, wie Befehlssynchronisierungsereignisse funktionieren, wie Sie mithilfe von Wartelisten ihre eigene Reihenfolge der Befehlsausführung festlegen und wie Befehlsereignisse einem Befehl zugeordnet werden, während Benutzerereignisse einem Hostprogramm zugeordnet werden. Abschließend liefert der Referent ein Beispiel dafür, wie zwei Kernel-Ereignisse ausgelöst werden, wenn zwei Incue-Tasks abgeschlossen sind.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Verwendung von Ereignissen in OpenCL und die Unterschiede zwischen Befehlsereignissen und Benutzerereignissen. Befehlsereignisse entsprechen auf Geräten ausgeführten Befehlen, während Benutzerereignisse von der Hostanwendung generiert werden. Benutzerereignisse können mit dem Befehl „CL create user event“ mit Kontext und Rückgabefehlercode als Argumente erstellt werden. Der Status von Benutzerereignissen muss vor der Verwendung durch „CL set user event status“ aktualisiert werden. Der Sprecher liefert auch ein Beispiel, bei dem Leseoperationen für Puffer- und Kernelfunktionen nicht ausgeführt werden, bis ein Benutzerereignis stattgefunden hat. Schließlich wird der Benutzerereignisstatus auf "CL abgeschlossen" oder "CR erfolgreich" aktualisiert, um die Leseoperation einzuleiten.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt erklärt der Referent, wie Ereignisse verwendet werden, um verschiedene Vorgänge in einem OpenCL-Programm zu synchronisieren. Ereignisse können so eingestellt werden, dass sie benachrichtigen, wenn ein bestimmter Vorgang abgeschlossen ist, sodass nachfolgende Vorgänge gestartet werden können. Der Status eines Events kann über die CL Get Event Info API abgefragt werden, die Auskunft über Typ und Status eines Befehls geben kann. Der Redner warnt auch davor, das Blocking-Flag auf „true“ zu setzen, was dazu führen kann, dass das Hostprogramm beim Warten auf ein Ereignis hängen bleibt, und erklärt, wie die ordnungsgemäße Verwendung von Rückrufen bei der Verwaltung von Ereignissen in einem OpenCL-Programm helfen kann.
 

33. OpenCL-Ereignisprofilierung



33. OpenCL-Ereignisprofilierung

Das Video behandelt die OpenCL-Ereignisprofilerstellung und erklärt, wie Zeitinformationen zu einem Befehl mithilfe des CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE-Flags gemessen und ein Profilereignis mit einem Befehl verknüpft werden. Der Referent demonstriert, wie man Profiling-Experimente durchführt, um die Zeit zu bestimmen, die für Datenübertragungen, Memory-Map-Operationen und Kernel-Funktionen benötigt wird. Das Video enthält Codebeispiele und erörtert die Vorteile der Verwendung von Memory-Map-Operationen zur Reduzierung des Overheads bei der Datenübertragung. Darüber hinaus zeigt das Video, wie eine Erhöhung der Anzahl von Arbeitselementen die Kernel-Ausführungszeit verkürzen kann.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Ereignisprofilerstellung in OpenCL und wie sie verwendet werden kann, um Zeitinformationen zu einem Befehl zu messen. Um die Profilerstellung zu aktivieren, setzt der Sprecher beim Erstellen einer Befehlswarteschlange das Flag CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE. Der Sprecher ordnet dann ein CI-Ereignis einem Befehl zu, indem er das Ereignis als letztes Argument in die In-Queue-API einfügt, und nachdem der Befehl seine Ausführung abgeschlossen hat, wird die CL_GET_EVENT_PROFILING_INFO-API verwendet, um Informationen über das Timing des Befehls zu erhalten. Es werden Beispiele gegeben, z. B. wie man herausfindet, wie lange ein Befehl in einer Warteschlange verblieben ist oder wie lange die Ausführung gedauert hat. Der OpenCL-Code wird auch bereitgestellt, um die Verwendung dieser APIs zum Profilieren von Ereignissen zu veranschaulichen.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent, wie ein Profiling-Experiment durchgeführt wird, um die Zeit zu bestimmen, die für Datenübertragungen und Memory-Map-Operationen benötigt wird. Durch die Verwendung von Ereignisprofilen ist es möglich, Schwankungen in der Ausführungszeit zu eliminieren und die akkumulierte Gesamtzeit für eine festgelegte Anzahl von Iterationen genau zu berechnen. Die Datenpartitionierung kann dabei helfen, die Ausführungszeit zu verkürzen, und die Ereignisprofilerstellung kann verwendet werden, um die Kernelfunktion des CIO in der Qnd-Range zu profilieren, um die Ausführungszeit eines einzelnen Arbeitselements zu bestimmen. Die Ergebnisse des Profiling-Experiments zeigen, dass die Verwendung von Memory-Map-Operationen den Overhead der Datenübertragung reduzieren kann.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erläutert der Redner, wie der Memory Map-Betrieb mithilfe von OpenCL-Ereignis-Profiling profiliert wird. Sie verwenden eine for-Schleife, um den Prozess mehrmals zu wiederholen, um eine durchschnittliche Ausführungszeit zu erhalten. Sie starten einen Kernel unter Verwendung der CL in der Warteschlange und ordnen den Kernel an und ordnen ihn einem Profilereignis zu. Sie verwenden CL get even Profiling Info, um die Start- und Endzeit des Ereignisses herauszufinden, die Zeitinformationen in Bezug auf die Kernel-Ausführung liefert. Sobald alle Iterationen abgeschlossen sind, berechnen sie die durchschnittliche Ausführungszeit. Sie zeigen auch, dass eine Erhöhung der Anzahl von Arbeitselementen die Ausführungszeit des Kernels verkürzt.
 

34. Überblick über die Abbildung von OpenCL auf FPGA



34. Überblick über die Abbildung von OpenCL auf FPGA

Dieses Video bietet einen Überblick über die Zuordnung von OpenCL zu FPGA und unterstreicht die Bedeutung von OpenCL als Programmiersprache für FPGA-basierte Anwendungen. OpenCL ermöglicht die Programmierung komplexer Workloads auf Hardwarebeschleunigern wie FPGAs, GPUs und Mehrkernprozessoren unter Verwendung vertrauter C/C++-APIs. Das Konzept der Abbildung von OpenCL auf FPGA wird am Beispiel des OpenCL-Programmiermodells erläutert, wobei der Code in Host- und Beschleuniger- oder Geräteseite unterteilt ist. Die Verwendung von Threads bei der Partitionierung von Datensätzen und Arbeitsgruppen in OpenCL wird ebenfalls diskutiert, wobei jede Gruppe lokalen Speicher gemeinsam nutzt, um parallele Berechnungen auf FPGAs effizient durchzuführen.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erläutert der Sprecher die Bedeutung von OpenCL als Programmiersprache für FPGA-basierte Anwendungen. Er hebt hervor, dass es mehr Standard-CPU-Programmierer als FPGA-Programmierer gibt, da die FPGA-Entwicklung Fähigkeiten im Logikdesign und Kenntnisse der FPGA-Ressourcen erfordert. Mit OpenCL können Softwareentwickler jedoch optimierte und debuggte Programme in einer vertrauten Softwareumgebung schreiben. OpenCL ist ein Softwareprogrammiermodell, das die Programmierung komplexer Workloads auf Hardwarebeschleunigern wie FPGAs, GPUs und Mehrkernprozessoren ermöglicht. Es verwendet vertraute C/C++-APIs und ist gebührenfrei und eine offene Lizenzgebühr. Eines der Hauptmerkmale von OpenCL ist sein Ausführungsmodell, das angibt, wie in traditionellen Designs auf Parallelität geschlossen werden kann. Mit OpenCL können Benutzer einen Kernel entwerfen, der eine große Anzahl kleiner Aufgaben über mehrere Datenelemente hinweg parallel ausführt und so Hardwareressourcen nutzt.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt des Videos wird das Konzept der Abbildung von OpenCL auf FPGA erklärt. Als Beispiel wird das OpenCL-Programmiermodell verwendet, bei dem Code in die Host- und Beschleuniger- oder Geräteseite unterteilt wird. Das Host-Programm bereitet die von Geräten und Kerneln erstellten Befehle vor, die an diese Geräte übermittelt werden sollen. Auf der Geräteseite wird in OpenCLC eine Kernel-Funktion definiert, und wenn die CL in Q and Arrange Kernel auf dem Host ausgeführt wird, löst sie mehrere Instanzen dieser Kernel-Funktion als Computereinheiten auf dem Gerät aus. OpenCL-Kernel sind datenparallele Funktionen, die viele parallele Ausführungsthreads definieren. Kernel können von einem Computergerät ausgeführt werden, das eine CPU, GPU oder FPGA sein kann. In diesem Beispiel führt der Kernel die adamentweise Summe für jedes Elementpaar von a und B durch, und zwar parallel, da zwischen diesen einzelnen Paaren keine Abhängigkeit besteht.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt des Videos erörtert der Sprecher die Verwendung von Threads beim Partitionieren von Datensätzen und Arbeitsgruppen in OpenCL. Sie erklären, dass Threads auf verschiedene Teile des ursprünglichen Datensatzes zugreifen können und in Arbeitsgruppen gruppiert sind, wobei jede Gruppe den lokalen Speicher gemeinsam nutzt. Threads werden mithilfe von IDs identifiziert, einschließlich lokaler und globaler IDs, wobei die globale ID mithilfe einer Formel berechnet wird, die die Gruppen-ID und die lokale Größe enthält. Dieses System ermöglicht eine effiziente Nutzung von Ressourcen bei der Durchführung paralleler Berechnungen auf FPGAs.
 

35. OpenCL-Speichertypen und Laufzeitumgebung


35. OpenCL-Speichertypen und Laufzeitumgebung

Die OpenCL-Umgebung verfügt auf der Geräteseite über verschiedene Arten von Speicher, darunter privater Speicher, lokaler Speicher, globaler Speicher und konstanter Speicher, wobei der Hostspeicher auch für Berechnungen verwendet wird. Die Abbildung von Kernel-Funktionen in FPGA verwendet einen OpenCL-Compiler, der eine High-Level-Beschreibungssprache generiert, die mit einer typischen HDL-Entwicklungsumgebung kompiliert wird. Das komplette FPGA-Design, einschließlich Beschleuniger, Kernel-Funktionen, Datenpfad und Speicherstrukturen, wird von einem Offline-Compiler namens OC erstellt. Board-Support-Pakete unterstützen PCIe-Kommunikations- und Speichercontroller für die Kommunikation mit Chipkomponenten in der Laufzeitumgebung sowohl auf der Host- als auch auf der Geräteseite. Dadurch können Kernelfunktionen ausgeführt und mit anderen Ressourcen und Speicherkomponenten kommuniziert werden.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt wird erklärt, dass die OpenCL-Umgebung geräteseitig verschiedene Arten von Speicherkomponenten hat. Zu diesen Speichertypen gehören privater Speicher für jede Arbeitsaufgabe, lokaler Speicher, der von mehreren Arbeitsaufgaben innerhalb einer Arbeitsgruppe gemeinsam genutzt werden kann, globaler Speicher, der von allen Arbeitsaufgaben und Arbeitsgruppen gemeinsam genutzt wird, und konstanter Speicher, der zum Speichern von Konstanten verwendet wird. Der Host-Speicher wird auch für die Berechnung im Host verwendet, und das Gerät verwendet bestimmte Verbindungen wie PCIe QPI oder AXI, um zu kommunizieren und Daten auszutauschen. Der Prozess der Abbildung von Kernelfunktionen in FPGA verwendet den OpenCL-Compiler, der eine Beschreibungssprache auf hoher Ebene generiert, die VHDL oder Verilog sein kann. Diese Implementierung wird mit einer typischen HDL-Entwicklungsumgebung, wie z. B. Quarters, kompiliert, um einen FPGA-Programmierbitstrom zu erzeugen.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Komponenten der Laufzeitumgebung für OpenCL, die den Betriebssystemtreiber, die Low-Level-Hardwarebeschreibung und die OpenCL-API-Implementierungsbibliothek umfasst. Die gesamte Anwendung wird auf dem Prozessor ausgeführt, und für FPGA-Geräte gibt es einen Offline-Compiler namens OC, der das vollständige FPGA-Design erstellt, einschließlich Beschleuniger, Kernel-Funktionen, Datenpfad und Speicherstrukturen, die von den Kerneln verwendet werden. Board-Support-Pakete werden mit der SDK-Umgebung geliefert, die PCIe-Kommunikation und Speichercontroller für die Kommunikation mit Chipkomponenten unterstützt. Die Laufzeitumgebung sowohl auf der Host- als auch auf der Geräteseite ermöglicht die Ausführung von Kernelfunktionen und die Kommunikation mit anderen Ressourcen und Speicherkomponenten.
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