交易中的OpenCL - 页 10

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简单、有效、高效：使用 PyOpenCL 和 PyCUDA 进行 GPU 编程 (1)

使用 PyOpenCL 和 PyCUDA 进行 GPU 编程（一）

该视频介绍了 PyOpenCL 和 PyCUDA，它们是使用 Python 进行高效 GPU 编程的软件包。演讲者强调了 OpenCL 的优势，因为它可以灵活地与其他供应商设备对话，这与 Nvidia 的 CUDA 不同。编程模型涉及索引信息以区分网格中的不同方块，从而允许更多的并行性并减少对内存缓存的依赖。此外，PyOpenCL 和 PyCUDA 允许与计算设备轻松通信和编程，从而提高生产力并促进异步计算。演讲者还讨论了管理设备内存的重要性以及 PyOpenCL 和 PyCUDA 中原子操作的可用性。

• 00:00:00 在本节中，Andreas Faulkner 介绍了 PyOpenCL 和 PyCUDA 作为包，以便使用 Python 进行简单、有效和高效的 GPU 编程。 Faulkner 解释说，PyOpenCL 和 PyCUDA 支持通过 CUDA 或 OpenCL 通过 Python 接口对 GPU 进行编程。此外，他还强调了 OpenCL 的优势，因为与 Nvidia 的 CUDA 设备相比，OpenCL 可以灵活地与其他供应商设备通信。 Faulkner 声称，通过实施不同的系统，GPU 可以比传统 CPU 做得更好，在该系统中，指令由大量粗糙、简单的组件控制。最终，借助 PyOpenCL 和 PyCUDA，程序员可以控制 16 条独立的指令来执行科学计算工作负载。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者讨论了 Cindy Acosta 的核心思想，其中涉及增加更多的并行性来解决内存缓慢的问题。通过添加更多 ALU 并增加共享存储和上下文存储的数量，即使被内存停顿阻塞，芯片也可以继续做有用的工作。目标是对无限数量的内核进行编程，因为在程序中表达并行性比将并行程序转换为顺序程序要容易得多。最终的硬件设计包括 128 个独立的指令集，其组织方式允许更多的并行性并减少对内存缓存和乱序执行的依赖。
  
  
• 00:10:00 在本节中，演讲者解释了如何将计算机硬件映射到一张有无限多森林和故障的图片中，目的是保持硬件的真实规模。这是通过定义工作项来实现的，使用二维网格对工作项的数量进行分组。通过将这些组映射到一台机器，额外的并行性可以转化为顺序执行。 PyOpenCL 和 PyCUDA 提供的编程模型就像一个供芯片放入的并行池，仅当芯片上没有并行时才转移到顺序执行。
  
  
• 00:15:00 在视频的这一部分中，演讲者解释了使用 PyOpenCL 和 PyCUDA 进行 GPU 编程的编程模型。该模型涉及多次运行单个函数，其中每次运行对应于网格中的一个正方形。为了区分网格中的不同方块，使用了索引信息，例如本地和全局 ID，并编写了一个使用此信息访问数据的函数。演讲者继续解释说，OpenCL 是用于 GPU 编程的开放式计算语言，它提供运行时代码生成，是一种与盒子中可用的各种计算能力对话的灵活方式。
  
  
• 00:20:00 在本节中，演讲者讨论了 OpenCL 的使用和实现，并指出至少有三种高质量的实现。由于 CUDA 在 NVIDIA 网页上的存在，它的存在时间更长并且更引人注目，而 OpenCL 已被包括 Apple 在内的多个组织采用。演讲者指出，他教授过一门关于 OpenCL 的课程，并发现这是一个好主意，一些学生选择使用 OpenCL 而不是 CUDA。此外，演讲者强调 OpenCL 和 CUDA 在概念上没有太大区别，性能差异通常是人为的。
  
  
• 00:25:00 在本节中，演讲者讨论了 GPU 编程的架构，从主机和运行时接口开始，并描述了其中的不同平台和计算单元。演讲者随后介绍了 PyOpenCL 及其允许 Python 与各种计算设备进行通信和编程的能力，这可以提高生产率并允许旋转处理，以及其他好处。 PyOpenCL 的使用被认为非常适合利用来自高级语言（例如 Python）的计算设备，而不必担心技术细节。
  
  
• 00:30:00 在本节中，演讲者讨论了在编译时编译与在运行时编译之间的区别，以及为 GPU 编写脚本如何成为一件稳妥的事情。他解释说，对于某些代码，例如速度不那么重要的高级慢冒代码，使用脚本语言进行 GPU 编程是有意义的。此外，由于 CPU 在 GPU 编程中或多或少地被限制为交通警察，因此使用 Python 等脚本语言可以非常快速地完成任务。演讲者随后介绍了 PyOpenCL 以及它如何允许用户在运行时执行 C 源代码并提供本地编译支持。
  
  
• 00:35:00 在本节中，演示者演示了使用 PyOpenCL 和 PyCUDA 进行 GPU 编程，方法是从随机数数组开始并创建 OpenCL 上下文以创建缓冲区以将数据传输到 GPU。然后，他们创建了一个 CL 程序来乘以数据，并使用命令将其调用到大小为 8 的网格上。演示者强调了程序的简单性，并演示了与 CUDA 不同的是，该程序仍然可以在更大的网格尺寸下完美运行。他们最后确认已获得所需的输出，并建议对程序进行更多更改以帮助理解编程模型。
  
  
• 00:40:00 在本节中，演讲者解释了 PyOpenCL 和 PyCUDA 编程中网格大小和工作组大小的概念。重要的是要注意，无论工作组的大小如何，全局网格大小都保持不变。更改工作组大小可能会导致性能出现显着差异。演讲者还讨论了如何更改程序以使用一组 16 x 16 的锻炼，以及如何对每组使用一个工作项目与使用 256 个类别进行基准测试。重要的是要记住，CPU 和 GPU 相互通信，实际计算是异步运行的。
  
  
• 00:45:00 在本节中，讲师解释了如何使用 PyOpenCL 中的内核日志和点等待命令来测量计时。执行基准测试时，时间测量值会在内核日志前后记录下来，并在最后使用 dot wait 命令来确保内核的完整执行。讲师还强调了 PyOpenCL 和 PyCUDA 如何提供对底层的完整访问并自动管理资源，从而更轻松地提高生产力。此外，这些库与其他框架无缝集成，可在所有主要操作系统上运行，包括 Nvidia 等供应商的扩展。
  
  
• 00:50:00 在本节中，演讲者讨论了原子操作在 PyOpenCL 和 PyCUDA 中的可用性，指出它们是标准基础部分的一部分，如果在硬件中不可用，则不会进行仿真。演讲者还提到了在代码生成中使用字符串表示，他们说这是在 PyOpenCL 之上构建的东西。本节结束时，演讲者强调谨慎管理设备内存的重要性，并参考 PyOpenCL 和 PyCUDA 文档的可用性。
  
  
• 00:55:00 在本节中，演讲者解释了 PyOpenCL 和 PyCUDA 如何提高程序员的工作效率，并在编写使用开源库的微不足道的任务时为他们节省宝贵的时间。它们还可以为 Python 造势，让不懂 C++ 的程序员更容易快速编写程序。在开放式 CL 中使用多个上下文有助于从单一来源协调程序的大型计算。

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简单、有效、高效：使用 PyOpenCL 和 PyCUDA 进行 GPU 编程 (2)

使用 PyOpenCL 和 PyCUDA 进行 GPU 编程（二）

该视频讨论了使用 PyOpenCL 和 PyCUDA 进行 GPU 编程的各个方面。演讲者解释了理解程序上下文的重要性，并强调了运行时和设备管理的关键组件。它们提供了有关 PyOpenCL 和 PyCUDA 中的命令队列、同步、分析和缓冲区的宝贵见解。该视频还介绍了如何通过从源代码构建程序来在上下文中执行代码，并强调了在设备中使用元素级操作和同步功能的重要性。演讲者最后讨论了暂存区的好处，并鼓励与会者探索其他以挂钩形式公开的特定于设备的操作。

• 00:00:00 在本节中，演讲者概述了 PyOpenCL 和 PyCUDA 编程框架，讨论了运行时和设备管理的概念和组件。演讲者强调了解程序上下文的重要性，以及如何使用 OpenCL 运行时与不同设备通信。演讲者还谈到了 OpenCL 的实施细节，特别强调了 Apple 的实施。演讲者最后参观了“玩具店”，概述了构成 PyOpenCL 和 PyCUDA 的不同组件。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者指出 PyOpenCL 和 PyCUDA 使用 ICD 加载程序通过动态加载在目录中查找共享库的实际实现。平台提供具有自己上下文的设备组，一旦选择了设备，用户就可以通过将其分配给所需设备来创建上下文。上下文可以跨越多个设备，可用于创建程序和命令。命令的目的是在主机和设备之间进行调解并异步运行。演讲者解释说，工作被提交到队列，默认情况下是顺序的，并指出多个队列可以在一台设备上处于活动状态，从而允许并行处理。
  
  
• 00:10:00 在本节中，演讲者解释了如何使用 PyOpenCL 和 PyCUDA 设置 GPU 编程。他讨论了创建特定于设备并且可以具有多个属性（包括分析）的命令队列。然后，他演示了如何使用英特尔处理器进行矢量加法，并解释了事件标识符对于监控操作时间跨度的重要性。总的来说，演讲者强调了命令队列对 GPU 编程的有用性。
  
  
• 00:15:00 在本节中，演讲者解释了在使用 PyOpenCL 和 PyCUDA 的并行计算中主机和事件之间同步的重要性。他们讨论了如何同时等待多个事件并让命令队列的成员相互等待以确保队列之间的安全切换。演讲者还讨论了数据依赖性以及如何在实现中表达它以告知设备事物如何相互依赖。此外，使用分析可以实现细粒度的时间安排和事件发生时间的精确记录，从而提供非常详细的性能数据。
  
  
• 00:20:00 在本节中，演讲者解释了分析在 GPU 编程中的工作原理以及如何估算执行时间。他还讨论了代码中标记的使用以及如何获取时序数据。演讲者介绍了有向无环图以及在不同 GPU 上的多个执行流之间进行通信时如何使用它们，以及在处理内存时同步和依赖管理的重要性。总体而言，演讲者对使用 PyOpenCL 和 PyCUDA 进行 GPU 编程的各个方面提供了宝贵的见解。
  
  
• 00:25:00 在本节中，演讲者讨论了 PyOpenCL 和 PyCUDA 中的缓冲区，这是一块没有任何类型信息的内存块，可以提交给位于另一台设备上的内核。缓冲区抽象提供了与数据存储位置的完全隔离，确保在同一设备中发生的一切都保持高效。演讲者还详细介绍了三种不同类型的内存分配：复制、使用主机指针和分配。该实现具有它需要了解的所有信息，可以了解数据需要通过什么设备才能最有效。然而，这样做的代价是将数据从一个设备传输到另一个设备可能很昂贵。
  
  
• 00:30:00 在本节中，演讲者解释了如何通过将缓冲区与内容相关联并将数据传输到其中来避免通过传输数据的“后”技术。然而，他们指出，没有缓冲区的物理位置的结果是无法拥有指向在一个内核的生命周期之后持续存在的基址的指针。演讲者还提到，在集群上，用户可以选择创建一个上下文，在一台机器上发送整个集群中所有 OpenGL 设备的单一视图，这可以利用整个前排最严格的词汇。为了获得内存位置，用户将缓冲区附加到联系人，而实现不知道内存是哪个设备的活动代码。
  
  
• 00:35:00 在本节中，演讲者解释了如何使用索引指向 PyOpenCL 和 PyCUDA 中的向量和缓冲区。可以使用内存和主机指定缓冲区，并且可以以满足特定要求的方式实例化它们。这样做的一种方法是通过锁定转录本以打开内存空间以供使用。演讲者建议默认为块传输通常是明智的，因为这将确保内存传输在任何数据被重用之前发生。
  
  
• 00:40:00 在本节中，演讲者讨论了如何通过从源代码构建程序来在上下文中执行代码。演讲者指出，用户可以将内核包含在特定的构建和内部参数中，并改变其他东西。参数可以是空指针、numpy 大小标量或任何具有缓冲区接口的东西。但是，正确计算这些参数很重要。演讲者分享了有一种方法可以避免每次都明确指定大小的整数，方法是预先告诉 OpenCL 所看到的标量的数据类型并避免忘记它们。此外，演讲者还提到了设备管理器，可以通过它快速了解设备及其内存空间。一种通过预先告诉 OpenCL 所看到的标量的数据类型并避免忘记它们来避免每次都明确确定大小的整数的方法。
  
  
• 00:45:00 在本节中，演讲者讨论了 PyOpenCL 和 PyCUDA 中一些令人困惑和不直观的选择，例如内存空间的命名约定以及全局内存和本地内存之间的差异。他们还强调了内存空间的使用，例如设备内存、私有内存和本地内存，以及纹理图像和行程 ID。尽管面临挑战，演讲者还是强调了结合这些特征来编写成功算法的重要性，并强调了能够分配给组件的有用性。
  
  
• 00:50:00 在本节中，演讲者解释了在使用 PyOpenCL 和 PyCUDA 进行编程时使用按元素运算（例如正弦和余弦函数）的好处。他进一步解释说，这些函数很有用，因为您可以像处理标量一样处理矢量，并且可以从接近光源的增量加载和存储。他还指出了在设备中具有同步功能（如屏障和内存栅栏）的重要性，它们允许您在内核启动之间和内核内部进行同步。内存栅栏对于在您之前控制内存操作以防止顺序冲突也很重要。
  
  
• 00:55:00 在本节中，演讲者解释了临时区域的用途，以保护可变珊瑚礁，数据可以在 CPU 和 GPU 之间传输，以实现不间断和公共操作。演讲者还提到了 PyOpenCL，它将特定于设备的操作包装在最低级别并使其可用。此外，演讲者还介绍了“交换”操作，该操作允许进行漫画提交的任意复杂操作。演讲者鼓励与会者提出更多问题或探索其他以挂钩形式公开的特定于设备的操作。

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简单、有效、高效：使用 PyOpenCL 和 PyCUDA 进行 GPU 编程 (3)

使用 PyOpenCL 和 PyCUDA 进行 GPU 编程（三）

在使用 PyOpenCL 和 PyCUDA 进行 GPU 编程的视频系列的这一部分中，演示者讨论了各种主题，包括使用属性优化代码、内存管理、代码生成以及使用 PyOpenCL 和 PyCuda 的好处。演示者强调了在运行时生成多种代码的优势，并解释了字符串替换、构建语法树以及使用 Python 和执行语言如何帮助创建灵活高效的代码。演示者还警告了在 Python 中使用控制结构时的潜在陷阱，但演示了分析算法的抽象方法如何帮助提高并行性。总的来说，该视频为使用 PyOpenCL 和 PyCUDA 库优化 GPU 编程提供了宝贵的见解和技巧。

该视频还讨论了为 GPU 编程评估和选择不同代码的策略。建议进行概要分析，分析命令和事件输出以确定代码的提交时间和运行持续时间。其他评估选项包括分析 NVIDIA 编译器日志和观察代码的运行时间。该视频还介绍了在 PyCUDA 和 PyOpenCL 编程中为一组查找最佳值的搜索策略。演讲者建议使用分析器来分析程序性能，并提到 Nvidia 分析补丁的变通办法对代码美观的影响。

• 00:00:00 在视频的这一部分，主持人回顾了他认为写得很好且易于阅读的 OpenCL 规范。此外，他提醒观众确保垃圾收集器在启动从主机内存到设备的传输时不会损害内存。演示者继续解释隐式和显式工作组，并展示 AutoTune 如何生成不同版本的代码以使开发人员能够选择最合适的版本。最后，他展示了自己制作的玩具，该玩具可视化了网格上粒子的运动。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者解释了如何使用某些属性为编译器提供额外的知识并提高代码的性能。他提到了两个可以指定的属性——类型和所需的工作组大小 XY Z。例如，类型告诉编译器代码中的主要计算单位将是浮点数，编译器可以决定使用什么寄存器会像。所需的工作组大小 XYZ 可用于帮助编译器更快地执行乘法任务并优化访问模式。演讲者还提到了页面锁定内存，这是更接近处理器的内存，无需主机帮助即可访问。它隐藏在 OpenGL 中的命令警报后指针后面，在 GPU 编程中很有用。
  
  
• 00:10:00 在本节中，演讲者讨论了内存以及如何从 GPU 和主机地址空间访问它，并指出它如何在 OpenCL 和 CUDA 上工作，但存在一些限制，例如 OpenCL 中缺少来自线性内存的纹理。演讲者还提到了 Apple 的 OpenCL 实施与缓存等功能的不同之处，这些功能可能会给调试带来问题。此外，发言人指出，据报道英特尔不喜欢 OpenCL 并正在推出自己的东西，而苹果公司则强迫他们哀叹大象的耳朵。最后，演讲者建议 AMD 的 GPU 实现值得一试，特别是对于需要更多浮点运算能力的超级头重脚轻的作品。
  
  
• 00:15:00 在本节中，演讲者讨论了代码生成，这需要在运行时创建多种代码以使代码适应不同的情况。出于多种原因，生成代码是一个有用的想法，包括自动调整和适应各种用户请求，例如不同的数据类型。演讲者建议 Python 是执行文本处理和生成代码的绝佳方式。
  
  
• 00:20:00 在本节中，演讲者讨论了如何为紧密的代码内部循环带来灵活性。他解释说，在编写库时，重要的是在代码处于紧密内循环的位置允许灵活性。他提到了实现这种灵活性的三种主要方法：字符串替换、构建语法树和生成代码。演讲者还指出，结合使用 Python 和 PyOpenCL 或 PyCUDA 等执行语言可以帮助发挥每种语言的优势，并创建一种合理的方式来构建不太流畅的代码。最后，他解释了 NumPy 库对线性代数的好处，以及它如何在运行时热电联产之外为您提供帮助。
  
  
• 00:25:00 在本节中，演讲者讨论了使用 PyOpenCL 和 PyCuda 这两个用于 GPU 编程的 Python 库的好处。这些库允许任意混合类型，并且可以有效地处理操作的矢量化。在处理表达式求值时，这些库使用一种称为逐元素内核的工具，可以避免创建临时数组并随后丢弃的需要。 PyOpenCL 和 PyCuda 还为数据并行操作提供了便利，例如逐元素累积归约，它可以执行诸如对持有人求和的操作。演讲者得出结论，这些库可以轻松处理所有不同的数据类型组合，同时处理并行或顺序运行的操作。
  
  
• 00:30:00 在本节中，演示者讨论了将标量留在 GPU 上而不是来回传输标量的优势，后者可能会导致效率低下。他还谈到了可以生成网页并在代码脚本中替换不同关键字的模板引擎。主持人强调，这些技术并不是魔术，而是简单实用的工具，可以使程序员受益匪浅。
  
  
• 00:35:00 在本节中，演示者通过展示过程如何工作的示例来讨论使用模板引擎来简化生成代码的过程。模板引擎允许在美元符号之间使用 Python 表达式，这有助于展开循环和创建扩展。生成的输出是源代码，然后必须将其手动输入到 CL 中。主持人在听众试图理解过程时回答他们的问题。
  
  
• 00:40:00 在本节中，演讲者讨论了 Python 支持的控制结构的可用性，但警告说，如果程序员不小心，这会给程序员带来很多麻烦。他们继续讨论缩减示例并解释如何以任意可能性生成代码，因为 PyOpenCL 具有 Python 功能，允许您忽略或包括所有新的夜晚。他们得出的结论是 PI 打开了语法树，这种复制粘贴的方式勉强说得过去。
  
  
• 00:45:00 在本节中，演讲者解释说，如果用户通过结构化生成代码以结构良好的方式执行任务，它可以用于构建项目的某些部分，但可能不适合构建整个项目。演讲者继续讨论如何进行矢量加法和减法的示例，这被视为前两个的函数，然后是结果的另一个函数，并使用基于树的方法实现。然后要求用户决定他们将要完成和等待的工作量，然后是所有工作原理的图形表示。
  
  
• 00:50:00 在本节中，演讲者解释了如何提高先前代码版本中的并行性以使其更高效。他们建议使用一种抽象方法来分析基于工作和工作量的算法，以确定任务的并行程度。他们提到公司的目标是平衡工作人员规模和依赖性的运行时间以提高并行性。他们还给出了最终版本的归约代码示例，其中包括变量、数学表达式和直接归约表达式。然后他们演示代码生成以提高性能和双重支持。
  
  
• 00:55:00 在本节中，演讲者讨论了使用 PyOpenCL 和 PyCUDA 的归约表达式的实现，并举例说明了如何为特定数量的项目生成代码。他们提到了 PyCUDA 中模板元编程的使用以及它是如何难以理解的。演讲者认为，PyOpenCL 和 PyCUDA 能够从单一来源无冗余地生成各种代码，这使其成为一种有用的工具。
  
  
• 01:00:00 在这部分视频中，演讲者讨论了如何评估和选择用于 GPU 编程的不同代码。他们建议使用性能分析（可以使用命令 Q 打开），并分析命令和事件输出以确定代码何时提交以及运行了多长时间。其他评估选项包括分析 NVIDIA 编译器日志、计算提供的金额以及观察代码的运行时间。如果要评估的代码数量超过一个午休时间可以完成的数量，他们建议要么进行详尽搜索，要么使用正交搜索方法，例如 Mike Rita 的编译器缓存提供的方法。
  
  
• 01:05:00 在本节中，演讲者讨论了在 PyCUDA 和 PyOpenCL 编程中为一组寻找最佳值的搜索策略。该策略涉及找到一个组，写下所有选项，并进行本地目标搜索。演讲者还分享说，人们搜索的大多数内容都相对简单，专家意见对于优化代码很有价值。演讲者建议使用分析器来分析程序性能，并提到由于 Nvidia 分析补丁的变通办法，代码可能不漂亮。

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简单、有效、高效：使用 PyOpenCL 和 PyCUDA 进行 GPU 编程 (4)

使用 PyOpenCL 和 PyCUDA 进行 GPU 编程（四）

该视频系列涵盖了与使用 PyOpenCL 和 PyCUDA 进行 GPU 编程相关的各种主题。演讲者分享了代码示例并讨论了开发周期、上下文创建以及两种工具之间的差异。他们还涉及碰撞检测、不连续伽辽金方法、偏微分方程的变分公式以及优化矩阵向量乘法。此外，演讲者还谈到了计算矩阵产品的挑战，并强调了 CPU 和 GPU 在内存带宽方面的性能差异。该视频最后强调了使用 PyOpenCL 和 PyCUDA 时性能优化的重要性。

该视频还讨论了将脚本和运行时热电联产与 PyOpenCL 和 PyCUDA 相结合的优势。演讲者解释说，这种方法可以提高应用程序性能并降低时间步长的挑战性。在 Maxwell 解决方案平面和吸入功率的演示中，好处是显而易见的。演讲者建议结合使用这些工具是一个好主意，并且有进一步探索的潜力。

• 00:00:00 在本节中，演讲者分享了他的代码，该代码类似于 PyOpenCL，但在 PyCUDA 中用于 GPU 编程。他为设备副本分配内存并展示执行元素乘法的内核。他还提到了他们如何拥有多个设备地址，以及与 PyOpenCL 相比 PyCUDA 的一些功能。最后，他讨论了稀疏矩阵向量计算以及共轭梯度如何根据内部过程来决定是否收敛，从而在数据在CPU和GPU之间来回传输的同时继续进行计算。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者讨论了使用脚本语言而不是编译代码进行 GPU 编程的开发周期，以及前者的缺点。他们解释说，虽然编译后的代码有助于在编译期间捕获错误并提高性能，但脚本语言不允许这样做。然而，他们认为 PyCUDA 和 PyOpenCL 包可以通过允许调用编译器并避免调用之间的等待时间来帮助消除这一问题。此外，他们还提到了运行时 API 和驱动程序 API 的区别，以及让运行时 API 库创建工作环境的要求。
  
  
• 00:10:00 在本节中，演讲者讨论了 PyOpenCL 和 PyCUDA 之间的区别。两种工具中的上下文对象都可以用不同的方式创建。但是，它们都提供了文档，使用户可以更轻松地开发内核。演讲者鼓励使用微基准来模拟性能，从而在编写智能代码时优化性能。然后他们继续展示如何定义碰撞检测，使其适用于一系列线性代数问题。
  
  
• 00:15:00 在本节中，演讲者讨论了一个模型，该模型用于指定主体不足以捕获距离，但承认它不足以捕获所有内容。然后，他分享了将数据加载到共享内存并遍历内核可能性的代码。演讲者讨论了针对特定解决方案的优化以及如何在循环中潜在地重用变量。然后他解释了间断伽辽金方法，这是一种用于时间依赖守恒键的有限元方法。该方法包括按部分积分并获得跨元素的边界项，并可选择在元素的边界上积分。
  
  
• 00:20:00 在本节中，演讲者讨论了由于测试函数和解决方案空间具有不连续性，如何处理政府界面界面上两个不同有效值的挑战。演讲者建议使用为有限体积法开发的黎曼求解器理论。通过求解守恒定律原理并沿界面选择两个值中的任何一个，可以创建弱共振峰。这种方法在求解方程时给出了不同值之间的通信。可以使用不同的数学方案，但使用黎曼求解器可以求解方程，使其落入解空间。
  
  
• 00:25:00 在本节中，演讲者讨论了 PDE 的变分公式的公式，其中涉及代入基函数以引入逐元素矩阵，由此产生的内积视图导致质量矩阵。他们还讨论了质量矩阵的求逆，它可以针对一个相当简单的方案逐个元素地执行，以及使用 EG 的方案的简化，它非常适合局部密集数据并且通常用作高-订购方法。
  
  
• 00:30:00 在本节中，演讲者讨论了使用高阶的计算强度，这使得使用 PyOpenCL 和 PyCUDA 进行 GPU 编程成为一个有吸引力的选择。在处理线性守恒定律时，需要根据其复杂性做出一定的选择，而在拍摄中等端口时，业务变得更易于管理。渐近运行时由每个元素的两个矩阵向量乘积支配，某些计算比张量乘积元素更有利可图。使用的近似空间是地球村空间周围的局部空间，利用张量积结构不会提供任何优势。
  
  
• 00:35:00 在本节中，视频探讨了如何通过在不同工作人员之间分配工作量来优化矩阵向量乘法。演讲者讨论了每个工作人员使用一个元素或每个工作人员使用多个元素之间的权衡，考虑内存使用和合并内存访问等因素。他们还研究了在元素粒度或组粒度计算之间的选择，以及如何平衡数据重用和并行性。该视频最后指出，这些决定取决于各种因素，例如矩阵大小和输出缓冲区大小。
  
  
• 00:40:00 在关于使用 PyOpenCL 和 PyCUDA 进行 GPU 编程的视频的这一部分中，演讲者讨论了计算中的粒度以及计算填充 70 所需的最小粒度级别，从而满足区域填充要求，其中的倍数为其他计算强制执行的最小粒度级别。讨论了代码的性能方面和灵活性方面，演讲者展示了一张图表，显示了相对于盒子大小以并行方式完成的事情的顺序，并强调了提高代码性能的持久价值，而不是要靠硬件。还从 CS 的角度突出显示了变化公式和通量项。
  
  
• 00:45:00 在本节中，演讲者讨论了从用数学符号编写的论文中转录一个紧密的内部循环并将其实现为代码的挑战。为了应对这一挑战，实施应与论文的数学符号紧密匹配。此外，在执行的代码和用户的代码之间有一层思考提供了代码生成的不可忽视的好处。演讲者解释说，可以使用 PyOpenCL 和 PyCUDA 编写高性能代码，并且性能可与高端的手动调整实现相媲美。他们还指出，它们超过了 GTX 280 上的内存带宽，并且使用额外的缓存有助于提高性能。
  
  
• 00:50:00 在本节中，演讲者讨论了由于内存空间有限而导致的计算矩阵产品的挑战。尽管计算效率很高，但内存不足以存储所有工作，研究人员必须将矩阵分解成更小的位才能执行运算。他们还强调，在短数据集和胖数据集上运行良好的矩阵乘积不容易用 GPU 系统进行调整，因为没有人针对 GPU 对其进行优化。尽管 CPU 可以更有效地处理短数据集的琐碎三重循环矩阵矩阵，但 GPU 系统仍然更好——与 64 个高等法院 PC 相比，16 个 GPU 的性能更快。
  
  
• 00:55:00 在本节中，演讲者讨论了 CPU 和 GPU 在内存带宽方面的性能以及实际场景的实际比较。他还强调，出于实用目的，最好将实际性能与理论峰值性能进行比较，而不是将添加到机器的内核数量进行比较。演讲者还谈到了使用双精度提高性能的潜力，并提到了在不影响计算准确性的情况下操纵计算以获得更好结果的可能性。本节结束时，演讲者重点介绍了使用 PyOpenCL 和 PyCUDA 进行 GPU 编程中与时间集成和参与者相关的一些关键问题。
  
  
• 01:00:00 在视频的这一部分，演讲者谈到了将脚本和运行时热电联产与 PyOpenCL 和 PyCUDA 结合使用的好处。他解释说，它可以带来多种好处，例如减少时间步长的痛苦并提高应用程序的性能，如视频中所见的 Maxwell 解平面和吸力所示。他最后说，将这些工具结合使用可能是一个好主意，而且肯定还有更多可以做的事情。

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Par Lab Boot Camp @ UC Berkeley - GPU、CUDA、OpenCL 编程

Par Lab Boot Camp @ UC Berkeley - GPU、CUDA、OpenCL 编程

在此视频中，演讲者概述了 GPGPU 计算，主要关注 CUDA 并包括 OpenCL。 CUDA 编程模型旨在使 GPU 硬件更易于访问和具有固有的可扩展性，从而允许在具有不同程度的浮点流水线的一系列不同处理器上进行数据并行编程。本讲座深入探讨了编写 CUDA 程序的语法、CUDA 编程模型中的线程层次结构、CUDA 内存层次结构、内存一致性和使用内存栅栏指令以强制执行内存操作顺序的需要，以及并行的重要性使用 CPU 和 GPU 在现代平台上进行编程。最后，演讲者讨论了 OpenCL，这是一种更加实用和可移植的编程模型，已由 Chronos 等组织标准化，并涉及各种硬件和软件供应商（如 Apple）之间的协作。

视频中的演讲者讨论了 CUDA 和 OpenCL 编程语言之间的区别。他指出，这两种语言有相似之处，但 CUDA 具有更好的语法，并且由于其成熟的软件堆栈和工业采用而被更广泛地采用。相比之下，OpenCL 的目标是可移植性，但可能无法提供性能可移植性，这可能会影响其采用。然而，OpenCL 是一个得到多家公司支持的行业标准。此外，演讲者还谈到了 CPU 与 GPU 的编程方法以及 Jacket 的使用，它封装了 Matlab 并在 GPU 上运行。演讲者最后讨论了该计划如何根据参与者的反馈每年发生变化，并鼓励与会者参观标准实验室。

• 00:00:00 在本节中，演讲者介绍了自己并概述了 GPGPU 计算讲座的议程，主要关注 CUDA 和 OpenCL。他简要概述了 GPU 硬件及其随着 CUDA 和 OpenCL 的引入从专门的、不可编程的图形单元到更强大、更灵活的可编程单元的演变。 CUDA 编程模型旨在使 GPU 硬件更易于访问和具有固有的可扩展性，从而允许在具有不同程度的浮点流水线的一系列不同处理器上进行数据并行编程。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者解释了使通用程序员可以访问 SIMD 硬件的目标，这需要以允许可扩展性的方式表达许多独立的计算块。演讲者深入研究了编写 CUDA 程序的语法，这涉及访问 GPU 拥有的硬件以及使用在实际 GPU 上以 sindi 方式执行的多指令多数据线程抽象。强调 CUDA 内存副本是主机和设备之间通信的基本方式，演讲者指出通信通过系统中的 PCI Express 链路传输，速度相对较慢，因此有必要尽量减少数据传输以获得最佳效果表现。还提供了矢量计算的简要概述。
  
  
• 00:10:00 在本节中，视频介绍了如何将用于向量加法的标准 C++ 代码更改为并行 CUDA 程序。通过添加标签，程序被编译为在 GPU 上运行，线程使用块和线程索引来确定每个线程应该处理数组的哪个元素。该视频还指出，让简单的 CUDA 程序运行起来相对容易，但优化性能需要额外的努力。此外，该视频还概述了 CUDA 软件环境、CUDA 编程模型中的线程层次结构以及由流式多处理器组成的 GPU 架构。
  
  
• 00:15:00 在视频的这一部分，演讲者讨论了在 GPU 上并行执行的网格和线程块的结构。一个网格是一组最多 32 个线程块，每个线程块最多可以执行 1,000 个 CUDA 线程。每个 CUDA 线程都是一个轻量级、独立的执行上下文，具有自己的程序状态，可以从 GPU DRAM 中的任何地址加载。此外，32 个 CUDA 线程组形成一个 warp，它以锁步方式执行，对于高带宽内存访问至关重要。演讲者解释说，warp 是一个性能优化细节，但它们对于最大化执行硬件的效率很重要。
  
  
• 00:20:00 在本节中，演讲者解释了使用 CUDA 为 NVIDIA GPU 编写代码的基本构建块。线程块就像一个虚拟化的多线程核心，可以根据指定的数据大小动态配置它可以访问的 CUDA 线程、寄存器和 L1 缓存的数量。线程块通常包括中等粒度的数据并行任务，并且块内的所有线程共享相同的块索引标识符。块内的线程可以通过类似屏障的内在同步或通过快速片上共享内存进行通信。网格是一组线程块，网格内的所有线程块具有相同的入口点，仅块索引号不同。该程序必须对块执行的任何交错有效，并且每个网格有许多线程块以占用整个 GPU 是个好主意。线程层次结构的最高层是流，它是可选的，但对于并发执行多个内核函数是必需的。
  
  
• 00:25:00 在本节中，演讲者讨论了 CUDA 内存层次结构，从充当寄存器文件后备存储的每线程本地内存开始。每个 CUDA 线程都可以私有访问编译时指定的可配置数量的寄存器，内存系统与线程编程模型保持一致。还有暂存器内存，可用作 16 KB 的 L1 高速缓存和 48 KB 的软件管理暂存器，或相反，在调用内核时可动态配置。全局存储器比片上存储器昂贵得多，就周期数而言，延迟是其一百倍以上。寄存器和片上存储器保存程序的状态，而全局存储器保存持久状态。
  
  
• 00:30:00 在本节中，演讲者讨论了 GPU 和 CPU 的内存层次结构。与全局 DRAM 相比，GPU 的 L1 缓存总带宽更高，模组大小的 GPU 每秒可访问 DRAM 约 100 GB。此外，内存层次结构中还有其他偶尔有用的组件，例如 64 KB 常量内存和 CUDA 纹理内存。可以使用多个 GPU，每个 GPU 都有自己独立的全局内存，与 CPU 内存分开。 CUDA 内存层次结构最重要的方面是使用快速 onship 共享内存的线程块内的通信，这需要使用同步线程函数来同步线程块内的线程。
  
  
• 00:35:00 在本节中，讲师提供了一个使用共享内存转置矩阵的代码片段，这对于表示比内存带宽高得多的并发性至关重要。虽然可以通过 on-begin 和 end 上的标记静态声明共享变量，但可以通过整数索引使用 extern 动态分配整个数组。便笺簿和同步线程对于线程块内的几乎所有通信都是必不可少的，线程之间共享的数据除外。访问共享内存会导致存储区冲突，从而严重降低性能。这个问题可以通过交错指针来缓解，这样就可以在不造成任何时间延迟的情况下访问存储体。最后，讲师谈到了原子内存操作，尽管成本很高，但它使用户能够从程序中的所有线程访问相同的内存位置。
  
  
• 00:40:00 在本节中，演讲者讨论了内存一致性以及使用内存栅栏指令以强制执行内存操作顺序的必要性。硬件自动同步多个线程的访问，但如果程序员不使用内存栅栏指令，一些添加可能不会生效。演讲者还解释了某些操作（如交换、比较和交换）如何有助于实现自旋锁。他们警告说，由于内存系统如何实现高性能，不能假定内存访问以与执行顺序相同的顺序全局出现。最后，演讲者谈到了 CUDA 是如何被设计成功能宽容的，但硬件实现对于从中获得性能至关重要。
  
  
• 00:45:00 在本节中，演讲者解释了线程块的概念，线程块相当于单个流式多处理器，以及它们如何访问寄存器文件、L1 缓存、指令缓存和纹理单元等多种内存资源.一个由多个线程块组成的网格可以利用 GPU 上的多个流式多处理器，而且通常情况下，一个网格足以使整个 GPU 饱和。但是在grid不够大的场景下，需要多个stream并行执行多个grid，才能覆盖整个GPU。为了隐藏功能单元和 PCI Express 传输的执行延迟，演讲者建议在同一线程块中有多个 warp 独立执行，同时主动使用共享内存和 L1 缓存。由于内存利用率主导性能调整，因此必须重用从内存加载的每个字节至少十到二十次以优化性能，并且演讲者提供了有关如何提高内存利用率的进一步指导。
  
  
• 00:50:00 在视频的这一部分，演讲者讨论了并行编程在具有 CPU、GPU 和其他处理器的现代平台中的重要性。他指出，每个程序都应该利用它需要的所有计算资源，而且世界在很多方面都变得更加多样化。他还强调需要一个行业标准来访问并行硬件以编写可维护的并行软件，以及在 SDK 中编写并行代码的更高级别的编程环境。此外，他还提到了各种失败的编程语言，程序不能注重漂亮，而是要找到一个好的编程模型。演讲者还谈到了 OpenCL，表示它尽量不要漂亮，并提供了 CUDA 的替代方案。
  
  
• 00:55:00 在本节中，演讲者讨论了实用性和可移植性在 GPU 编程模型中的重要性，因为它们需要能够在各种硬件上运行并具有较长的软件生命周期。这给 CUDA 带来了问题，它只运行在 Nvidia 的硬件上，而且非常具体和类型化，让一些人难以采用。另一方面，OpenCL 是一种更加实用和可移植的编程模型，已由 Chronos 等组织标准化，并涉及各种硬件和软件供应商（如 Apple）之间的协作。 OpenCL 的高级视图在平台建模方面类似于 CUDA，它使用命令队列、工作项和类似的内存模型。然而，OpenCL 的语法要复杂得多，并且有数百种不同的函数用于各种操作。向量加法示例再次与内核函数的 OpenCL 代码一起呈现，其中涉及删除 for 循环、添加内核标记和指针的附加标记。
  
  
• 01:00:00 在本节中，演讲者讨论了 CUDA 和 OpenCL 之间的差异，两者都允许用户对不同类型的硬件进行编程。虽然它们共享相似的语法，但 CUDA 提供了更成熟的软件堆栈和更广泛的工业采用，从而产生了更广泛的应用程序。另一方面，OpenCL 的目标是可移植性，但可能无法提供性能可移植性，如果不加以解决，可能会阻碍其采用。尽管如此，OpenCL 是一个行业标准并得到多家公司的支持，这让开发人员对其软件的投资充满信心。尽管 OpenCL 是 CUDA 的竞争对手，但 Nvidia 仍然支持它，发言人澄清 Nvidia 可能不会为 OpenCL 生成优化代码。
  
  
• 01:05:00 在本节中，演讲者讨论了 OpenCL 和 CUDA 编程语言之间的异同。虽然两者有相似之处，但 CUDA 编程语言提供了更好的语法，并且无需了解任何 OpenCL API 即可使用它。编译器不同的主要原因完全是实用主义，因为 NVIDIA 选择不让他们的 OpenCL 编译器开源。 CPU 与 GPU 编程的方法是针对 GPU 并摆脱线程块内的所有并行化，将线程块变成 P 线程或在单个 CPU 内核上运行的 openmp 线程，并将扭曲映射到上交所指示。演讲者还谈到了 Jacket，它封装了 Matlab 并在 GPU 上运行，尽管很难说像 Jacket 这样的程序可以在多大程度上发挥 CUDA 的全部潜力。
  
  
• 01:10:00 在本节中，演讲者讨论了他们如何根据参与者的反馈每年更改计划。他们计划发送一份表格，询问与会者喜欢什么、不喜欢什么以及可以改进什么。将创建一个小组，演讲者将聚集在一起，在舞台上进行随意的讨论和辩论。与会者还要求参观 par 实验室，因此我们鼓励他们亲自参观和参观该空间。最后，演讲者感谢大家，并祝大家度过一个愉快的学期。

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在兰伯特实验室学习：什么是 OpenCL？

什么是 OpenCL？

在这段关于 OpenCL 的视频中，演示者介绍了图形处理单元 (GPU) 及其在图形编程中的用途，然后解释了如何将它们用于通用计算。然后将 OpenCL 作为 API 介绍，允许开发人员在独立于平台的同时实现特定于供应商的优化，演讲者强调了任务设计对于实现最佳 GPU 性能的重要性。解释了 OpenCL 中的同步，并使用类 C 语言展示了一个示例 GPU 程序。演讲者还演示了 OpenCL 如何显着加快计算速度，并提供了使用 GPU 的建议。

• 00:00:00 在本节中，演示者解释了图形处理单元 (GPU) 的传统用途，即图形编程，例如实时渲染图片或用于需要专用和高性能硬件的预渲染应用程序。通用 GPU 编程被讨论为将图形卡用于图形以外的任务，这些任务是高度计算密集且需要高性能的。然后将 OpenCL 作为一个 API 引入，为所有特定于供应商的框架和实现提供一个通用接口，使得在独立于平台的同时仍然可以获得特定于供应商的优化成为可能，这很有用，因为 GPU 是高度专业化且依赖于平台的部分硬件。
  
  
• 00:05:00 在视频的这一部分，演讲者讨论了适用于 GPU 优化的任务的特征。将任务划分为可以在不同线程中同时运行的更小的子任务是很重要的。子任务的形状和组成应该几乎相同，以便在多线程上运行。任务在同步方面必须相互独立，因为不需要跨工作组同步。该视频强调，子任务彼此发散的越多，性能就越差，使用 CPU 的速度可能会更快。因此，要利用 GPU 的处理能力，必须仔细设计和优化任务。
  
  
• 00:10:00 在本节中，演讲者解释了 OpenCL 中同步的主要方式，即屏障功能。此函数充当检查点，所有线程都必须到达该检查点才能继续执行。虽然不是超级性能，屏障功能对于确保所有线程在正确的时刻同步仍然是至关重要的。演讲者接着展示了一个用与 C 语言非常相似的语言编写的示例 GPU 程序，并解释了不同的参数和代码的逻辑。最后，演讲者对一个使用 Python 和 OpenCL 计算前百万平方数的程序进行了基准测试。
  
  
• 00:15:00 在本节中，演讲者讨论了他们的 Python 脚本，该脚本采用一百万个数字的数组并对每个数字进行平方。然后，他们探索了 Python 中的多处理库并创建了一个大小为 5 的线程池，但发现并行运行它实际上会减慢计算速度。最后，他们展示了一个 OpenCL 示例，该示例使用在程序内存中存储为字符串的 C 内核函数，并通过必要的样板代码来执行内核函数。 OpenCL 示例执行时间为一毫秒，与之前的 Python 实现相比有了显着改进。
  
  
• 00:20:00 在本节中，演讲者解释说 GPU 编程可以显着加快代码瓶颈，方法是将所需时间从 160 毫秒减少到大约 1 毫秒，速度提高了 100 倍。这种加速可以产生巨大的差异，两个数量级可以“制造或打破”代码中的瓶颈。开发人员使用 GPU 的最佳方式是访问本地 GPU 而不是在远程机器上工作，尽管 Google Cloud 确实提供了对云端 GPU 的访问。 OpenCL 与不同的 GPU 硬件无关，因此无论其 GPU 硬件如何，开发人员都可以使用它。然而，开发人员需要仔细设计他们处理问题的方式以充分利用 GPU，因为子任务功能需要明确，因此必须仔细设计子任务。

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使用 OpenCL 加速机器学习

使用 OpenCL 加速机器学习

在网络研讨会“使用 OpenCL 加速机器学习”中，演讲者讨论了可以针对机器学习应用对 OpenCL 进行的优化。其中一位演讲者概述了他们如何使用开源 OneDNN 库比较 OpenCL 和英特尔 GPU 上的汇编。他们专注于针对 Intel 硬件进行优化，但也为其他硬件提供接口并支持多种数据类型和格式。该小组还讨论了使用 OpenCL 优化机器学习工作流程的挑战，以及将 OpenCL 集成到流行的机器学习框架中。此外，他们指出，跨不同框架整合 OpenCL 的使用可能已经过时了。最后，演讲者讨论了使用 Qualcomm ML 扩展的性能优势，特别是对于某些关键运算符，如卷积，这在图像处理应用中很重要。

在“使用 OpenCL 加速机器学习”视频中，小组成员讨论了可以采用机器学习的各种用例，包括计算摄影和自然语言处理。他们强调需要优化机器学习工作负载并根据研究结果进行扩展。此外，小组成员认为语音是使用机器学习的高级用户界面的重要增长领域。会议最后感谢彼此和听众加入讨论，并提醒参与者通过调查提供反馈。

• 00:00:00 在网络研讨会的这一部分，Chronos Group 总裁 Neil Trevitt 简要概述了 Chronos 机器学习论坛，这是一个开放论坛，旨在促进 Chronos 社区与机器学习硬件之间的持续交流，以及软件社区。 Trevitt 指出，OpenCL 已经广泛应用于机器学习和推理市场，而且 OpenCL 最近的许多扩展都与机器学习和推理加速相关。机器学习论坛是开发人员提供输入的机会，也是 Chronos 向更广泛的社区展示更新和路线图信息的机会。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者是英特尔的 AI 算法工程师，讨论了他们在比较英特尔 GPU 上的 OpenCL 和汇编以使用开源库 OneDNN 优化机器学习工作负载方面的工作。他解释说，他们的团队专注于优化英特尔硬件，但也为其他硬件提供接口并支持多种数据类型和格式。他们使用基于即时编译的架构来根据问题和硬件选择最佳实现，并针对即将推出的和现有的集成 GPU 进行优化。他继续讨论他们的比较结果和他们遇到的问题，引导他们做出优化决策。
  
  
• 00:10:00 在这一部分，演讲者讨论了GPU是如何划分的，向量引擎和矩阵引擎是如何进行主要计算的。演讲者解释了他们如何优化卷积和数据重新排序，以及他们如何使用英特尔硬件的子组和扩展。他们提到有计划通过向 sprv 和 sickle 添加扩展来实现更简单的访问。他们还讨论了他们的汇编方面的事情，使用 ac plus 库在英特尔 GPU 上生成汇编。最后，他们谈到了他们能够通过优化在 OpenCL 上实现的显着加速。
  
  
• 00:15:00 在本节中，演讲者讨论了他们对 OpenCL 和引擎实现的分析，指出 OpenCL 实现在特定条件下发出更短的读取指令和额外指令。不过，他们指出，这些问题并不是根本性的，可以通过与英特尔的编译器团队合作修改实现来解决。演讲者还讨论了汇编的使用，这对于揭示实施中的差距很有用，但对生产率不利。最后，他们提到了他们采用的程序集生成器，它允许更快地生成代码，并能够为问题指定优化转换。
  
  
• 00:20:00 在本节中，演讲者讨论了他们如何仅使用一个指定的转换更有效地组合优化，这有助于避免多个实现的扩散。接下来，焦点转移到 Balaji Kalidas，他讨论了 Qualcomm 支持的扩展和特性，以帮助加速机器学习，他指出这种机器学习在移动设备上正在迅速发展。虽然 GPU 仍然是一个流行的选择，但演讲者指出，功耗、低延迟调度以及与片上系统上其他模块的同步都是需要解决的关键考虑因素，以确保在移动设备上进行高效的机器学习。演讲者提到了零拷贝数据导入/导出以及 Android 硬件缓冲区和 DMA 缓冲区导入/导出等功能，以帮助解决这些问题。
  
  
• 00:25:00 在本节中，演讲者讨论了 CL qcom ml-ops 扩展，这是 Qualcomm 供应商扩展，用于在运算级别加速其 GPU 上的机器学习。该扩展尽可能多地使用现有的 OpenCL 构造，包括命令提示、事件和缓冲区，并且可以与其他 OpenCL 内核完全互操作。扩展的主要用例之一是边缘训练，它允许迁移学习、个性化和联合学习，但边缘训练的主要限制因素是内存占用。为了解决这个问题，演讲者解释了张量批处理方法，该方法使用一种改进的方法将张量批处理大小保持为一个，并进行多次前向和反向传递，直到完成该批处理。这种方法允许使用更大的批量大小训练相同的结果，同时减少内存占用。
  
  
• 00:30:00 在本节中，演讲者讨论了几个可以加速机器学习任务的 OpenCL 扩展。提到的第一个扩展是八位点积供应商扩展，它可以在实施八位量化 DNNS 时提供显着的性能优势。下一个讨论的扩展是“clq com recordable queues”，它允许记录一系列 ND 范围的内核命令，这些命令可以通过特殊的调度调用重放，显着改善 CPU 功耗和调度延迟，这是至关重要的在流模式机器学习用例中。其他扩展，如零复制、子组操作、浮点原子、来自缓冲区的通用图像以及命令缓冲区记录和重放，也可用于机器学习，可作为高通扩展使用或从 Chronos 发货。
  
  
• 00:35:00 一次性提交更多的内核比单独提交更有效。这就是可记录队列的用武之地，因为它们允许记录和预处理一大批内核，每个实例之间只有一个或两个参数发生变化。这显着减少了实施必须完成的工作量并节省了 CPU 功率。此外，它有助于确保最大的 GPU 利用率并最大限度地减少调度之间的空闲时间。这对于需要数百个内核按顺序运行的机器学习模型尤为重要。总的来说，可记录队列是使用 OpenCL 提高机器学习加速效率的一个有价值的扩展。
  
  
• 00:40:00 在本节中，小组讨论了使用 OpenCL 优化机器学习工作流程的挑战，包括确定批处理工作的最佳时间和大小，以及冲洗。他们提到像 Carbon Queues 这样的工具可以帮助解决这些问题。还讨论了作为 OpenCL 主要障碍的编译时间问题，但这不是一个容易解决的问题。该小组建议在 OpenCL 级别使用专业化常量以潜在地减少生成的内核数量，但实施需要大量工作。他们还讨论了 LLVM 用于性能优化的潜在用途，但指出它目前的主要问题是编译时间慢。
  
  
• 00:45:00 在这部分文字记录中，演讲者讨论了在运行时编译机器学习应用程序的挑战以及预编译二进制文件的使用。他们还谈到了 MLIR 提供的潜在解决方案，这是一种多级解决方案，以及它与图形级别的加速相比如何。演讲者同意供应商提供的扩展可用于一些关键的元命令，而图形编译器或编写您自己的内核可用于其他所有内容，从而实现两全其美。
  
  
• 00:50:00 在视频的这一部分，演讲者讨论了将 OpenCL 集成到流行的机器学习框架中，特别是在移动设备上。他们提到已经有许多使用 OpenCL 的开源框架，并且 TensorFlow Lite 已经有一个运行良好的 OpenCL 后端。然而，他们指出，在将 OpenCL 集成到通用框架中时，性能和性能可移植性仍然是一个挑战，因为不同的供应商可能需要通过通用实现来维持性能。他们还建议，跨不同框架整合 OpenCL 的使用可能已经过期了。
  
  
• 00:55:00 在本节中，演讲者解释说，与仅使用 TVM 或 Tensorflow Lite 相比，使用 Qualcomm 的 ML 扩展具有显着的性能优势。收益会有所不同，具体取决于开发人员为编写自己的内核并针对 GPU 对其进行优化所付出的努力。某些关键运算符也有明显的优势，例如卷积。演讲者希望通过在未来加速这些关键运营商来提供更多价值。该小组还讨论了推动机器学习加速需求的应用领域，其中图像处理是一个主要领域。
  
  
• 01:00:00 在视频的这一部分，小组成员讨论了机器学习的用例领域，例如计算摄影和自然语言处理。他们还谈到了优化机器学习工作负载的挑战，以及根据研究结果进行扩展的必要性。此外，小组成员指出，使用机器学习的高级用户界面将是一个重要的增长领域，语音是其中的一部分。最后，环节结束，与会嘉宾互相感谢，感谢听众参与讨论，主持人提醒与会者填写调查表征求意见。

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Mandelbulber v2 OpenCL“快速引擎”4K 测试

Mandelbulber v2 OpenCL“快速引擎”4K 测试

这是使用带有部分实现的 OpenCL 渲染引擎的 Mandelbulber v2 渲染飞行动画的试验。此测试的原因是检查长时间渲染期间应用程序的稳定性以及当相机非常靠近表面时渲染的行为。因为 OpenCL 内核代码仅使用单精度浮点数运行，所以不可能对 3D 分形进行深度缩放。要以 4K 分辨率渲染此动画，在 nVidia GTX 1050 上只用了 9 个小时。

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Mandelbox 飞行 OpenCL

Mandelbox 飞行 OpenCL

这是使用 Mandelbulber v2 OpenCL alpha 版本渲染的 mandelbox 分形的测试渲染。

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[3D 分形] 预言 (4K)

[3D 分形] 预言 (4K)

从 Mandelbulb3D 以 4K 渲染。