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OpenCL 1.2: Allgemeine Übersicht



OpenCL 1.2: Allgemeine Übersicht

Der Vortrag bietet einen allgemeinen Überblick über OpenCL 1.2, den Standard und die darin enthaltenen Modelle.

Diese Vorlesung bietet Ihnen eine solide Grundlage, um heterogenes Computing, OpenCL C und das Schreiben von Hochleistungssoftware mit OpenCL zu lernen.

 

OpenCL 1.2: OpenCL C



OpenCL 1.2: OpenCL C

In diesem Video zu OpenCL 1.2: OpenCL C stellt der Referent OpenCL C als eine Modifikation von C vor, die für die Geräteprogrammierung entwickelt wurde, mit einigen wichtigen Unterschieden, wie z. B. festen Schriftgrößen und der Fähigkeit für eingebettete Funktionen. Sie diskutieren Speicherregionen, Vektoren, Strukturen und Kernel und wie man vektorisierten Code erhält. Sie betonen die Bedeutung der Verwendung von lokalem und konstantem Speicher und raten zur Vorsicht bei der Verwendung von Erweiterungen. Der Redner betont, wie wichtig es ist, die grundlegende Struktur und Funktionsweise von OpenCL C für eine optimale Leistung zu verstehen, und ermutigt die Zuschauer, sich weiter über OpenCL und die zugehörigen Modelle zu informieren.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt stellt das Video OpenCL C als Hauptsprache für die Programmierung von OpenCL-Geräten vor. OpenCL C ist eine Modifikation der Programmiersprache C, die auf Geräte abzielt, aber es gibt einige Unterschiede zum traditionellen C99, darunter das Fehlen von Funktionszeigern und Rekursion sowie die Möglichkeit, Funktionsaufrufe einzubetten. Trotz einiger dieser Unterschiede ist OpenCL C keine Teilmenge von C, da es einige Funktionen hat, die in C99 nicht vorhanden sind. Dieser Abschnitt behandelt einige wichtige Grundlagen wie Speicherbereiche, Vektoroperationen, Strukturen, Funktionen und Kernel, und das Ziel ist es, genügend Hintergrundinformationen bereitzustellen, damit die Zuschauer mit der effizienten Verwendung von OpenCL beginnen können.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt werden die Unterschiede zwischen OpenCL C und C besprochen. OpenCL C bietet eine konkrete Darstellung für vorzeichenbehaftete Ganzzahlen unter Verwendung des Zweierkomplements, während C dies nicht spezifiziert. OpenCL C-Typen haben feste Größen, einschließlich Vektor- und Bildtypen, die in C nicht vorhanden oder weniger elegant implementiert sind. Darüber hinaus definiert OpenCL C die Größen für ganzzahlige Typen wie char, short, int und long sowie deren Vorzeichen und unsignierte Versionen. Es ist wichtig zu beachten, dass sich Host- und Gerätetypen in OpenCL C unterscheiden und Middleware oder Bibliotheken verwendet werden sollten, um eine korrekte Datenübertragung zwischen ihnen sicherzustellen.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erörtert der Redner das OpenCL C-Speichermodell und wie Schlüsselwörter verwendet werden, um Speicherbereiche wie private, konstante, lokale und globale anzugeben. In OpenCL C ist es wichtig zu wissen, wo sich der Speicher befindet, da einige Typen nicht zwischen Host und Gerät kommuniziert werden können. Der Referent stellt auch das Konzept von Vektoren vor und diskutiert verschiedene Ansätze, um guten vektorisierten Code für Operationen zu erhalten, die innerhalb des Prozessors ablaufen. Das Bewegen eines Zeigers von einem Speicherbereich zu einem anderen ist nicht erlaubt, aber das Kopieren von einem Speicherbereich zu einem anderen ist möglich.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die verschiedenen Optionen, die für die Vektorisierung von Code verfügbar sind, und hebt OpenCL C als natürlichen und effizienten Weg zur Vektorisierung hervor. Die Vektortypen in OpenCL C sind erstklassige Bürger und für Benutzer direkt zugänglich. Komponentenweise Operationen zwischen Vektoren beinhalten die Verwendung eines allgemeinen Operators, der Addition, Subtraktion, Multiplikation oder irgendein anderer relationaler Operator sein kann. Vergleichsoperatoren können jedoch verwirrend sein, wenn Vektoren verglichen werden, da das Ergebnis ein Vektor mit einer komponentenweisen booleschen Operation ist, sodass Benutzer darauf achten müssen. Schließlich sind Mischoperationen zwischen Skalaren und Vektoren undefiniert, sodass Benutzer bei der Durchführung solcher Operationen vorsichtig sein müssen.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt behandelt der Kursleiter Vektoroperationen und Adressierung in OpenCL C. Vektoren können mit Vektoren oder Skalaren operieren, die auf die Größe des Vektors aufgefüllt werden, und auf Komponenten eines Vektors kann mit Punkt zugegriffen werden Notation mit der spezifischen Komponentennummer in Hexadezimaldarstellung. Der Kursleiter stellt fest, dass die übergeordnete Frage lautet, warum überhaupt OpenCL-Vektortypen verwendet werden sollen, und erklärt, dass die Verwendung von Vektoren eine klare Kommunikation von Vektoroperationen zwischen dem Programmierer und dem Compiler ermöglicht und zu einer besseren Leistung führen kann, da der Compiler Vektoroperationen besser optimieren kann . Abschließend erwähnt der Dozent, dass OpenCL C auch die Verwendung von Strukturen und Vereinigungen zum Aggregieren von Daten unterstützt.

  • 00:25:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Verwendung von OpenCL-C-Strukturen und die Wichtigkeit, beim Datenaustausch zwischen Host und Gerät sorgfältig vorzugehen. Sie raten, die Verwendung von OpenCL C-Strukturen zu vermeiden, da dies zu Leistungsproblemen führen kann und es schwierig ist, das binäre Layout beim Kopieren von Daten korrekt zu erhalten. Der Sprecher fährt fort, über Funktionen zu sprechen und dass sie nur gewöhnliche C-Funktionen sind, an denen nichts Besonderes ist, außer dass Rekursion verboten ist. Sie erwähnen auch, dass der private Speicherplatz in Argumenten enthalten ist, was Probleme verursachen kann, wenn verschiedene Speicherbereiche auf die gleiche Weise behandelt werden. Abschließend beschreibt der Referent Kernel als Einstiegspunkte für die Geräteausführung und erklärt, wie Kernel-Argumente Zeiger auf etwas Globales oder einfach nur Werte sind, die kopiert werden.

  • 00:30:00 In diesem Abschnitt stellt der Referent ein OpenCL-C-Programm vor, das zwei Arrays addiert und die Ergebnisse komponentenweise an denselben Stellen speichert. Das Programm verwendet get_global_ID und andere relevante Funktionen, um auf die globale Arbeitsgröße, die Arbeitsgruppengröße und den globalen Offset zuzugreifen. Der Sprecher betont, wie wichtig es ist, nach Möglichkeit lokalen Speicher zu verwenden, um Spitzenleistung zu erzielen, und bietet eine Möglichkeit, lokalen Speicher zu deklarieren, indem er einen Parameter in der Argumentliste bereitstellt. Der Referent empfiehlt außerdem die Verwendung von „Typ DEP“, um die Programmierung zu vereinfachen.

  • 00:35:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Verwendung von lokalem und konstantem Speicher in OpenCL-C-Kerneln. Der lokale Speicher wird verwendet, um Daten zu speichern, die von allen Arbeitsaufgaben in einer Arbeitsgruppe gemeinsam genutzt werden, während der Konstantspeicher ein Nur-Lese-Speicher ist, der auch von allen Arbeitsaufgaben gemeinsam genutzt wird. Es ist wichtig zu beachten, dass Kernel nicht selbst Speicher zuweisen können und mehrere Kernel nicht miteinander kooperieren können. Der Referent erwähnt auch, dass es in OpenCL C Attribute gibt, die verwendet werden können, um die Vektorisierung zu optimieren und Informationen an den Compiler zu übermitteln.

  • 00:40:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent die Bedeutung der erforderlichen Arbeitsgruppengröße für die Optimierung der Leistung in Kerneln. Er erwähnt die Verwendung spezieller Optimierungen durch den Compiler, wenn die Arbeitsgruppengröße festgelegt ist. Der Referent geht kurz auf die Bildunterstützung von OpenCL ein, die für ihn nicht sehr interessant ist, da er sich auf Allzweck-Computing konzentriert. Darüber hinaus erwähnt er integrierte OpenCL-C-Funktionen, die einer Standardbibliothek ähneln, einschließlich Arbeitsaufgabenfunktionen, mathematischen Funktionen, Ganzzahlfunktionen und geometrischen Funktionen. Synchronisation ist ein komplexes Thema im OpenCL C-Programmiermodell, da es auf Leistung ausgelegt ist und atomare Operationen und Parallelität bereitgestellt werden. Schließlich erwähnt der Redner die Erweiterungen von OpenCL, die man verwenden kann, sobald man die grundlegende Struktur und Funktionsweise von OpenCL C versteht.

  • 00:45:00 In diesem Abschnitt rät der Redner zur Vorsicht bei der Verwendung von Erweiterungen in OpenCL 1.2, trotz der zusätzlichen Funktionen, die sie bieten. Er warnt davor, dass sie noch nicht vollständig in die Spezifikation integriert sind und möglicherweise entfernt werden oder eine Herstellerbindung verursachen. Er erkennt jedoch auch an, dass einige Erweiterungen nützlich sein können, und ermutigt die Zuschauer, die verfügbaren Erweiterungen zu lesen. Abschließend lädt der Redner die Zuschauer ein, sich weiter über OpenCL und die zugehörigen Modelle zu informieren, und bietet seine Dienste als Berater für diejenigen an, die Rat bei der Gestaltung effizienter OpenCL-Programme suchen.
 

OpenCL-GPU-Architektur



OpenCL-GPU-Architektur

Dieses Video befasst sich mit der Architektur von GPUs im Kontext der OpenCL-Programmierung. Der Referent erläutert die Unterschiede zwischen der OpenCL-GPU-Architektur und der allgemeinen GPU-Architektur, das Konzept der Wellenfronten als kleinste Einheit einer Arbeitsgruppe, die Probleme von Speicher-I/O und Latenzverbergung sowie die Faktoren, die sich auf die Belegung und die koaleszierten Speicherzugriffe auswirken. Es wird auch betont, wie wichtig es ist, Algorithmen und Datenstrukturen unter Berücksichtigung von koaleszierten Speicherzugriffen zu entwerfen, sowie die Notwendigkeit, die GPU-Leistung zu messen. Der Redner ermutigt die Zuschauer, sich an ihn zu wenden, um Unterstützung bei der Nutzung der Technologie für eine optimale Leistung zu erhalten, ohne dass tiefgreifende Kenntnisse der zugrunde liegenden Prozesse erforderlich sind.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt führt der Referent in das Thema GPU-Architektur und ihre Bedeutung in der OpenCL-Programmierung ein. Während viele Leute glauben, dass OpenCL nur etwas für GPUs ist, betont der Sprecher, dass auch CPUs SIMD-Anweisungen haben, die ähnliche Konzepte verwenden. Die Motivation hinter der Verwendung von GPUs für Allzweck-Computing wird ebenfalls diskutiert – es war eine zufällige Entdeckung, die aus der Entwicklung der GPUs für die Verarbeitung von Grafiken stammt. Der Referent warnt davor, sich auf Marketingabteilungen zu verlassen, um die Architektur zu verstehen, und betont, dass ein tiefes Verständnis der Architektur für eine effiziente Nutzung von OpenCL notwendig ist.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erörtert der Redner das Problem auffälliger Marketingtechniken zur Förderung von GPUs, die Entwicklern oft keine nützlichen oder relevanten Informationen liefern. Anschließend wird die OpenCL-GPU-Architektur eingeführt, die sich von der allgemeinen GPU-Architektur unterscheidet, da sie sich speziell darauf konzentriert, wie OpenCL sie betrachtet. Die konstanten und globalen Speicherräume sind physisch in einer GPU vorhanden, und der lokale und private Speicher sind in Hardware implementiert und werden von allen Verarbeitungselementen gemeinsam genutzt. Das GPU-Ausführungsmodell ist dadurch gekennzeichnet, dass es über Verarbeitungselemente hinweg miteinander verbundene Befehlszeiger hat. Es wird ein Beispiel von vier Verarbeitungselementen angegeben, die denselben Additionsbefehl ausführen, was als Vier-mit-SIMD-Befehl angesehen werden kann.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erklärt der Sprecher das Konzept einer Wellenfront, die die kleinste Einheit einer Arbeitsgruppe ist, die gemeinsam ausgeführt wird. Die Wellenfront wird erzeugt, indem der Anweisungszeiger für Arbeitselemente in einer Arbeitsgruppe so festgelegt wird, dass sie miteinander verriegelt sind, und alle Verarbeitungselemente innerhalb einer Wellenfront müssen die gleichen Operationen ausführen, selbst wenn sie mit unterschiedlichen Daten umgehen. Dies führt jedoch zu Problemen, wenn bedingte Anweisungen ausgeführt werden, bei denen Arbeitselemente innerhalb einer Wellenfront unterschiedliche Pfade einschlagen, was zu Divergenzen führt. Um dies zu lösen, verfügt OpenCL über eine integrierte Funktion namens „select“, die für eine effiziente bedingte Ausführung in eine einzelne Prozessoranweisung kompiliert wird.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt spricht der Sprecher über die Kosten der Speicher-I/O und wie langsam sie sind. Sie erklären ein mentales Experiment eines einzelnen Verarbeitungselements, das eine Anweisung pro Sekunde ausführt, und die Zeit, die für globale Zugriffe auf 32-Bit- und 64-Bit-Werte benötigt wird, wobei letztere doppelt so lange dauern. Die Speicher-E/A ist jedoch konstant, sodass man, um eine bessere Leistung zu erzielen, die Komplexität der Operationen erhöhen kann, um für die Speicheroperation zu bezahlen. Dies wird anhand eines Beispiels demonstriert, bei dem eine Million Operationen durchgeführt und eine ALU-Effizienz von 100 % erreicht werden. Obwohl dies möglicherweise nicht praktikabel ist, ist es in bestimmten Anwendungen wie Kryptowährungs-Mining oder Kryptografie nützlich.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt erörtert der Redner das Problem der Speicherlatenz und wie sie sich auf die Leistung von GPUs auswirkt. Mit dem Ziel, eine 100 % niedrige Auslastung zu erreichen und Verarbeitungselemente beschäftigt zu halten, besteht die Erkenntnis darin, die Recheneinheit mit Arbeitsgruppen zu überlasten. Indem der Arbeitspool mit mehreren Arbeitsgruppen gefüllt wird, kann die CPU Anweisungen von diesen Gruppen in einer bestimmten Reihenfolge für eine feste Anzahl von Zyklen oder bis zu einer Speicheranforderung ausführen. Das Ziel besteht darin, die großen globalen Speicherlatenzen zu verbergen und die Verarbeitungselemente mit Arbeitsgruppen zu beschäftigen, bis der Speicher eintrifft.

  • 00:25:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent das Konzept des Latency Hiding, das der Schlüssel zum Erreichen einer guten Leistung bei der GPU-Programmierung ist. Latency Hiding ist der Prozess des Planens nützlicher Berechnungen zwischen Speicherabrufen mit langer Latenz, so dass die Speicheroperationen frei erscheinen. Dies geschieht durch Load Balancing und Wavefront Management. Die Recheneinheit hat einen Arbeitspool, der aus bereiten und blockierten Wellenfronten besteht, wo der Befehlszeiger gesperrt ist. Die Anzahl der Wellenfronten im Pool wirkt sich auf die Auslastung der Recheneinheit aus, wobei eine größere Anzahl sie ständig beschäftigt hält. Der globale Planer verteilt unverarbeitete Arbeitsgruppen an Recheneinheiten, wobei der Arbeitsplaner eine feste maximale Anzahl von Wellenfronten hat. Der Schlüssel zum Mitnehmen ist, dass der Speicherzugriff vollständig verborgen werden kann, wenn guter Code geschrieben wird.

  • 00:30:00 In diesem Abschnitt wird das Konzept der Belegung eingeführt und als Maß für die Anzahl der ausführbaren Wellenfronten im Vergleich zur Gesamtzahl der ausführbaren Wellenfronten erläutert. Die Berechnung der Belegung wird demonstriert und ihre Bedeutung beim Entwerfen schnellerer Kernel wird betont. Der begrenzende Belegungsfaktor wird als privater und lokaler Speicher identifiziert, der von allen Verarbeitungselementen gemeinsam genutzt wird. Es wird erklärt, dass das Verweben von ALU-Befehlen mit E/A-Befehlen entscheidend ist, um die Latenz zu verbergen, und dass genügend ALU-Befehle die Belegung verbessern können, wodurch Kernel schneller werden.

  • 00:35:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent den Kompromiss zwischen der Verwendung von Ressourcen pro Arbeitselement bei der OpenCL-Programmierung und der daraus resultierenden Anzahl von Wellenfronten, die sich auf einer Recheneinheit befinden können. Je mehr Ressourcen pro Arbeitselement verwendet werden, desto weniger Wellenfronten können sich auf einer Recheneinheit befinden, was zu weniger Latenzverbergung führt. Umgekehrt führt die Verwendung von weniger Ressourcen zu mehr Wellenfronten und mehr Latenzverbergung. Der Referent stellt ein Berechnungsbeispiel zur Verfügung, um die maximale Anzahl an Wellenfronten basierend auf privaten und lokalen Speichergrößen sowie die feste Anzahl an Arbeitselementen pro Wellenfront zu ermitteln. Der Referent erläutert auch das Konzept der Speicherkanäle, die den direkten Zugriff von Recheneinheiten auf den globalen Speicher betreffen.

  • 00:40:00 In diesem Abschnitt erörtert der Redner den globalen Speicher in der OpenCL-GPU-Architektur und wie er physikalisch für eine bessere Leistung funktioniert. Der Speicher ist in Teilmengen unterteilt, auf die jeweils über einen bestimmten Kanal zugegriffen wird, sodass Speicheranforderungen serialisiert werden können und die Leistung einschränken, wenn alle Recheneinheiten auf einen Speicherkanal zugreifen. Die Hardware bietet eine Lösung durch effiziente Zugriffsmuster benachbarter Arbeitselemente, die auf benachbarten Speicher zugreifen, sogenannte koaleszierte Speicherzugriffe, die eine Spitzenleistung erreichen, aber viele Zugriffsmuster können die Parallelität einschränken und eine Suche in der Leistung verursachen. Informative Benchmarks sind der Schlüssel, um zu wissen, was in echter Hardware im Allgemeinen schnell oder langsam ist. Arbeitselemente, die benachbarte Werte laden, sind sehr schnell, während das Laden nach dem Zufallsprinzip sehr langsam ist, aber das Ausblenden der Latenz hilft, die Gesamtauslastung zu verbessern.

  • 00:45:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent die Bedeutung des Entwerfens von Algorithmen und Datenstrukturen unter Berücksichtigung von koaleszierten Speicherzugriffen. Durch die Verwendung von High-Level-Fakten und Kompromissen können Entwickler den zufälligen Speicherzugriff einschränken und ihre Designs so ausrichten, dass sie so viele ALU-Befehle wie möglich haben, um das Verbergen von Latenzen zu ermöglichen. Der Redner erklärt auch, dass Speicherkanäle vorhanden sind und bestimmte Speicherzugriffsmuster die Leistung verbessern können. Darüber hinaus weist der Redner auf bevorstehende Diskussionen zur parallelen Programmierung hin, einschließlich atomarer Operationen und Zusammenarbeit von Arbeitselementen sowie zur Messung der GPU-Leistung. Der Referent sucht derzeit nach Sponsoren für die zukünftige Arbeit an OpenCL.

  • 00:50:00 In diesem Abschnitt schließt der Redner den Screencast zur OpenCL-GPU-Architektur ab, indem er die Zuschauer ermutigt, sich an ihn zu wenden, um Unterstützung bei der Nutzung der Technologie für Spitzenleistung zu erhalten, ohne dass ein umfassendes Verständnis der zugrunde liegenden Prozesse erforderlich ist.
 

Folge 1 – Einführung in OpenCL



Folge 1 – Einführung in OpenCL

In dieser Video-Einführung zu OpenCL erklärt David Gohara, wie OpenCL entwickelt wurde, um einen einfachen und effizienten Zugriff auf Computerressourcen über verschiedene Geräte und Hardware hinweg zu ermöglichen, was Hochleistungs-Computing mit einer Reihe von Anwendungen ermöglicht, darunter Bild- und Videoverarbeitung, wissenschaftliches Rechnen, medizinische Bildgebung und finanzielle Zwecke. OpenCL ist eine geräteunabhängige, offene Standardtechnologie, die besonders effizient für datenparallele Aufgaben ist. Der Referent demonstriert die Leistungsfähigkeit der OpenCL-Technologie bei der Reduzierung der Rechenzeit für numerische Berechnungen und hebt ihr Potenzial für die wissenschaftliche Forschung und allgemeine Nutzung hervor. Darüber hinaus werden die Zuschauer ermutigt, der Online-Community für Wissenschaftler, die Macs, Mac research org, verwenden, beizutreten und die Community durch den Kauf von Artikeln aus dem Amazon-Shop zu unterstützen, der mit ihrer Website verlinkt ist.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt stellt David Gohara das Konzept von OpenCL und seinen Spezifikationen vor, einer offenen Computersprache, die ursprünglich 2008 von Apple vorgeschlagen wurde. OpenCL wurde für parallele Computeraufgaben entwickelt, die viel Rechenleistung erfordern, und konzentriert sich darauf Verwendung mehrerer Kerne zur Verbesserung der Leistung, anstatt die Taktrate zu erhöhen. Die Khronos-Gruppe pflegt die OpenCL-Spezifikation, was bedeutet, dass sie von jemandem implementiert werden muss, damit sie verwendet werden kann. Der entscheidende Faktor ist, dass OpenCL eine offene Standardtechnologie ist, die entwickelt wurde, um die Rechenleistung zu nutzen, um die Rechenleistung zu verbessern.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt stellt der Redner OpenCL und sein Design vor, um den Zugriff auf alle Ressourcen der verschiedenen Geräte und Hardware eines Computers zu ermöglichen, um allgemeine parallele Berechnungen zu unterstützen, im Gegensatz zu dedizierten DSP- oder reinen Grafikanwendungen. Es ist so konzipiert, dass es geräteunabhängig ist und die Codeportabilität über Implementierungen hinweg gewährleistet. Jede Hardware kann ein OpenCL-Gerät werden, wenn sie die Mindestanforderungen der Spezifikation erfüllt, einschließlich CPUs, GPUs, DSP-Chips und eingebettete Prozessoren. OpenCL bietet saubere und einfache APIs für den Zugriff auf verschiedene Geräte und die Durchführung von Hochleistungs-Computing mit c99-Sprachunterstützung, zusätzlichen Datentypen, integrierten Funktionen und Qualifizierern sowie einem Thread-Management-Framework, um Aufgaben unter der Haube nahtlos zu verwalten. Das Hauptziel von OpenCL ist es, ein effizientes, leichtgewichtiges und benutzerfreundliches Framework zu sein, das keine Systemressourcen beansprucht.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt betont der Redner die Bedeutung von OpenCL bei der Bereitstellung von Richtlinien für das Design neuer Hardware, wenn neue Chips oder Hardware entwickelt werden. OpenCL garantiert auch bestimmte Genauigkeitswerte und ermöglicht eine breite Palette von Anwendungen, darunter wissenschaftliche Berechnungen, Bild- und Videoverarbeitung, medizinische Bildgebung und finanzielle Zwecke. Der Referent erklärt, dass OpenCL für datenparalleles Rechnen konzipiert und besonders effizient für datenparallele Aufgaben ist, wie z. B. das Ermitteln des Absolutwerts einzelner Daten und das Verwischen von Bildern mit einem Boxfilter durch Berechnung der Summe und des Durchschnitts einer Reihe von Pixeln in einer Kiste.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt erklärt der Referent, wie Datenparallelrechnungen funktionieren, konkret am Beispiel der Bildverarbeitung. Jedes Kästchen mit Pixelwerten wird aus dem Bild gelesen und in einen separaten Datenpuffer geschrieben, sodass unabhängig gearbeitet werden kann, ohne sich Gedanken über die Synchronisierung machen zu müssen. OpenCL wurde auch entwickelt, um mit OpenGL zusammenzuarbeiten, einer grafischen Programmiersprache, die Daten mit OpenCL teilen kann, wodurch komplexe Zahlenverarbeitung und Anzeigen mit geringem Leistungsaufwand möglich werden. OpenCL eignet sich jedoch nicht für sequentielle Probleme, Berechnungen, die konstante Synchronisationspunkte erfordern, oder geräteabhängige Einschränkungen.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt stellt der Redner OpenCL vor und erklärt, wie es entwickelt wurde, um die Rechenleistung von Computern einfach und portabel zu nutzen. Er erwähnt CUDA und wie es eine leistungsstarke Programmierschnittstelle zum Ausführen von Berechnungen auf Grafikkarten ist, aber nicht geräteunabhängig ist und nur auf NVIDIA-Hardware funktioniert. Der Sprecher erklärt jedoch, dass Benutzer sowohl CUDA als auch OpenCL verwenden können und dass sie in Bezug auf Kernel ziemlich gleich sind. Weiterhin erklärt der Referent, dass OpenCL bereits in Mac OS 10 Snow Leopard implementiert ist und als Systemframework mitgeliefert wird. Darüber hinaus arbeiten sowohl Nvidia als auch AMD an eigenen Implementierungen von OpenCL, die möglicherweise Zugriff auf andere Betriebssysteme und Plattformen bieten.

  • 00:25:00 In diesem Abschnitt erörtert der Redner die Verbreitung von OpenCL-fähigen GPUs in derzeit erhältlichen Karten, insbesondere in Apple-Produkten wie dem 24-Zoll-iMac und einigen Modellen von MacBook Pros. Er stellt fest, dass alle Nvidia-Karten OpenCL-fähig sind, mit geschätzten 1 bis 2 Millionen Karten, die pro Woche versendet werden. Der Referent erklärt, wie OpenCL in Apples Framework passt, da es eng mit OpenGL und anderen Grafik- und Medientechnologien verbunden ist. Er erklärt weiter, warum GPUs ideal für die Zahlenverarbeitung sind, da sie sich durch hohe Skalierbarkeit und Datenparallelität auszeichnen. Trotzdem bestehen Einschränkungen beim Übertragen von Daten vom Hauptteil des Computers zur Grafikkarte, da der PCI-Bus viel langsamer ist als der Speicher auf der Grafikkarte selbst.

  • 00:30:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent einige Faktoren, die bei der Verwendung von GPUs mit OpenCL zu berücksichtigen sind, einschließlich des Rechenaufwands des Problems, der Fehlerbehandlung und des Debugging sowie spezifischer Datenorganisationsanforderungen. Der Redner lobt OpenCL als offene Spezifikation, die einen einfachen Zugriff auf Geräte ermöglicht und über Betriebssysteme und Hardwareplattformen hinweg portierbar ist. Der Referent demonstriert dann anhand eines Beispiels aus seinem Programm, das die elektrostatischen Eigenschaften biologischer Moleküle auswertet, wie Code von der Ausführung auf der CPU zur Ausführung auf der GPU verschoben werden kann.

  • 00:35:00 In diesem Abschnitt stellt der Referent die Leistungsfähigkeit der OpenCL-Technologie vor, die eine effiziente Nutzung von Rechenressourcen bei numerischen Berechnungen ermöglicht. Die Demonstration zeigt eine Berechnung eines Grenzwertproblems auf einer einzelnen CPU, die etwa 60 Sekunden in Anspruch nimmt. Bei Ausführung mit 16 Threads reduzierte sich die Berechnungszeit auf 4,8 Sekunden. Der Sprecher demonstriert dann die gleiche Berechnung auf einer GPU, und die Berechnungszeit reduziert sich auf etwa 180 Millisekunden. Die von der GPU erhaltenen Ergebnisse sind identisch mit denen der CPU, und der in beiden Berechnungen verwendete Code ist fast derselbe, mit geringfügigen Änderungen für eine bessere Leistung. Die Demonstration zeigt die spannenden Möglichkeiten auf, die die OpenCL-Technologie für die Wissenschaft und den allgemeinen Gebrauch eröffnet.

  • 00:40:00 In diesem Abschnitt des Videos schlägt der Sprecher den Zuschauern einige Dinge vor. Zunächst spricht er über die Online-Community für Wissenschaftler, die Macs namens Mac research org nutzen, und ermutigt die Zuschauer, sich anzuschließen. Zweitens erwähnt er zwei weitere nützliche Tutorial-Reihen, Cocoa for Scientists und X Grid Tutorials, die ebenfalls auf ihrer Website verfügbar sind. Schließlich bittet er die Zuschauer, der Community zu helfen, indem sie Artikel aus dem Amazon-Shop kaufen, der mit ihrer Website verlinkt ist, da dies bei den Kosten für die Wartung von Servern, Hardware und anderen Ausgaben helfen würde.
 

Folge 2 – OpenCL-Grundlagen



Folge 2 – OpenCL-Grundlagen

Dieses Video stellt die Programmiersprache OpenCL vor und erklärt die Grundlagen ihrer Verwendung. Es behandelt Themen wie die verschiedenen Arten von Speicher, die einem Computersystem zur Verfügung stehen, wie Ressourcen zugewiesen werden und wie ein Kernel erstellt und ausgeführt wird.

  • 00:00:00 Der erste Podcast dieser Reihe stellte OpenCL vor und erörterte die Grundlagen der Verwendung einer CPU und einer GPU zur Datenverarbeitung. Dieser Podcast deckt die Liste der Grafikkarten ab, die für die Verwendung von OpenCL unterstützt werden, und erklärt, warum CPUs Speicherlatenzen besser verbergen können.

  • 00:05:00 OpenCL ist eine Plattform zur Beschleunigung von Berechnungen auf CPUs und GPUs. Zu den Objekten, die OpenCL umfassen, gehören Rechengeräte, Speicherobjekte und ausführbare Objekte. Gerätegruppen sind eine übliche Struktur zum Gruppieren mehrerer Rechengeräte.

  • 00:10:00 Dieses Video behandelt die Unterschiede zwischen CPUs und GPUs mit Schwerpunkt auf OpenCL-Speicherobjekten. Die drei Arten von OpenCL-Speicherobjekten sind Arrays, Bilder und ausführbare Dateien. Das Video behandelt auch die Erstellung und Verwendung von OpenCL-Kernels.

  • 00:15:00 OpenCL ist eine leistungsstarke Programmiersprache, die für Grafik und paralleles Rechnen verwendet wird. OpenCL ermöglicht, dass Code zur Laufzeit kompiliert oder vorkompiliert wird, und Arbeitsaufgaben werden in Arbeitsgruppen gruppiert.

  • 00:20:00 OpenCL ist eine leistungsstarke, plattformübergreifende API für GPU-Computing. Das Video OpenCL Fundamentals erörtert die Konzepte von ND-Bereichen und Arbeitsgruppengrößen und wie sie in 2- und 3-Dimensionen zusammenhängen.

  • 00:25:00 Dieses Video behandelt die Grundlagen von OpenCL, einschließlich der verschiedenen Arten von verfügbaren Image-Typen, Kernel-Ausführung, Speicherverwaltung und Adressräumen.

  • 00:30:00 In diesem Video erklärt der Autor die verschiedenen Arten von Speicher, die einem Computersystem zur Verfügung stehen, einschließlich globaler Speicher, konstanter Speicher, lokaler Speicher und privater Speicher. Der globale Speicher ist der größte und wichtigste Speichertyp, während der private Speicher für Daten auf Kernel-Ebene vorgesehen ist.

  • 00:35:00 In diesem Video werden die grundlegenden Schritte zur Verwendung von OpenCL erklärt, einschließlich der Initialisierung von OpenCL, der Zuweisung von Ressourcen und der Erstellung und Ausführung eines Kernels.

  • 00:40:00 In diesem Video werden die Grundlagen von OpenCL besprochen. Der erste Schritt ist die Zuweisung, und dann wird der Code geschrieben, um die Daten auf die Grafikkarte zu schieben. Der nächste Schritt ist die Programm- und Kernel-Erstellung, bei der OpenCL verwendet wird, um ein Programm und einen bestimmten Kernel zu erstellen. Schließlich wird das Programm ausgeführt.

  • 00:45:00 In diesem Video erklärt der Autor die Schritte, die zum Erstellen eines Kernels in OpenCL erforderlich sind. Er behandelt die grundlegenden Konzepte von OpenCL, wie Dimensionen und Arbeitselemente, und erklärt, wie ein Kernel in die Warteschlange gestellt und ausgeführt wird. Er bietet auch einen kurzen Überblick über die Khronos OpenCL-Spezifikation und das sehr empfehlenswerte Barbara-Video.|

  • 00:50:00 In dieser Folge behandelt der Moderator die Grundlagen von OpenCL, einschließlich der Erstellung eines einfachen Programms und der Verwendung der OpenCL-Laufzeitbibliothek.
 

Folge 3 – Erstellen eines OpenCL-Projekts



Folge 3 – Erstellen eines OpenCL-Projekts

Dieses Video bietet einen umfassenden Überblick über häufige Fragen und Bedenken in Bezug auf OpenCL. Zu den behandelten Themen gehören Arithmetik mit doppelter Genauigkeit, objektorientierte Programmierung, globale und Arbeitsgruppengrößen sowie wissenschaftliche Probleme, die mit OpenCL gelöst werden können. Der Redner betont, wie wichtig es ist, globale und lokale Arbeitsgruppengrößen sorgfältig auszuwählen und Algorithmen und Datenstrukturen so zu modifizieren, dass sie den Datenlayoutpräferenzen der GPU entsprechen. Der Referent liefert auch ein grundlegendes Beispiel für die Codierung in OpenCL und erklärt, wie Kernel geladen und in einem Programm ausgeführt werden können. Weitere enthaltene Themen sind der Umgang mit großen Zahlen, die Speicherzuweisung und die Verwaltung von Befehlswarteschlangen. Das Video schließt mit Verweisen auf zusätzliche Ressourcen für Benutzer, die sich für die Vektormultiplikation mit dünnbesetzten Matrizen und Arithmetik mit gemischter Genauigkeit interessieren.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt behandeln wir einige häufig gestellte Fragen zu OpenCL, darunter Arithmetik mit doppelter Genauigkeit, objektorientierte Programmierung, globale und Arbeitsgruppengrößen sowie wissenschaftliche Probleme, die Sie mit OpenCL lösen können. Die doppelte Genauigkeit in der OpenCL-Spezifikation ist optional, und die Unterstützung dafür hängt sowohl von Ihrer Hardware als auch von Ihrer Implementierung ab. Wenn Sie über Hardware verfügen, die doppelte Genauigkeit unterstützt, können Sie ein Pragma verwenden, bevor Sie Anweisungen für Berechnungen mit doppelter Genauigkeit ausgeben, aber wenn Sie dies nicht tun, ist das Verhalten undefiniert und könnte zu verschiedenen Problemen führen. Objektorientierte Programmierung kann in Verbindung mit OpenCL verwendet werden, aber es ist wichtig, die Einschränkungen des C-basierten Programmiermodells von OpenCL zu berücksichtigen. Bei der Auswahl globaler und Arbeitsgruppengrößen ist es wichtig, die Eigenschaften Ihres Algorithmus und der zu berücksichtigen
    bestimmtes Gerät, auf dem Sie arbeiten. Abschließend besprechen wir die Arten von wissenschaftlichen Problemen, die Sie mit OpenCL lösen können, und wann es eine geeignete Wahl für Ihre Bedürfnisse sein könnte.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erörtert der Redner die Arithmetik mit doppelter Genauigkeit und deren Leistungseinbußen auf GPUs. Während Gleitkommaoperationen mit einfacher Genauigkeit etwa 1.000 Gigaflops pro Sekunde liefern können, können Gleitkommaoperationen mit doppelter Genauigkeit auf GPUs nur etwa 90 Gigaflops pro Sekunde liefern, was zu einer Leistungseinbuße in einer Größenordnung führt. Der Sprecher schlägt vor, Arithmetik mit gemischter Genauigkeit zu verwenden und Arithmetik mit höherer Genauigkeit auf Geräten zu emulieren, die dies nicht unterstützen, wenn doppelte Genauigkeit erforderlich ist. Darüber hinaus weist der Redner darauf hin, dass OpenCL die Übergabe komplexer Objekte an den Kernel nicht unterstützt und daher Methoden in Sprachen wie C++ und Objective C OpenCL-Routinen aufrufen können, aber keine instanziierten Objekte an den Kernel übergeben können. Strukturen, die aus intrinsischen Typen der C-Sprache oder einer der von OpenCL unterstützten Erweiterungen aufgebaut sind, können verwendet werden, aber eine Objektorientierung auf höherer Ebene wird in OpenCL nicht unterstützt.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erörtert der Redner Arbeitsgruppengrößen und wie man die lokale Arbeitsgruppengröße bestimmt, insbesondere auf einer GPU. Die lokale Arbeitsgruppengröße muss kleiner als die globale Arbeitsgruppengröße sein und sich gleichmäßig darauf aufteilen. Auf einer CPU muss die lokale Arbeitsgruppengröße jedoch immer eins sein, da Synchronisationspunkte auf einer CPU zum Implementieren einer Arbeitsgruppenkommunikation extrem teuer sind. Der Redner empfiehlt, dass die Größe der globalen und lokalen Arbeitsgruppen niemals kleiner sein sollte als die Größe eines Warps auf NVIDIA-Hardware oder einer Wellenfront auf ATI-Hardware. Darüber hinaus sind Potenzen von 2 oder gerade Zahlen vorzuziehen, und manchmal kann sich ein wenig zusätzliche Arbeit, wie das Auffüllen von Berechnungen mit zusätzlichen Nullen, lohnen, um eine Potenz von 2 lokaler Arbeitsgruppengröße zu erreichen. Bei der Snow Leopard OpenCL-Implementierung liegt die maximale lokale Arbeitsgruppengröße normalerweise bei etwa 512, und die maximale Anzahl von Threads, die auf einem einzelnen SM auf NVIDIA-Hardware ausgeführt werden können, liegt bei etwa 780–784.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt des Videos erörtert der Sprecher die Größe von Arbeitsgruppen und erklärt, dass die Verwendung zu vieler Threads möglicherweise keinen zusätzlichen Nutzen bringt. Sie berühren auch das Konzept der Dimensionierung von Problemen in eine, zwei oder drei Dimensionen und wie dies für einige wissenschaftliche Probleme hilfreich ist. Die Lösbarkeit einiger wissenschaftlicher Probleme auf GPUs wird erwähnt, und obwohl dies von bestimmten Implementierungen und Datenstrukturen abhängen kann, ist es möglich, Dinge wie FFTs, Monte-Carlo-Simulationen und partielle Differentialgleichungen sehr effizient auf GPUs durchzuführen. Schließlich befasst sich das Video mit der Notwendigkeit, Algorithmen und Datenstrukturen an die Datenlayoutpräferenzen der GPU anzupassen, und betont die Tatsache, dass Berechnungen nicht in einem einzelnen Kernel oder Warteschlangenaufruf ausgeführt werden müssen.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt erörtert der Redner die Möglichkeit, eine Berechnung in mehrere Kernel oder Warteschlangenaufrufe in OpenCL aufzuteilen, obwohl dies zu geringfügigen Leistungseinbußen führen kann. Er erklärt dies am Beispiel eines konjugierten Gradientenalgorithmus und betont, dass es zwar möglich ist, aufeinanderfolgende Schritte im Algorithmus zu kombinieren, wenn man auf einer CPU arbeitet, es aber etwas anders ist, wenn man es mit einer GPU zu tun hat. Der Referent betont, dass die GPU-Operationen für jeden einzelnen Schritt explizit aufgerufen werden müssen. Er schlägt vor, zuerst mehrere Schleifen der konjugierten Gradientenminimierung durchzuführen, gefolgt von einer Überprüfung, um festzustellen, ob die gewünschte Konvergenz erreicht wurde. Er betont, wie wichtig es ist, so viele Arbeiten wie möglich ohne Unterbrechung auszuführen, und führt das Beispiel der Molekulardynamik und der Elektrostatik als andere Probleme an, die ähnliche Überlegungen erfordern. Letztendlich geht er zu einem OpenCL-Beispiel über und merkt an, dass es sich um ein einfaches Beispiel handelt, um das Publikum mit dem OpenCL-Tool und echtem Code vertraut zu machen.

  • 00:25:00 In diesem Abschnitt geht der Sprecher auf einige Schlüsselfunktionen im OpenCL-Projekt ein, die in früheren Folgen kurz erwähnt wurden. Die erste Funktion ist CL Get Device IDs, die den Gerätetyp identifiziert, nach dem Sie suchen, einschließlich CPU, GPU, Beschleunigergeräte wie FPGA und mehr. Sobald Geräte identifiziert sind, können Sie CL-Geräteinformationen verwenden, um ihre Eigenschaften wie Hersteller, globale Speichergröße, maximale Arbeitselemente und unterstützte Erweiterungen wie doppelte Genauigkeit zu verstehen. Nachdem Sie Ihr Programm erstellt haben, möchten Sie möglicherweise das Erstellungsprotokoll auf Fehler überprüfen, da Sie keine Kernel außerhalb von OpenCL kompilieren können. Das Build-Protokoll kann Ihnen mitteilen, was schief gelaufen ist, z. B. ein Syntaxfehler oder ein falscher Datentyp, und die Build-Optionen und den Status überprüfen.

  • 00:30:00 In diesem Abschnitt erklärt der Referent die verschiedenen Arten von Speicherpuffern in OpenCL, einschließlich Nur-Lesen und Lesen/Schreiben, sowie Verweise auf Speicher auf dem Host. Er schlägt vor, dass es vorteilhaft sein kann, Schreibvorgänge für eine verbesserte Effizienz unter Verwendung der CL- und Q-Schreibpufferfunktion, die blockierend oder nicht blockierend sein kann, in eine Warteschlange zu stellen. Der Sprecher geht auch kurz auf die Ausführung von Kerneln, das Setzen von Kernel-Argumenten und die Verwendung globaler und lokaler Arbeitsgrößen ein. Die OpenCL-Implementierung entscheidet möglicherweise automatisch über eine lokale Arbeitsgröße, und der Sprecher stellt fest, dass dieser Prozess in seinen früheren Experimenten optimal funktioniert hat.

  • 00:35:00 In diesem Abschnitt erörtert der Redner einige Aspekte der Anpassung der Größe der lokalen Arbeit auf der GPU, indem er mit seinem Wert in Abhängigkeit von bestimmten Kernelfunktionen experimentiert, wie z. B. die Verwendung von gemeinsam genutztem Speicher. In Bezug auf das Lesen der Ergebnisse bedeutet CL wahr oder CL falsch, dass es sich entweder um einen blockierenden Lesevorgang handelt oder dass das Programm nicht auf das Eintreffen der Ergebnisse wartet. Blockierende Lesevorgänge werden häufiger verwendet, um den genauen Abruf von Ergebnissen sicherzustellen, bevor sie für andere verwendet werden Zwecke. Der Sprecher wechselt dann zu Xcode und beschreibt das Projekt als ein Standard-Xcode-Projekt, bei dem Open CL das einzige erforderliche Framework ist. Er zerlegt den Quellcode und den OpenCL-Kernel und kommentiert ihn für ultimative Klarheit. Der Kernel ist ein ADD-Kernel, was einfach ist; es dient jedoch lediglich der Veranschaulichung. Der Sprecher taucht später in Funktionen wie Geräteinformationen und Kontext- und Befehlswarteschlangen-Setup ein.

  • 00:40:00 In diesem Abschnitt erläutert das Video, wie OpenCL-Kernel entweder als externe Datei oder als C-String in ein Programm geladen werden können. Während es sauberer sein kann, Kernel als externe Dateien zu laden, kann der Code schwieriger zu debuggen sein, wenn Fehler auftreten. Andererseits macht es das Laden von Kerneln als C-Strings für Benutzer schwieriger, den Code anzuzeigen, und es gibt einige Optionen zum Schutz des Kernelcodes. Darüber hinaus untersucht das Video die Vor- und Nachteile des Vorkompilierens von Programmen im Vergleich zum Just-in-Time-Kompilieren. Während das Vorkompilieren den Kernel-Code verbergen kann, erfordert das Ausführen eines Programms auf anderer Hardware möglicherweise andere Optimierungen, die durch das Vorkompilieren nicht möglich sind. Insgesamt betont das Video, dass beide Optionen Vor- und Nachteile haben und dass Programmierer ihre Bedürfnisse bei der Auswahl einer Methode sorgfältig abwägen müssen.

  • 00:45:00 In diesem Abschnitt erklärt der Redner den Vorgang des Bindens des Codes an den CL-Kernel zum Aufrufen und Abrufen von Kerneln wie einem Saxby- oder ADD-Kernel. Auch die Speicherzuweisung wird abgedeckt, indem Eingabe- und Inhaltspuffer erstellt werden, wobei erstere nur für Lesezwecke verwendet werden, während letztere die Ergebnisse speichern und Lese- und Schreibzugriff haben. Sobald die Kernargumente eingestellt sind, beginnt die Ausführung, wobei die globale Arbeitsgröße auf die Anzahl der zu verarbeitenden Elemente eingestellt ist, die auf einem Bildschirm angezeigt werden, sobald die Steuerung an das Hauptprogramm zurückgegeben wird. Die Notwendigkeit einer sorgfältigen Verwaltung der Befehlswarteschlange ist von wesentlicher Bedeutung, wobei der Präsentator erklärt, wie wichtig es ist, die Warteschlange zu beenden, bevor mit der Speicherfreigabe fortgefahren wird. Insgesamt funktionierte die vorgestellte Funktion und ergab einen erwarteten Eingabewert von 32 auf der ganzen Linie.

  • 00:50:00 In diesem Abschnitt erläutert der Redner, wie große Zahlen im OpenCL-Projekt gehandhabt werden, und erinnert die Benutzer daran, auf den verfügbaren Speicher zu achten und Ausdrucke auszuschalten, wenn große Arrays durchlaufen werden, um eine Überlastung der Ausdrucke zu vermeiden. Der Redner ermutigt die Benutzer auch, sich einen Artikel über die Sparse-Matrix-Vektormultiplikation auf GPUs und eine weitere Präsentation über Arithmetik mit gemischter Genauigkeit anzusehen. Dann beendet er den Podcast, indem er zu Fragen einlädt und hervorhebt, dass die nächste Folge wahrscheinlich Datenlayout, Warps und Speicherzugriff behandeln wird.
 

Folge 4 - Speicherlayout und Zugriff



Folge 4 - Speicherlayout und Zugriff

Diese Episode des Tutorials konzentriert sich auf Speicherlayout und -zugriff, die für die Maximierung der GPU-Leistung unerlässlich sind. Der Podcast behandelt GPU-Architektur, Thread-Verarbeitungscluster und Speicherkoaleszenz und erklärt, wie die Nutzung der GPU optimiert und parallele Berechnungen effizient ausgeführt werden können. Der Redner spricht auch Datenzugriffs- und Indizierungsprobleme an, die Konflikte verursachen können, und empfiehlt die Verwendung von gemeinsam genutztem Speicher und zusammengeführten Lesevorgängen, um die Leistung zu verbessern. Insgesamt betont das Video die Bedeutung des Verständnisses von OpenCL-spezifischen Funktionen und intrinsischen Datentypen für garantierte Kompatibilität und bietet Ressourcen für weiteres Lernen.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt des Tutorials liegt der Schwerpunkt auf Speicherlayout und -zugriff. Das Verständnis dieser Konzepte ist unerlässlich, um die Leistung auf GPUs zu maximieren, die erfordern, dass Daten auf eine bestimmte Weise angeordnet und abgerufen werden. Der Podcast konzentriert sich auf die Perspektive der GPU, da CPUs beim Datenzugriff nachsichtiger sind, obwohl die Optimierung des Codes für GPUs auch die CPU-Leistung verbessern kann. Darüber hinaus deckt der Podcast einige allgemeine Dinge ab und behandelt Fragen zu Funktionsaufrufen innerhalb von Kerneln und zur Verwendung von CL-Finish in früheren Quellcodebeispielen. Der Podcast betont, wie wichtig es ist, nur von OpenCL spezifizierte Funktionen und intrinsische Datentypen zu verwenden, um die Kompatibilität zu gewährleisten.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt geht der Referent auf die Verwendung von Funktionen wie Rand oder print in Kernel-Funktionen auf der CPU ein. Es ist zwar möglich, diese Funktionen zu Debugging-Zwecken zu verwenden, es wird jedoch nicht garantiert, dass sie über verschiedene Implementierungen hinweg funktionieren und möglicherweise nicht portierbar sind. Kernel können Funktionen aufrufen, solange sie zur Laufzeit als Teil der Programmquelle kompiliert werden können, die alle Kernel enthält. Der Redner erklärt auch CL Finish, eine Methode, mit der die CPU ihre Ausführung blockiert, bis alle Funktionen aus der Befehlswarteschlange zurückgekehrt sind. Obwohl es für das Timing von Code nützlich sein kann, führt es dazu, dass die Anwendung angehalten wird, bis alle Aufgaben abgeschlossen sind, sodass es nur verwendet werden sollte, wenn es absolut notwendig ist.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erörtert der Redner die GPU-Architektur, wobei er sich speziell auf NVIDIA-Hardware konzentriert und wie sie Thread-Verarbeitungscluster zur Ausführung von Berechnungen nutzt. Jede Grafikkarte verfügt über 10 dieser Cluster mit jeweils 30 Streaming-Multiprozessoren, die wiederum acht Streaming-Prozessoren, zwei spezielle Funktionseinheiten, eine Einheit mit doppelter Genauigkeit und einen gemeinsam genutzten lokalen Speicher enthalten. Durch das Verständnis dieser Gruppierungen können Entwickler ihre Nutzung der GPU optimieren und parallele Berechnungen effizient ausführen. Der Redner verwendet die NVIDIA-Terminologie und ermutigt die Zuhörer, die Beziehung zwischen Threads, Arbeitselementen, Thread-Blöcken und Arbeitsgruppen im Auge zu behalten, die alle wichtige Aspekte der OpenCL-Programmierung sind.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die verschiedenen Terminologien, die für Streaming-Prozessoren verwendet werden, wie z. B. Skalarprozessoren, Shading-Prozessoren oder Kerne. Die Anzahl der Kerne in einer Grafikkarte bezieht sich auf die Anzahl der Streaming-Prozessoren pro Streaming-Multiprozessor. Der Redner hebt hervor, dass ein Kern auf einer GPU nicht mit einem Kern auf einer CPU gleichzusetzen ist, und Nvidia betrachtet sie separat. Die Erörterung umfasst auch spezielle Funktionseinheiten zum Handhaben transzendentaler Funktionen, Einheiten mit doppelter Genauigkeit zum Durchführen von Gleitkommaarithmetik mit doppelter Genauigkeit und gemeinsam genutzten Speicher des lokalen Speichers, der zum Teilen von Daten zwischen Streaming-Prozessoren und Thread-Blöcken verwendet wird, die auf der GPU ausgeführt werden. Der Thread-Verarbeitungscluster ist in 10 Controller unterteilt, die drei verschiedene SM bedienen, wobei jeder SM acht Streaming-Prozessoren enthält, die acht Thread-Blöcke gleichzeitig ausführen können.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt wird das Konzept der Warps in der GPU-Programmierung eingeführt, bei denen es sich um Organisationseinheiten handelt, die aus 32 Threads bestehen, die im Gleichschritt miteinander arbeiten. Nur Threads im selben Thread-Block können Daten unter Verwendung des gemeinsam genutzten lokalen Speichers gemeinsam nutzen. Warps werden aufgrund von Hardwareanforderungen weiter in halbe Warps zerlegt, die aus 16 Threads bestehen. GPUs können viele Threads verwalten, und es ist wichtig, dass zusätzliche Threads gleichzeitig ausgeführt werden, um Speicherlatenz und andere Verzögerungen zu verbergen. GPUs verfügen über dedizierte Hardware für das Thread-Management, was einen schnellen Kontextwechsel ermöglicht. Je mehr Fäden, desto besser, und es wird empfohlen, die Fadengruppen etwas größer zu machen, um alle Fäden in einem Warp zu nutzen und die Leistung zu verbessern.

  • 00:25:00 In diesem Abschnitt erklärt der Kursleiter, dass das Laden von Daten in den lokalen Speicher das Laden von 16 Elementen beinhaltet, was 64 Bytes entspricht, wobei jeder Thread für das Laden von vier Bytes verantwortlich ist. Der Kursleiter erklärt auch die Anweisungsplanung und das Konzept der Divergenz, bei der die Hälfte der Threads einen Codeblock eingeben und die andere Hälfte wartet, bis die erste Hälfte beendet ist, bevor sie ihren eigenen ausführt. Dies kann zu einer Serialisierung führen und die Anzahl der Threads partitionieren, die gleichzeitig arbeiten können. Der lokale Speicher ist in 4-Byte-Einträge aufgeteilt, wobei jeder Eintrag in eine von 16 Bänken adressiert ist. Wenn ein halber Warp von 16 Threads auf einzelne Bänke zugreift, kann er Bankkonflikte vermeiden und so schnell wie die Registerdatei auf gemeinsam genutzten Speicher zugreifen.

  • 00:30:00 In diesem Abschnitt behandelt das Video die Speicherzusammenführung und wie Threads in einer Arbeitsgruppe durch die Speicherzusammenführung kooperativ Daten in den gemeinsam genutzten Speicher laden können, wodurch gemeinsam genutzte Speicherorte effektiv Dateien registrieren. Die Diskussion fährt dann mit dem Konzept der Speicherausrichtung relativ zum globalen Speicher und dem Ziehen von Daten in den lokalen Speicher fort. Falsch ausgerichtete Ladevorgänge, permutierte Ladevorgänge und Teilladevorgänge sind allesamt problematisch, da sie verhindern, dass die Hardware einen zusammengeführten Ladevorgang erkennt, was zur Serialisierung einzelner Ladevorgänge in die Register führt. Um dies zu vermeiden, wird empfohlen, alle Daten in den gemeinsam genutzten Speicher zu laden, auch wenn sie nicht benötigt werden, um eine ausgerichtete zusammengeführte Last zu erreichen.

  • 00:35:00 In diesem Abschnitt erörtert der Redner das Speicherlayout und den Zugriff für die CUDA-Programmierung. Sie erklären, dass ausgerichtete Lasten, insbesondere verbundene Lasten, der schnellste Weg sind, um Daten aus dem globalen Speicher in den lokalen Speicher oder in Register zu bringen. Sie erklären auch, dass der Speicher in Bänke unterteilt ist, damit mehrere Threads gleichzeitig darauf zugreifen können, der Zugriff auf dieselbe Bank jedoch zu einem Bankkonflikt führen kann, der zu einer Datenserialisierung und einer verringerten Leistung führt. Darüber hinaus stellt der Sprecher fest, dass eine Ausnahme von Bankkonflikten besteht, wenn alle Threads auf eine einzelne Bank zugreifen, was dazu führt, dass Daten rundgesendet werden und keine Konflikte oder Serialisierung auftreten.

  • 00:40:00 In diesem Abschnitt des Videos spricht der Kursleiter über Speicherlayout und Zugriff in Multithread-Anwendungen. Er erklärt, dass Konflikte auftreten, wenn mehrere Threads auf dieselbe Bank für dieselben Informationen zugreifen, was zu Leistungseinbußen führt. Er verwendet die Matrixtransponierung als Beispiel, um die Vorteile der Verwendung von gemeinsamem Speicher für die Leistung und die Bedeutung des Lesens und Schreibens in den Speicher auf koaleszierte Weise zu veranschaulichen, um Leistungseinbußen zu vermeiden. Der Kursleiter erklärt, dass normalerweise eine Halbverzerrung verwendet wird, und empfiehlt die Verwendung von Speicherlayoutmustern, die Konflikte für eine optimale Leistung vermeiden.

  • 00:45:00 In diesem Abschnitt geht der Redner auf das Problem des Invertierens von Indizes oder des Austauschens von Indizes im GPU-Speicher ein und wie dies zu einer von zwei Optionen führt: unkoaleszierter Speicherzugriff oder eine der beiden muss unco sein. Um dieses Problem zu lösen, werden die Daten unter Verwendung eines zusammengeführten Lesevorgangs aus dem globalen Speicher gelesen und auf zusammengeführte Weise im gemeinsam genutzten Speicher gespeichert. Shared Memory ist schnell und sobald die Daten da sind und vorausgesetzt, dass keine zwei Threads auf die gleiche Information zugreifen, kann jeder Thread schnell auf seine einzigartigen Daten zugreifen. Die Threads laden die Daten, die sie kooperativ transponieren müssen, und übernehmen das Eigentum an diesen Daten, während sie einen großen Block in den globalen Speicher schreiben, was zu Leistungssteigerungen für den Datenzugriff in und aus der GPU führt.

  • 00:50:00 In diesem Abschnitt erörtert das Video die Verwendung von Matrixtransponierung auf der GPU und die Bedeutung der Kombination von Shared Memory mit Memory Coalescing und Data Alignment. Die optimierte Version ist auf der Apple-Website als Xcode-Projekt namens Matrix Transpose verfügbar. Das Video erklärt, dass bei einem Stride von 16 und 16 Bänken jedes Element 0, 16, 32 usw. von Bank 0 gewartet werden kann, was zu potenziellen Bankkonflikten führt. Um dieses Problem zu lösen und eine Hochleistungs-Matrixtransponierung zu erreichen, sollte der lokale Speicher mit einem Element aufgefüllt werden, was zu 17 geladenen Werten führt. Das Video suggeriert, dass diese Konzepte Kernkonzepte sind, und sobald sie verstanden sind, wird der Betrachter 95 % der GPU-Leistungsoptimierung übernehmen.

  • 00:55:00 In diesem Abschnitt bewirbt der Redner die Mac Research-Website und die verfügbaren Ressourcen, die von Tutorials über Experten-Tutorials bis hin zu Community-Diskussionen reichen. Die Website ist frei zugänglich und enthält Informationen über OpenCL und andere Entwicklerressourcen. Der Redner erwähnt auch, dass es einen Amazon-Shop gibt, der mit der Website verbunden ist, und ermutigt die Benutzer, Produkte darüber zu kaufen, um Mac Research zu unterstützen. Der Redner schließt mit der Feststellung, dass sich das nächste Video auf ein reales Beispiel mit Code- und Kernel-Optimierungen konzentrieren wird.
 

Folge 5 - Fragen und Antworten



Folge 5 - Fragen und Antworten

In diesem Video beantwortet der Host Fragen zu GPUs und OpenCL-Programmierung. Sie erklären die Organisationsstruktur von GPUs, einschließlich Kernen, Streaming-Multiprozessoren und anderen Einheiten. Das Konzept von Bankkonflikten und lokalem Speicher wird ebenfalls ausführlich behandelt, wobei ein Beispiel einer Matrixtransponierung verwendet wird, um zu demonstrieren, wie Bankkonflikte auftreten können. Der Referent stellt Lösungen zur Vermeidung von Bankkonflikten bereit, darunter das Auffüllen des lokalen Datenarrays und das Lesen verschiedener Elemente, die von verschiedenen Banken bedient werden. Schließlich wirbt der Referent für Ressourcen auf der Mac-Forschungswebsite und verspricht, in der nächsten Sitzung ein Beispiel aus der Praxis mit Optimierungstechniken zu liefern.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt ging der Moderator der OpenCL-Videoserie auf einige Fragen ein und beantwortete sie. Die erste Frage betraf GPU-Terminologie und -Layout, und der Gastgeber verwendete eine Nvidia-Folie, um die Organisationsstruktur der GPU zu veranschaulichen, einschließlich der zehn Thread-Verarbeitungscluster und drei Streaming-Multiprozessoren pro Thread-Verarbeitungscluster. Die zweite Frage betraf Bankenkonflikte, die in der vorherigen Folge kurz angesprochen wurden. Der Gastgeber lieferte eine ausführlichere Erklärung, die sich auf ein konkretes Beispiel für Matrixtransponierungen und die Bedingungen konzentrierte, die zu Bankenkonflikten führen können. Die Folge endete mit einem Dankeschön an den Hosting-Provider Matias für seinen großartigen Service.|

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erklärt das Video das Konzept von Kernen oder skalaren Prozessoren in GPUs. Diese Kerne führen hauptsächlich ALU- und FPU-Operationen durch, aber ihre Funktionalität unterscheidet sich von den Kernen, die in CPUs zu finden sind. Jeder Streaming-Multiprozessor in der Architektur der 10er-Serie verfügt über acht Kerne oder Streaming-Prozessoren, und es gibt insgesamt 240 Kerne, die die Rechenleistung der GPU ausmachen. Die GPUs haben unter anderem andere Einheiten wie Double Precision Units und Special Function Units. Das Video behandelt auch Bankkonflikte und lokale Speicher und wie sie sich auf den Speicherzugriff im lokalen Speicher auswirken und zu Bankkonflikten führen. Die Erklärung trägt dazu bei, Verwirrung hinsichtlich der unterschiedlichen Terminologie für CPUs und GPUs zu beseitigen.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent das Konzept des lokalen Speichers auf aktueller Hardware, der in 16 Bänke mit jeweils einem Kilobyte Länge aufgeteilt ist. Der Sprecher erklärt, dass aufeinanderfolgende 32-Bit-Wörter aufeinanderfolgenden Bänken zugewiesen werden und zwei oder mehr gleichzeitige Zugriffe auf dieselbe Bank zu einer Serialisierung des Speicherzugriffs führen, was als Bankkonflikt bezeichnet wird. Der Sprecher merkt jedoch an, dass, wenn alle Threads in einem Half-Warp auf genau dieselbe Bank oder denselben Eintrag zugreifen, dies nicht zu einem Bankkonflikt führt, und dass es eine spezielle Handhabung für diese Situation gibt. Der Redner geht dann darauf ein, warum Bankkonflikte in dem zuvor vorgestellten Matrix-Transponierungsbeispiel auftreten würden, wobei er die Permutation entlang der Diagonale und die verschmolzenen Lasten diskutiert.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent das Problem des Bankenkonflikts, der entstehen kann, wenn eine Matrixtransponierung durchgeführt wird, am Beispiel eines Warps, der aus 32 Fäden besteht, die in zwei Hälften geteilt sind. Jeder Thread in einem halben Warp ist einer Bank zugeordnet, und idealerweise sollte jeder Thread von einer bestimmten Bank lesen und in diese schreiben. Wenn jedoch eine Matrixtransponierung durchgeführt wird, werden Threads in verschiedenen Hälften des Warps von derselben Bank gelesen, was zu Bankkonflikten führt. Der Referent erläutert diese Problematik anhand eines Diagramms und erläutert ausführlich am Beispiel der Zuordnung von Elementen zu Bänken.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent, wie Bankkonflikte beim Umgang mit Arrays und gemeinsam genutztem Speicher in CUDA umgangen werden können. Durch Auffüllen des lokalen Datenarrays mit einem zusätzlichen Wert, der nie verwendet wird, wird der effektiv gemeinsam genutzte Speicher erhöht und dies vermeidet die Bankkonflikte. Jetzt lesen alle Datenelemente zusammengefügt und ausgerichtet aus dem globalen Speicher, schreiben aber unausgerichtet in den lokalen Speicher, was keine Nachteile mit sich bringt. Dieser Prozess ermöglicht es jedem Thread, um eins zu versetzen und aufeinanderfolgende Elemente zu lesen, ohne dass alle auf derselben Bank serialisiert werden, was die Leistung erhöht. Die Übertragung ist zulässig, wenn Threads versuchten, dieselben Daten zu lesen, aber beim Lesen unterschiedlicher Elemente eine Serialisierung auftritt.

  • 00:25:00 In diesem Abschnitt erörtert der Sprecher, wie die Lösung der Bankenkonflikte darin besteht, verschiedene Elemente zu lesen, die von verschiedenen Banken bedient werden, und nicht dieselbe. Das Hauptproblem, das Bankkonflikte in dem speziellen Beispiel der Matrixtransponierung verursacht, ist der Zugriff auf einen Offset, der gleich der Bankgröße ist, die auch gleich der Hälfte der Warpgröße ist. Der Redner hebt auch verschiedene Ressourcen hervor, die auf der Mac-Forschungswebsite verfügbar sind, darunter die Reihe von German Cormac zum Schreiben von Cocoa-Anwendungen und die Online-Seminarreihe von Nvidia zur Verwendung von CUDA und OpenCL für die GPU-Programmierung. Der Referent verspricht, in der nächsten Sitzung ein reales Beispiel zu liefern, das alles zusammenbringt, einschließlich Optimierungstechniken wie der Verwendung von lokalem und gemeinsam genutztem Speicherpad.
 

Folge 6 – Shared Memory Kernel-Optimierung



Folge 6 – Shared Memory Kernel-Optimierung

Das Video diskutiert die Shared-Memory-Kernel-Optimierung, insbesondere im Zusammenhang mit einem Code, der zum Verständnis der elektrostatischen Eigenschaften biologischer Moleküle verwendet wird. Die Verwendung von Synchronisierungspunkten und die Kommunikation zwischen Arbeitselementen in einer Arbeitsgruppe sind der Schlüssel zum Ausführen komplexer Berechnungen, damit das Programm effektiv arbeitet. Darüber hinaus ermöglicht gemeinsam genutzter Speicher, der kooperativ arbeitet und viele Daten einbringt, einen schnelleren Zugriff auf schreibgeschützte Daten und erhöht die Leistung von Berechnungen, indem er schnellere Zugriffsgeschwindigkeiten unterstützt. Der Referent betont auch, wie wichtig es ist, ineffiziente Behandlungsberechnungen an der Grenze eines Gitters zu vermeiden, und die Bedeutung der richtigen Verwendung von Synchronisationspunkten, Barrieren und gemeinsamem Speicher. Schließlich betont er die Nuancen der Ausführung von OpenCL und gibt Ratschläge zur Systemoptimierung für die GPU-Nutzung, wobei die Demonstration auf einem Mac durchgeführt wird.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Optimierung des Shared-Memory-Kernels und liefert ein Beispiel dafür, wie Shared-Memory in einem realen Code genutzt werden kann. Er erklärt, dass gemeinsam genutzter Speicher einen schnelleren Zugriff auf schreibgeschützte Daten ermöglicht, was die Leistung von Berechnungen beschleunigen kann. Der Beispielcode, der von einem Programm abgeleitet ist, das zum Verständnis der elektrostatischen Eigenschaften biologischer Moleküle verwendet wird, hebt die Verwendung von Synchronisationspunkten und die Kommunikation zwischen Arbeitselementen in einer Arbeitsgruppe hervor, um komplexe Berechnungen durchzuführen. Das übergeordnete Ziel besteht darin, zu zeigen, wie die Funktionen der Hardware genutzt werden können, um Leistung und Effizienz zu steigern.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Bedeutung einer effizienten Behandlung der Berechnung an der Grenze eines Gitters, die konzeptionell auf alle Arten von Problemen anwendbar ist. Die Berechnung beinhaltet die Berechnung des Beitrags aller Atome im Modell zu jedem einzelnen Gitterpunkt, was entweder mit einem gitterzentrierten oder einem atomzentrierten Ansatz erfolgen kann. Während der atomzentrische Ansatz bei seriellen Berechnungen gut funktioniert, kann er in einer parallelen Umgebung aufgrund des Überschreibens von Werten ineffizient sein. Daher ist der rasterzentrierte Ansatz ein besserer Ansatz, da jeder Rasterpunkt nur Daten liest, was die Optimierung für GPUs erleichtert, da sie keinen Zugriff auf Sperren und Reduzierungen haben. Der Referent erwähnt auch, dass sie in dieser Berechnung die Leistungsunterschiede zwischen CPU und GPU aufzeigen werden.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt werden Shared Memory und Grid-zentrierter Ansatz diskutiert. Es wird erwähnt, dass während der Berechnung der Gitterpunktwert modifiziert wird, aber es muss nur eine Momentaufnahme oder eine Kopie der Werte für all diese Gitterpunkte vorhanden sein. Unter Verwendung der GPU können die Gitterpunkte zusammenarbeiten, um viele Daten einzubringen, was die Leistung der Datenzugriffsgeschwindigkeit erhöht. Dieser Ansatz erfordert keine Sperren, und alle Gitterpunkte werden nach Abschluss der Berechnung vollständig aktualisiert, wodurch vermieden wird, dass Gitterpunkte auf andere Werte treten. Der Kernteil des Codes ist praktisch derselbe, und die Gitteriteration wird zum nd-Bereich, der gleich der Anzahl der Gitterpunkte ist. Außerdem wird das Konzept des gemeinsam genutzten Speichers eingeführt, das es Threads ermöglicht, Daten in größeren Schwaden einzubringen, sodass alle so schnell wie möglich auf die Daten zugreifen können.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt stellt der Referent Shared Memory vor und erklärt, wie es funktioniert. Gemeinsam genutzter Speicher hat eine Grenze von 16 Kilobyte nutzbarem Speicherplatz pro SM, den sich Skalarprozessoren teilen müssen. Typischerweise wird das Problem nicht Byte für Byte angegangen, sondern verwendet Floats oder Ints, was bedeutet, dass es im Allgemeinen weniger nutzbare Elemente im gemeinsam genutzten Speicher gibt. Der Sprecher erklärt, dass sie einen Block gemeinsam genutzten Speichers zugewiesen haben, der fünfmal so groß ist wie die lokale Größe (64 Elemente), was ihnen einen Block von 1280 Byte gibt, der pro Arbeitsgruppe verwendet wird, wobei jede Arbeitsgruppe 64 Elemente breit ist. Sie führen aus, dass sie diesen Block in fünf Gruppierungen unterteilen, und geben Anweisungen, wie diese Daten mithilfe von Offsets indiziert werden können.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt des Videos erläutert der Sprecher eine Methode zur Optimierung von Shared-Memory-Kernels. Er erklärt, dass der Code eine Sicherheitsmaßnahme enthält, um die lokale Größe der Atome anzupassen, wenn die Gesamtzahl der Atome kein Vielfaches der lokalen Größe ist. Der Sprecher weist darauf hin, dass der Code einen Leistungsfehler enthält, und fordert die Zuschauer auf, ihn zu finden. Der Code ist in zwei Gruppierungen unterteilt, wobei die erste ein Sammelpunkt ist, um sicherzustellen, dass alles in Ordnung ist, und die zweite ein Kopiervorgang ist, der gemeinsam genutzten Speicher verwendet. Die Hardware erkennt, dass alle Threads mit sequentiellen Adressen auf Daten aus dem globalen Speicher zugreifen, und führt einen vollständigen zusammengeführten Ladevorgang in den Speicher durch, der die erste Barriere trifft. Der Redner erörtert dann die Notwendigkeit einer Barriere und zeigt eine Folie, die den Prozess veranschaulicht, durch den Halbverzerrungen die Last aus dem gemeinsam genutzten Speicher bedienen.

  • 00:25:00 In diesem Abschnitt wird die Bedeutung der Verwendung von Barrieren bei der Kernel-Optimierung diskutiert. Eine Barriere ist erforderlich, um sicherzustellen, dass alle erforderlichen Daten in den gemeinsam genutzten Speicher geladen werden, bevor ein Arbeitselement in einer Arbeitsgruppe mit der nächsten Stufe fortfahren kann. Ohne Barrieren werden die erhaltenen Werte falsch sein. Der Code für die Berechnung wird im Gleichschritt ausgeführt, vermeidet jedoch Bankkonflikte, indem er eine Übertragung zulässt, wenn alle Threads in einer Arbeitsgruppe auf dasselbe Element im gemeinsam genutzten Speicher zugreifen. Die Barriere hilft auch dabei, das Überschreiben von Daten im gemeinsam genutzten Speicher zu verhindern, indem sichergestellt wird, dass alle Warps ihre Berechnungen beenden, bevor neue Daten in den gemeinsam genutzten Speicher geschrieben werden. Die Demonstration des Xcode-Projekts und seiner Ausführung wird ebenfalls gezeigt, um ein besseres Verständnis der besprochenen Konzepte zu vermitteln.

  • 00:30:00 In diesem Abschnitt des Videos erläutert der Moderator die Tools und Konfigurationen, die zur Optimierung der Kernelleistung erforderlich sind. Der Moderator erwähnt die Verwendung von LLVM GCC 4.2 clang 1.0 mit OpenMP für die OpenMP-Unterstützung und die Sicherstellung, dass regelmäßige Optimierungen aktiviert sind. Das Video geht dann zu den Hauptberechnungen über, einschließlich Generieren und Auffüllen von Speicher, Skalarberechnung und Ausführen der Skalarberechnung der CPU parallel zu OpenMP. Abschließend wird die optimierte GPU-Berechnung zusammen mit einem Bereinigungsprozess vorgestellt. Das Video enthält auch Codeausschnitte für Dienstprogramme wie das Drucken von Geräteinformationen und Informationen zum Abfragen von Kernel-Dateiproblemen.

  • 00:35:00 In diesem Abschnitt erklärt der Sprecher die Schritte, die zum Einrichten des Kernels für das mdh-Programm erforderlich sind, einschließlich der Zuweisung von Speicher für den gemeinsam genutzten Speicher und den Speicher, der Daten ausschreibt. Die globale Arbeitsgröße entspricht der Anzahl der angepassten Gitterpunkte und die lokale Arbeitsgröße beträgt 64. Der Sprecher erwähnt, dass die Größe der Arbeitsgruppe eine Frage von Versuch und Irrtum ist und OpenCL eine Empfehlung geben kann, was seiner Meinung nach eine gute Arbeit ist Gruppengröße. Als er jedoch mit unterschiedlichen Arbeitsgruppengrößen herumspielte, stellte der Redner fest, dass 64 am besten funktioniert. Der Redner merkt an, dass das Einrichten von OpenCL zwar mehr Arbeit im Vergleich zu OpenMP erfordern kann, die Leistungsverbesserungen im optimierten GPU-Code es jedoch lohnenswert machen, die Verwendung von GPUs fortzusetzen.

  • 00:40:00 In diesem Abschnitt führt der Sprecher skalare Berechnungen auf der CPU durch und zeigt, dass es 32 Sekunden dauert, aber auf 16 CPUs dauert es etwa 25 Sekunden, was eine 10-fache Beschleunigung demonstriert. Wenn es auf der GPU ausgeführt wird, dauert es 1,2 Sekunden, 20-mal schneller als auf einer einzelnen CPU. Darüber hinaus waren die Zahlen aus den CPU- und GPU-Berechnungen identisch, was zeigt, dass sich die Optimierung des Codes für die GPU lohnt. Der Sprecher warnt die Benutzer, vorsichtig zu sein, wenn Beispiele auf einem System mit nur einer Grafikkarte ausgeführt werden, da es aufgrund des Fehlens einer präventiven Unterbrechung auf einer Grafikkarte zu einem Einfrieren kommen kann.

  • 00:45:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent einige potenzielle Probleme, die beim Ausführen von OpenCL auftreten können, und rät Benutzern, vorsichtig zu sein. Er empfiehlt, wenn möglich zwei Grafikkarten zu haben und eine für die Anzeige und die andere für die Handhabung von OpenCL zuzuweisen. Der Sprecher weist auch darauf hin, dass Benutzer, wenn das System festgefahren ist, sich per SSH einloggen und den Prozess beenden können, um die Kontrolle wiederzuerlangen. Er erinnert die Benutzer daran, dass alle Informationen auf der Mac-Forschungswebsite verfügbar sind, wo sie auch den Podcast abonnieren und die gemeinnützige Organisation über einen Amazon-Shop unterstützen können. Abschließend ermutigt er die Zuhörer, die Website der Chronos-Gruppe zu besuchen, die wertvolle Ressourcen zur OpenCL-Spezifikation bereitstellt.
 

AMD Developer Central: Webinar-Reihe zur OpenCL-Programmierung. 1. Einführung in paralleles und heterogenes Rechnen


1-Einführung in paralleles und heterogenes Computing

Der Sprecher in diesem YouTube-Video bietet einen Überblick über paralleles und heterogenes Computing, bei dem mehrere Verarbeitungskomponenten wie CPUs und GPUs in einem einzigen System kombiniert werden. Es werden die Vorteile fusionsbezogener Systeme auf einem Chip diskutiert, die das Programmiermodell für paralleles und heterogenes Rechnen vereinfachen und eine hohe Leistung bei gleichzeitiger Reduzierung der Komplexität ermöglichen. Der Referent diskutiert auch verschiedene Ansätze wie Datenparallelität und Aufgabenparallelität, Programmiersprachen für parallele Programmiermodelle und die Kompromisse zwischen MDS-GPUs und Intel-CPUs.

Das Video behandelt die jüngsten Entwicklungen im parallelen und heterogenen Computing mit Schwerpunkt auf neuen Architekturen wie Intels Sandy Bridge. Allerdings gibt es derzeit keine eindeutige Lösung für die Frage des Programmiermodells. AMD und Intel führen Fortschritte an, aber es wird erwartet, dass sich das Feld im Laufe der Zeit weiter entwickelt.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt des Videos gibt Benedict Gaster, Programmierarchitekt bei AMD, einen Überblick über heterogenes Computing und seine Bedeutung für die parallele Programmierung. Er erläutert die beim parallelen Rechnen verwendeten Terminologien wie Parallelität und Nebenläufigkeit, bevor er auf die Hardware- und Softwareaspekte des heterogenen Rechnens eingeht. Er stellt fest, dass sich AMD auf fusionsbasierte Architekturen zubewegt, bei denen sich GPU und CPU auf demselben Silizium befinden, und gibt einen Einblick in ihre Vision für parallele Programmierung. Darüber hinaus weist er darauf hin, dass OpenCL CUDA ähnlich ist und dass es sich um eine datenparallele Sprache handelt, die für die effiziente Ausführung auf GPUs entwickelt wurde.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent das Konzept der Parallelität beim Rechnen, bei dem Teile einer Berechnung unabhängig sind und gleichzeitig ausgeführt werden können, um die Leistung zu steigern. Dies steht im Gegensatz zur Parallelität, bei der es sich um eine Programmierabstraktion handelt, die die Kommunikation zwischen Prozessen oder Threads ermöglicht, die möglicherweise Parallelität ermöglichen könnte, aber nicht erforderlich ist. Heterogenes Computing wird auch als ein System eingeführt, das aus zwei oder mehr Rechenmaschinen mit erheblichen strukturellen Unterschieden besteht. Der Redner stellt fest, dass GPUs ein Beispiel für solche Engines sind, wobei das Fehlen großer Caches ein bemerkenswerter Unterschied zu CPUs ist.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt stellt der Referent die Idee des parallelen und heterogenen Computing vor, bei dem mehrere Verarbeitungskomponenten wie CPUs und GPUs in einem einzigen einheitlichen System kombiniert werden. Während CPUs bei niedriger Latenz gut sind, ist die GPU ideal für parallele Datenprozesse. Die Herausforderung besteht darin, die Kosten und die Leistung dieser Komponenten gemeinsam zu verwalten, insbesondere da der herkömmliche PCIe-Bus einen Engpass zwischen ihnen darstellt. Die Lösung besteht darin, die Komponenten auf einem einzigen Siliziumchip mit gemeinsam genutztem Speicher zu integrieren. Während Compiler eine gewisse Parallelität ermöglichen können, befürwortet der Sprecher explizite parallele Programmiermodelle, um dies vollständig zu erreichen.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent die Entwicklung von Computerarchitekturen von Single-Core-Prozessoren zu Multi-Core-Prozessoren und nun in die heterogene Ära mit GPUs. Während Architekturen im SMP-Stil aufgrund von Leistungs- und Skalierbarkeitsproblemen zu einer Herausforderung wurden, bieten GPUs eine energieeffiziente und breite Datenparallelität mit reichlich Datenparallelität, wodurch sie für Hochleistungs-Computing geeignet sind. Programmiermodelle und Kommunikationsaufwand stellen jedoch immer noch Herausforderungen dar, und für eine optimale Anwendungsleistung ist eine Kombination aus CPU- und GPU-Verarbeitung erforderlich.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt erörtert der Redner die Entwicklung von Bandbreite und Speicher in GPU-Geräten und räumt ein, dass die Speicherbandbreite zunimmt, jedoch nicht im gleichen Maße wie Flops. Er argumentiert, dass die GPU zwar vieles leisten kann, was eine CPU leisten kann, aber dennoch ein ausgewogener Ansatz erforderlich ist, da die x86-CPU das Software-Universum besitzt und nicht alle Anwendungen plötzlich als parallele Anwendungen entstehen werden. Die GPU ist immer noch ein Game Changer, aber es ist notwendig, die beiden Geräte zusammenzubringen, um die wichtigsten Vorteile zu nutzen, ohne sich gegenseitig zu opfern.

  • 00:25:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Vorteile von fusionsbezogenen Systemen auf einem Chip (SoC) und wie sie verschiedene Arten von Geräten in einem einzigen Chip integrieren und so das Beste aus beiden Welten bieten. Der Fusion-APU-basierte PC wird ebenfalls eingeführt, bei dem die Fusion-GPU in einem einzigen Chip untergebracht ist, was eine deutliche Erhöhung der Speicherbandbreite zwischen CPU und GPU ermöglicht. Die Fusions-GPU und -CPU teilen sich denselben Systemspeicher und führen die beiden Geräte zusammen. Der Referent befasst sich auch mit Fragen zu rein funktionalen Programmiersprachen, ihrem Einfluss auf bestehende Sprachen und der Verwendung von GPUs zur Erledigung von CPU-Aufgaben.

  • 00:30:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent das Potenzial zukünftiger Fusions-GPUs, um das Programmiermodell für paralleles und heterogenes Computing zu vereinfachen und eine hohe Leistung bei gleichzeitiger Reduzierung der Komplexität zu ermöglichen. Obwohl es Kompromisse in Bezug auf Speicherbandbreite und Latenz geben kann, bieten die Fusion-GPUs Verarbeitungsfunktionen in mobilen Formfaktoren mit gemeinsam genutztem Speicher für CPU und GPU, wodurch die Notwendigkeit mehrerer Kopien entfällt und die Leistung verbessert wird. Die Skalierbarkeit der Architektur macht sie für eine Reihe von Plattformen geeignet, von Mobilgeräten bis hin zu Rechenzentren, und obwohl die erste Generation von APUs das Problem der Gigaflops pro Speicherbandbreite möglicherweise nicht vollständig löst, bleibt das zukünftige Potenzial zur Vereinfachung der Programmierung und Erzielung hoher Leistung bestehen vielversprechend.

  • 00:35:00 In diesem Abschnitt spricht der Referent darüber, wie sich Software in einer heterogenen Welt auf die Programmierung auswirkt. Die Zukunft ist parallel, was bedeutet, dass sich die Programmierung an die Parallelität anpassen muss, die zahlreiche unterschiedliche Antworten hat. Es gibt eine Vielzahl von Sprachen für parallele Programmiermodelle, z. B. solche, die grobkörnige Thread-APIs verwenden, oder solche, die sich auf Abstraktionen konzentrieren. Der Redner weist auch darauf hin, dass Parallelität in der Programmierung aus der Zerlegung von Aufgaben und Datenzerlegungen entsteht und dass aufgabenbasierte Modelle und Laufzeiten diese Merkmale aufweisen müssen, um Abhängigkeiten zwischen Aufgaben zu schaffen, zwischen ihnen zu kommunizieren und den Lastausgleich zu beschleunigen Berechnung hoch. Die meisten Beispiele hierfür beziehen sich heute auf die CPU, die von Unternehmen wie Intel und Apple angeboten wird, während .Microsoft, das jüngste Netz für die Laufzeit, das bekannteste für verwaltete Sprachperspektiven ist.

  • 00:40:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent verschiedene Ansätze für paralleles Rechnen, wobei er sich insbesondere auf Datenparallelität und Aufgabenparallelität konzentriert. Datenparallelität beinhaltet die parallele Arbeit an unabhängigen Elementen, wie z. B. Partikelsystemen in einem Spiel, während Aufgabenparallelität unabhängige Arbeitsteile umfasst, die miteinander kommunizieren müssen. Der Referent nennt beliebte Sprachen für diese Ansätze, darunter OpenCL, CUDA und OpenMP. Der Redner schlägt auch vor, dass eine Kombination dieser beiden Ansätze, die als geflochtene Parallelität bekannt ist, das aufkommende Programmiermodell der Zukunft werden könnte. Der Redner betont die Notwendigkeit, diese unterschiedlichen Modelle zusammenzuführen, um Parallelität in die Mainstream-Programmierung zu bringen.

  • 00:45:00 In diesem Abschnitt erörtert der Redner, ob OpenCL zum Programmieren von CPUs verwendet werden kann, und obwohl es möglich ist, Quellsprachenportabilität zu haben, ist Leistungsportabilität ein Problem. Beispielsweise ist eine große Anzahl von Threads auf einer GPU sinnvoll, während es auf einer CPU sinnvoller ist, nur einen Thread auf einem Kern auszuführen. Darüber hinaus verbessern sich die Debugging-Tools für GPUs, können aber immer noch kompliziert sein, und obwohl es durchaus machbar ist, dass der GPU-Kern auf einer APU alle GPGPU-Aufgaben erledigen könnte, während die diskrete GPU die Grafik übernimmt, ist die genaue Verteilung schwer vorherzusagen.

  • 00:50:00 In diesem Abschnitt beantwortet der Referent mehrere Fragen zu parallelem und heterogenem Computing. Eine der Fragen ist, ob OpenCL auf Nvidia-GPUs verwendet werden kann. Der Referent bestätigt, dass Nvidia OpenCL unterstützt und auf allen GPUs derselben Familie wie CUDA laufen kann. Eine andere Frage ist, wie sich die Fusions-GPU von der diskreten GPU unterscheidet, und die Antwort lautet, dass sie sich sehr ähnlich sind, aber je nach Prozessor- und Siliziumdesign geringfügige Unterschiede bestehen. Der Redner erwähnt auch, dass es eine OpenCL-Erweiterung für Shared-Memory-CPU und -GPU gibt, die null Kopien zwischen den beiden zulässt. Auf die Frage nach dem Aufkommen von OpenCL im mobilen Bereich bestätigt der Referent, dass alle großen Anbieter an der Entwicklung von OpenCL für den mobilen Bereich beteiligt sind und die Implementierung bald verfügbar sein wird. Abschließend vergleicht der Referent Fusion mit Intel Sandy Bridge und stellt fest, dass sie sich in ihren SOC-Designs und starken heterogenen Systemen ähneln.

  • 00:55:00 In diesem Abschnitt erörtert der Redner die Kompromisse zwischen MDS-GPUs und Intel-CPUs und erwähnt, dass beide ihre Vorteile haben. Sie gehen auch auf die Programmiermodelle ein und wie sowohl CUDA als auch OpenCL CPU-Unterstützung haben. Der Redner spricht weiter über Anwendungen, die diese Technologie nutzen könnten, wie Data Mining, Bildverarbeitung und die Beschleunigung von KI- und physikbasierten Systemen. Sie erwähnen auch, dass herkömmliche Supercomputing-Anwendungen von Beschleunigungsoperationen wie der Matrixmultiplikation profitieren könnten. Der Redner schließt mit der Feststellung, dass er an die Entstehung dieser heterogenen Systeme glaubt und wie sie die Zukunft des Computing prägen werden.

  • 01:00:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Fortschritte, die beim parallelen und heterogenen Computing erzielt wurden, insbesondere im Hinblick auf neue Architekturen wie Intels Sandy Bridge. Eine vollständige Antwort auf die Frage des Programmiermodells fehlt jedoch noch. Unternehmen wie AMD und Intel sind führend, aber es wird erwartet, dass im Laufe der Zeit weitere Fortschritte erzielt werden.
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