OpenCL im Handel - Seite 4

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AMD Developer Central: Technischer Überblick über OpenCL. Folge 2: Was ist OpenCL™? (Fortsetzung)



AMD Developer Central: Technischer Überblick über OpenCL. Folge 2: Was ist OpenCL™? (Fortsetzung)

In diesem Video erläutert Justin Hensley die Plattform- und Speichermodelle von OpenCL, die bei der Verwendung von OpenCL zur Beschleunigung von Anwendungen unbedingt zu verstehen sind. Er erklärt, dass ein Host mit einem oder mehreren OpenCL-Geräten wie GPUs oder Mehrkernprozessoren verbunden ist, die über Recheneinheiten verfügen, die Code in einem Datenmodell mit einer einzigen Anweisung und mehreren Daten ausführen. Arbeitselemente verfügen über privaten Speicher, während Arbeitsgruppen über gemeinsam genutzten lokalen Speicher verfügen, jedes Gerät über globalen und konstanten Speicher verfügt und Entwickler die Speichersynchronisierung und Daten explizit verwalten müssen, um eine maximale Leistung zu erzielen. Darüber hinaus erörtert Hensley OpenCL-Objekte wie Geräte, Kontexte, Warteschlangen, Puffer, Bilder, Programme, Kernel und Ereignisse, die verwendet werden, um Arbeit an Geräte zu senden, Daten zu synchronisieren und zu profilieren. Schließlich skizziert er, wie ein OpenCL-Programm in drei einfachen Schritten ausgeführt wird: Erstellen von Programm- und Kernel-Objekten, Erstellen von Speicherobjekten und Erstellen von Befehlswarteschlangen mit Ereignissen, um die richtige Kernel-Ausführungsreihenfolge sicherzustellen.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erklärt Justin Hensley die Plattform- und Speichermodelle von OpenCL, was wichtig zu verstehen ist, wenn OpenCL zur Beschleunigung von Anwendungen verwendet wird. Ein Host ist mit einem oder mehreren OpenCL-Geräten (GPU, DSP oder Mehrkernprozessor) verbunden, die über Recheneinheiten verfügen, die Code in einem Datenmodell mit einer einzigen Anweisung und mehreren Daten ausführen. In Bezug auf den Arbeitsspeicher verfügt der Host-Prozessor über einen Arbeitsspeicher, auf den nur die CPU zugreifen kann, während das Rechengerät über einen globalen und konstanten Arbeitsspeicher (nicht synchronisiert) verfügt und jede Arbeitsaufgabe über einen eigenen privaten Arbeitsspeicher verfügt, auf den nur sie zugreifen kann. Arbeitsgruppen haben einen gemeinsam genutzten lokalen Speicher und Entwickler müssen Speichersynchronisierung und Daten explizit verwalten, wenn sie die maximale Leistung aus ihren Geräten herausholen wollen. Schließlich diskutiert Hensley OpenCL-Objekte wie Geräte, Kontexte, Warteschlangen, Puffer, Bilder, Programme, Kernel und Ereignisse, die verwendet werden, um Arbeit an Geräte zu senden, Daten zu synchronisieren und zu profilieren.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erklärt der Referent, wie man ein OpenCL-Programm in drei einfachen Schritten ausführt. Zuerst erstellen Sie Programmobjekte, um den Quellcode und Kernelobjekte zu erstellen, die den Code enthalten, der auf verschiedenen Geräten mit Argumenten ausgeführt werden soll. Zweitens erstellen Sie Speicherobjekte, entweder Bilder oder Puffer. Drittens erstellen Sie Befehlswarteschlangen und verwenden sie, um Arbeit für verschiedene Geräte einzureihen, aber die Arbeitsreihenfolge kann in oder außerhalb der Reihenfolge sein. Daher werden Ereignisse verwendet, um sicherzustellen, dass Kernel in der erforderlichen Reihenfolge ausgeführt werden, wenn Abhängigkeiten vorhanden sind.
 

AMD Developer Central: Technischer Überblick über OpenCL. Folge 3: Ressourceneinrichtung



AMD Developer Central: Technischer Überblick über OpenCL. Folge 3: Ressourceneinrichtung

In Episode 3 der OpenCL-Tutorialreihe vertieft sich der Referent in die Einrichtung und Verwaltung von Ressourcen in OpenCL und behandelt Themen wie Speicherobjekte, Kontext, Geräte und Befehlswarteschlangen. Der Prozess des Zugreifens und Zuordnens von Speicher für Bilder wird ebenfalls besprochen, wobei der Schwerpunkt auf den Aufrufen zum Lesen und Schreiben von Bildern und den unterstützten Formaten liegt. Die Eigenschaften von synchronen und asynchronen Speicheroperationen werden untersucht, mit einer Erläuterung, wie das OpenCL-Ereignisverwaltungssystem verwendet werden kann, um den Abschluss der Datenübertragung zu garantieren. Schließlich wird den Benutzern empfohlen, Geräteinformationen mit dem Aufruf CL get device info abzufragen, um das beste Gerät für ihren Algorithmus auszuwählen.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erörtert Justin Hensley von AMD die Ressourcenzuweisung in OpenCL, wobei er sich speziell auf Speicherobjekte und Kontext sowie die Einrichtung von Geräten konzentriert. Er erklärt, wie man das System abfragt, um verfügbare Geräte zu finden, einen gemeinsamen Kontext zu erstellen und Befehlswarteschlangen einzurichten, um mit den Geräten zu kommunizieren. Hensley weist auch darauf hin, dass mehrere Kerne einer CPU als ein OpenCL-Gerät betrachtet werden und dass Geräte in unterschiedlichen Kontexten keine Daten gemeinsam nutzen können. Um das beste Gerät für einen Algorithmus auszuwählen, können Benutzer die OpenCL-Laufzeit mit dem Aufruf CL get device info nach Geräteinformationen abfragen, um die Anzahl der Recheneinheiten, die Taktfrequenz, die Speichergröße und die unterstützten Erweiterungen zu bestimmen. Schließlich beschreibt Hensley Puffer als einfache Speicherstücke und Bilder als undurchsichtige 2D- und 3D-formatierte Datenstrukturen.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erklärt das Video, wie OpenCL Bilder verarbeitet und wie der Zugriff auf die Bilder über die Read- und Write-Image-Aufrufe erforderlich ist. Das Format und der Sampler von Daten für ein Bild werden ebenfalls besprochen und wie der CL-Aufruf zum Abrufen unterstützter Bildformate verwendet werden sollte, um die unterstützten Formate zu bestimmen. Um einen Bildpuffer zuzuordnen, werden das Format und die Größe festgelegt, und der CL create buffer-Aufruf wird verwendet, um ein Pufferobjekt für Eingabe- und Ausgabedaten zu erstellen. CL im Warteschlangen-Lese- und CL im Warteschlangen-Rechtspuffer sind Befehle, die zum Lesen und Schreiben von Daten aus bzw. in Speicherobjekte verwendet werden. Wenn ein Speicherbereich gemappt werden muss
    zum Host-Adressraum wird der CL im Warteschlangenabbildungspuffer verwendet. Schließlich wird der CLN-Warteschlangen-Kopierpuffer verwendet, um Speicher zwischen zwei Speicherobjekten zu kopieren.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erklärt der Sprecher, dass Daten nur mit Speicherobjekten gemeinsam genutzt werden können, die im selben Kontext zugewiesen sind, und dass alle Operationen synchron oder asynchron ausgeführt werden können. Synchrone Operationen werden ausgeführt, wenn der blockierende Aufruf auf CL wahr gesetzt ist, was bedeutet, dass die Datenübertragung blockiert wird, bis die eigentliche Speicheroperation stattfindet. Dies kann je nach Speicherort eine Weile dauern. Wenn CL falsch ist, handelt es sich alternativ um einen asynchronen Aufruf, und man muss das offene CL-Ereignisverwaltungssystem verwenden, um sicherzustellen, dass der Speicher vollständig kopiert wird, bevor er verwendet wird.
 

AMD Developer Central: Technischer Überblick über OpenCL. Folge 4: Kernel-Ausführung



AMD Developer Central: Technischer Überblick über OpenCL. Folge 4: Kernel-Ausführung

In diesem Abschnitt behandelt Justin Hensley das Thema Kernel-Ausführung in OpenCL und erklärt, dass Kernel-Objekte eine bestimmte Kernel-Funktion enthalten und mit dem Kernel-Qualifizierer deklariert werden. Er schlüsselt die Schritte zum Ausführen eines Kernels auf, darunter das Setzen von Kernel-Argumenten und das Einreihen des Kernels in die Warteschlange. Hensley betont, wie wichtig es ist, Ereignisse zu verwenden, um mehrere Kernel zu verwalten und Synchronisierungsprobleme zu vermeiden, und er schlägt vor, CL-Warten auf Ereignisse zu verwenden, um zu warten, bis sie abgeschlossen sind, bevor fortgefahren wird. Das Video geht auch detailliert auf die Profilerstellung der Anwendung ein, um Kernel zu optimieren, deren Ausführung die meiste Zeit in Anspruch nimmt.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erörtert Justin Hensley die Kernelausführung in OpenCL. Er erklärt, dass Kernel-Objekte eine bestimmte Kernel-Funktion in einem Programm kapseln und mit dem Kernel-Qualifizierer deklariert werden. Das Programmobjekt kapselt die Programmquelle oder eine vorkompilierte Binärdatei von der Platte und eine Liste von Geräten ein. Sobald das Programmobjekt erstellt ist, kann der Benutzer es für die Geräte kompilieren, die er zur Laufzeit hat. Nachdem der Kernel erstellt wurde, muss er mit den beiden grundlegenden Schritten für die Ausführung ausgeführt werden, um die Kernel-Argumente festzulegen und den Kernel einzureihen. Um die Argumente festzulegen, würde der Benutzer die Funktion namens "CL Set Kernel Arg" verwenden, wobei das erste Argument der Kernel ist, der ausgeführt werden muss.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erklärt das Video, wie man die Größe von Argumenten festlegt und den Kernel tatsächlich ausführt. Das verwendete Beispiel ist die Verarbeitung von Bildern mit einer globalen Größe, die auf ein Bild mit einer Bildhöhe einer gegebenen Größe eingestellt ist. Das Video erklärt, dass die OpenCL-Laufzeit Aufgaben asynchron in Warteschlangen stellt, sodass es Sache des Programmierers ist, Ereignisse zu verwenden, um den Ausführungsstatus zu verfolgen. Das Video erklärt auch verschiedene Möglichkeiten zum Synchronisieren von Befehlen und zum expliziten Synchronisieren zwischen Warteschlangen mithilfe von Ereignissen. Das Video enthält Beispiele für ein Gerät und eine Warteschlange sowie zwei Geräte und zwei Warteschlangen und erklärt, wie wichtig es ist, Ereignisse zu verwenden, um explizite Abhängigkeitsprobleme zu vermeiden.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erläutert Justin Hensley, wie Kernel und Ereignisse bei der Verwendung von OpenCL verwaltet werden. Er erklärt, dass die Verwendung von Ereignissen wichtig ist, wenn mehrere Kernel verwaltet und Synchronisierungsprobleme verhindert werden. Er schlägt die Verwendung von CL Wait for Events vor, das auf den Abschluss aller Ereignisse wartet, bevor es fortfährt, und in Queue Wait for Events, das einen Blockpunkt für die spätere Verwendung durch die OpenCL-Laufzeit in die Warteschlange einreiht, sodass die Anwendung ohne Blockierung weiter ausgeführt werden kann. Darüber hinaus kann CL get event profiling info verwendet werden, um die Anwendung zu profilieren, sodass Entwickler Kernel optimieren können, deren Ausführung die meiste Zeit in Anspruch nimmt.
 

AMD Developer Central: Technischer Überblick über OpenCL. Folge 5: Programmieren mit OpenCL™ C



AMD Developer Central: Technischer Überblick über OpenCL. Folge 5: Programmieren mit OpenCL™ C

In diesem Video werden verschiedene Funktionen der OpenCL™ C-Sprache erläutert, darunter Arbeitselementfunktionen, Arbeitsgruppenfunktionen, Vektortypen und integrierte Synchronisierungsfunktionen. Das Video betont die Bedeutung der Verwendung korrekter Adressraumqualifizierer für effizientes paralleles Schreiben von Code und die gemeinsame Nutzung von Speicher zwischen Arbeitsgruppen. Das Konzept der Vektortypen wird zusammen mit der Verwendung des richtigen Speicherplatzes für Kernel-Zeigerargumente, lokale Variablen und programmglobale Variablen ausführlich besprochen. Darüber hinaus werden integrierte mathematische Funktionen und Arbeitsgruppenfunktionen wie Barrieren und Memfences behandelt, mit einem Vorschlag, diese Funktionen zur Laufzeit zu überprüfen.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt spricht Dustin Hensley von AMD über OpenCL™ C-Sprachfunktionen, zu denen Arbeitselementfunktionen, Arbeitsgruppenfunktionen, Vektortypen und integrierte Synchronisierungsfunktionen gehören. OpenCL basiert auf ISO C99, mit den Einschränkungen, dass es keine C99-Standardheader, Funktionszeiger, Rekursion, Arrays variabler Länge und Bitfelder gibt. Bei OpenCL gibt es Adressraumqualifizierer, die ein effizientes paralleles Schreiben von Code ermöglichen und gleichzeitig die gemeinsame Nutzung von Speicher zwischen Arbeitsgruppen ermöglichen. Darüber hinaus gibt es einen optimierten Zugriff auf Bilder durch integrierte Bildfunktionen und integrierte Laufzeitfunktionen für den Zugriff auf Laufzeitinformationen. Hensley demonstrierte einen einfachen datenparallelen Kernel, der Arbeitselementfunktionen verwendet, und zeigte, wie verschiedene OpenCL-Funktionen und -Variablen verwendet werden können, um diesen Kernel zu erstellen.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt wird das Konzept der Vektortypen in OpenCL besprochen. Diese Vektortypen sind so konzipiert, dass sie über verschiedene Laufzeiten hinweg portierbar sind und bestimmte Eigenschaften aufweisen, die sie sicher machen, auf Vektorlänge ausgerichtet sind und über integrierte Funktionen verfügen. Das Video zeigt dann mehrere Beispiele für Vektoroperationen wie das Erstellen eines Vektorliterals und das Auswählen bestimmter Komponenten des Vektors. Darüber hinaus wird darauf hingewiesen, dass es in OpenCL mehrere verschiedene Adressräume gibt und es wichtig ist, den richtigen für Kernel-Zeigerargumente, lokale Variablen und globale Programmvariablen zu verwenden. Wenn kein Speicherplatz angegeben wird, kann dies dazu führen, dass der Speicher standardmäßig auf privat gesetzt wird und Probleme verursacht.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt wird erklärt, dass das Konvertieren von Daten aus globalen, lokalen oder privaten Speicherbereichen in einen anderen Speicherbereich mithilfe von Zeigern in OpenCL nicht zulässig ist. Für die benötigten Speicherplätze ist das explizite Kopieren von Daten notwendig. Hinsichtlich Semantik und Konvertierungen werden C99-Regeln für Skalar- und Zeigerkonvertierungen befolgt, und für Vektortypen sind keine impliziten Konvertierungen zulässig. Wie wichtig es ist, explizit zu sein, wird unterstrichen, indem bestimmte Funktionen verwendet werden, um die Art der Rundung zu bestimmen, die in der Operation ausgeführt wird, anstatt sich auf die Maschine zu verlassen, um sie zu handhaben. Integrierte mathematische Funktionen von OpenCL wie die Protokollfunktion bieten verschiedene Varianten wie volle Genauigkeit, halbe Genauigkeit und native Funktion, um mehrdeutige Randfälle der C99-Bibliothek effizienter zu handhaben, und es stehen verschiedene Methoden zur Verfügung, um zwischen verschiedenen Datentypen mit diesem Unterstrichtyp oder zu wechseln Konvertieren Sie einen Typ in einen anderen Typ.

  • 00:15:00 In diesem Auszug diskutiert der Referent die eingebauten Workgroup-Funktionen und Erweiterungen von OpenCL C. Zu diesen Funktionen gehören Synchronisierungstools wie Barriers und Memphis's, die die Synchronisierung des Speichers ermöglichen. Der Redner spricht auch darüber, wie wichtig es ist, alle Arbeitselemente in einer Arbeitsgruppe zu verwenden, um dieselbe Funktion auszuführen, anstatt eine Barriere aufzubauen, die nicht alle Elemente treffen. Darüber hinaus spricht der Referent über die verschiedenen Erweiterungen, einschließlich der atomaren Funktionen und der Auswahl von Rundungsmodi zur Kompilierzeit. Der Referent empfiehlt, in die Spezifikation zu gehen, um mehr über diese Funktionen und Erweiterungen zu erfahren und sie zur Laufzeit zu überprüfen.
 

So verwenden Sie OpenCL für GPU-Arbeiten



So verwenden Sie OpenCL für GPU-Arbeiten

Das Video stellt OpenCL als offenes Standardtool vor, das auf den meisten neuen Grafikkarten unter Windows funktioniert, wobei je nach Karte entweder CUDA oder spezifische Grafiktreiber installiert werden müssen. Der Referent beschreibt ein einfaches Programm, den Prozess der Erstellung eines Kernels, Puffer für Daten, das Festlegen von Kernel-Argumenten und der globalen Arbeitsgröße und das Ausführen der Arbeitslast auf dem Gerät in OpenCL, wobei er es mit CUDA vergleicht. Die Parameter beim Erstellen eines Kernels in OpenCL für GPU-Arbeit, Enqueue-Lesepuffer, Freigeben von Speicher wurden mit Beispielcodes zur Überprüfung der Berechnungen erläutert. Durch die Präsentation eines kleinen Programms, das mithilfe von OpenCL eine subtile Unschärfe auf Graustufenbilder anwendet, hebt der Moderator hervor, dass OpenCL mehr Boilerplate-Code als CUDA hat, aber eine offene und standardisierte Lösung ist, die auf verschiedene Grafikkarten anwendbar ist und unabhängig vom Hersteller auf verschiedenen Systemen wiederverwendet werden kann.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt stellt der Redner OpenCL vor und erläutert, dass es sich um einen offenen Standard handelt, der mit den meisten neueren Grafikkarten in Windows funktioniert, wobei je nach Karte entweder CUDA oder der spezifische Grafiktreiber installiert werden muss. Anschließend stellt der Referent ein einfaches Programm vor und beschreibt die Funktionsweise in OpenCL im Vergleich zu CUDA. Sie durchlaufen den Prozess des Erstellens eines Kernels, des Erstellens von Puffern für Daten und des Festlegens von Kernel-Argumenten und der globalen Arbeitsgröße, bevor die Arbeitslast auf dem Gerät ausgeführt wird.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent die Parameter, die beim Erstellen eines Kernels in OpenCL für die GPU-Arbeit erforderlich sind. Der globale Arbeitsgrößenparameter ist die Anzahl der Einheiten, mit denen Sie arbeiten möchten, während die lokale Arbeitsgröße angibt, wie viel Sie in jeder Einheit tun möchten. Die globale Arbeitsgröße muss ein Vielfaches der lokalen Arbeitsgröße sein, und obwohl Sie Arbeit ausführen können, ohne die globale lokale Arbeitsgröße anzugeben, ist es besser, beide festzulegen, damit Sie wissen, an welchen Dimensionen Sie arbeiten. Der Sprecher erklärt dann den Enqueue-Lesepuffer, wie Speicher freigegeben wird, und liefert einen Beispielcode, um zu überprüfen, ob alle Berechnungen korrekt durchgeführt wurden. Schließlich vergleicht der Sprecher sein Beispiel mit einer Arbeitslast, die ein Bild unscharf macht und die Parameter und die Verwendung von Tupeln zeigt.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erläutert der Sprecher Codeänderungen an einem vorherigen Beispiel und stellt einen Kernel vor, der ein Bild subtil verwischt. Nach dem Erstellen von Zeigern und Puffern unterschiedlicher Größe legt der Sprecher Argumente für den Kernel fest, bevor er Speicher zurückholt und Zeiger freigibt. Schließlich liest der Sprecher Graustufenbilder, setzt Pixel auf das Ergebnis zurück und schreibt das Graustufenbild aus.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt stellt der Moderator ein kleines Programm vor, das mithilfe von OpenCL eine subtile Unschärfe auf ein Graustufenbild anwendet. Der Moderator stellt fest, dass OpenCL im Vergleich zu CUDA mehr Boilerplate-Code hat, und empfiehlt die Verwendung einer Klasse oder eines Objekts, um alle Kernelprogramm- und Befehlswarteschlangenvariablen organisiert zu halten. Der Moderator betont jedoch, dass OpenCL eine offene und standardisierte Lösung ist, die über verschiedene Grafikkarten hinweg funktioniert und auf verschiedenen Systemen wiederverwendet werden kann, ohne sich an eine bestimmte Marke oder einen bestimmten Hersteller zu binden. Insgesamt bietet der Präsentator eine nützliche Einführung in die Verwendung von OpenCL für GPU-Arbeiten.
 

EECE.6540 Heterogenes Computing (University of Massachusetts Lowell)



1. Kurze Einführung in die Parallelverarbeitung mit Beispielen

Dieses Video bietet eine kurze Einführung in die Parallelverarbeitung mit Beispielen. Der Referent erklärt, dass beim parallelen Rechnen eine größere Aufgabe in kleinere Teilaufgaben zerlegt wird, die parallel ausgeführt werden. Zwei Hauptstrategien, um dies zu erreichen, sind „Divide and Conquer“ und „Scatter and Collect“. Das Video zeigt Beispiele für natürliche und künstliche Anwendungen, die von Natur aus viele Parallelen aufweisen, wie menschliche Sinne, selbstfahrende Autos und Zellwachstum. Das Video erörtert auch die Vorteile der parallelen Verarbeitung und zeigt, wie sie zum Sortieren, zur Vektormultiplikation, zur Bildverarbeitung und zum Ermitteln der Anzahl der Vorkommen einer Zeichenkette in einem Textkörper angewendet werden kann. Abschließend stellt das Video den Reduktionsprozess vor, der auch als Summierungsprozess bekannt ist, um die Ergebnisse aus parallelen Ressourcen zu sammeln und zu verarbeiten.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt stellt der Referent das Konzept des parallelen Rechnens vor und erklärt, dass dabei eine größere Aufgabe in kleinere Teilaufgaben zerlegt wird, die parallel ausgeführt werden. Zwei Hauptstrategien, um dies zu erreichen, sind „Divide and Conquer“ und „Scatter and Collect“. Der Referent gibt Beispiele für natürliche und künstliche Anwendungen, die von Natur aus viele Parallelen aufweisen, wie menschliche Sinne, selbstfahrende Autos und Zellwachstum. Darüber hinaus gibt der Referent ein Beispiel für ein Sortierproblem und erklärt, wie es mit der Teile-und-Herrsche-Strategie angegangen werden kann.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt bespricht der Referent zwei Beispiele für parallele Verarbeitung, beginnend mit dem Sortieren unter Verwendung von Mergesort als Beispiel. Die langen unsortierten Listen von ganzen Zahlen werden in kleinere Teilprobleme von zwei ganzen Zahlen pro Gruppe zerlegt, und vier Recheneinheiten bilden die Teilprobleme ab und vergleichen sie, um die endgültige sortierte Folge von ganzen Zahlen zu erhalten. Das zweite diskutierte Beispiel ist die Vektormultiplikation, die inhärent datenparallel ist, da jede Multiplikationsoperation unabhängig von den anderen ist. Dieses Problem hat eine geringe arithmetische Intensität, was es einfach und schnell durchführbar macht. Der Redner erwähnt auch kurz das Konzept der arithmetischen Intensität, um den Kompromiss zwischen Berechnung und Speicherzugriff bei verschiedenen Arten von Verarbeitungsproblemen hervorzuheben.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Vorteile der Parallelverarbeitung und wie sie eine effiziente Nutzung von Rechenressourcen ermöglicht. Er erklärt, dass Sie mit paralleler Verarbeitung mehrere Berechnungen gleichzeitig durchführen können, ohne ständig Daten laden und entladen zu müssen. Das Konzept der Task-Parallelität wird eingeführt, bei der mehrere Recheneinheiten unabhängig voneinander an verschiedenen Daten arbeiten. Das Beispiel der Bildverarbeitung wird verwendet, um zu veranschaulichen, wie Daten durch eine Pipeline aus mehreren Funktionseinheiten geleitet werden können, um die Berechnung zu maximieren. Durch die Implementierung einer parallelen Verarbeitung können Recheneinheiten gleichzeitig arbeiten, wodurch Wartezeiten reduziert und die Rechengeschwindigkeit erhöht werden.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt wird das Konzept der parallelen Verarbeitung anhand eines Beispiels weiter erläutert, bei dem die Anzahl der Vorkommen einer Zeichenkette in einem Textkörper ermittelt wird. Das Problem kann in einen Vergleich potenzieller Übereinstimmungen unterteilt werden, der durch einen individuellen Wortvergleich durchgeführt werden kann, der parallelisiert werden kann. Der Vergleich kann auch noch granularer erfolgen, indem jeder Buchstabe parallel verglichen wird. Der Datensatz wird in kleinere Einheiten unterteilt, um dieselbe Operation parallel auszuführen, wodurch die Aufgabe des Vergleichs hochparallel wird.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt lernen wir die zweite Stufe der Parallelverarbeitung kennen, den Reduktionsprozess, der auch als Summierungsprozess bekannt ist. Hier werden in der Sammelphase die Vergleichsergebnisse einzelner Wettbewerber gesammelt und für die Nachbearbeitung gesammelt. Das Endergebnis entsteht, indem Zwischenergebnisse aus parallelen Ressourcen gesammelt und addiert werden. Wenn die Ausgabe der Vergleichseinheiten eine Übereinstimmung zeigt, gibt die nach Addition aller dieser Ausgaben erhaltene Endzahl an, wie oft ein Wort im Originaltext vorkam.
 

2. Gleichzeitigkeit, Parallelität, Daten- und Aufgabenzerlegung



2. Gleichzeitigkeit, Parallelität, Daten- und Aufgabenzerlegung

Das Video befasst sich mit den Konzepten der Gleichzeitigkeit und Parallelität sowie mit der Verwendung von Aufgaben- und Datenzerlegungen und den Techniken zur Datenzerlegung für Parallelität und Parallelität. Das Gesetz von Amdahl wird als Mittel zur Berechnung der theoretischen Beschleunigung untersucht, wenn Aufgaben auf mehreren Prozessoren ausgeführt werden. Die Bedeutung von Aufgabenabhängigkeitsdiagrammen wird bei der Identifizierung der Abhängigkeiten zwischen Aufgaben hervorgehoben, wenn ein Problem in Teilaufgaben zerlegt wird. Verfahren zur Datenzerlegung, wie Eingabedaten und Reihenvektorpartitionierung, werden als nützlich zum Ausführen von Berechnungen angegeben. Atomare Operationen und Synchronisierung werden als entscheidend beschrieben, um das richtige Ergebnis zu generieren, nachdem alle Teilaufgaben abgeschlossen sind.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt führt das Video in die Konzepte Parallelität und Parallelität ein. Parallelität tritt auf, wenn zwei oder mehr Aktivitäten gleichzeitig stattfinden, die auf verschiedenen Prozessoren oder sogar auf einem einzelnen Prozessor sein können, der Time-Sharing-Techniken verwendet. Parallelität hingegen bedeutet streng genommen, dass zwei Aktivitäten gleichzeitig auf unterschiedlichen Hardware-Ausführungseinheiten wie CPUs oder FPGAs ausgeführt werden. Das Video behandelt auch das Gesetz von Amdahl, das verwendet wird, um die theoretische Beschleunigung zu berechnen, wenn Aufgaben auf mehreren Prozessoren ausgeführt werden. Obwohl einige Aufgaben seriell bleiben müssen, können Aufgaben, die so umgestaltet werden können, dass sie parallel ausgeführt werden, mithilfe von Verarbeitungseinheiten wie GPUs, FPGAs oder Multicore-Prozessoren ausgeführt werden.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent das Konzept des parallelen Rechnens und wie es in CPU-Architekturen implementiert wurde, insbesondere in Intels Pentium-Prozessoren. Sie erklären, dass in der traditionellen Prozessorarchitektur die Parallelität auf Befehlsebene häufig verwendet wird, um unabhängige Befehle gleichzeitig auszuführen, was zu einer verbesserten Leistung führt. In ihrer Klasse konzentrieren sie sich jedoch auf Aufgaben- und Datenparallelität und wie diese Parallelitäten auf höherer Ebene mithilfe von Algorithmen und Software-Threads ausgenutzt werden können. Sie führen das Konzept der Aufgabenzerlegung ein, bei der ein Algorithmus in einzelne Aufgaben zerlegt wird, und die Datenzerlegung, bei der ein Datensatz in diskrete Teile aufgeteilt wird, die parallel bearbeitet werden können.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erläutert das Video das Konzept von Aufgabenabhängigkeitsdiagrammen und wie sie nützlich sind, um Beziehungen zwischen Aufgaben zu beschreiben, wenn ein Problem in Unteraufgaben zerlegt wird. Wenn Aufgaben keine Abhängigkeiten haben, können sie parallel ausgeführt werden, was eine effizientere Verarbeitung ermöglicht. Das Video stellt auch das Konzept der Datenzerlegung vor, bei der die Daten für die Berechnung in verschiedene Aufgaben aufgeteilt werden. Die Beispiele der Bildfaltung und Matrixmultiplikation zeigen, wie die Ausgabedaten verwendet werden können, um zu bestimmen, wie die Daten in verschiedene Gruppen oder Partitionen zerlegt werden können.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent verschiedene Techniken zur Datenzerlegung für Parallelität und Nebenläufigkeit. Die erste Technik beinhaltet das Partitionieren von Daten in Zeilenvektoren in der ursprünglichen Matrix für eine Eins-zu-Eins- oder Viele-zu-Eins-Abbildung. Die zweite Technik beinhaltet eine Eingangsdatenzerlegung, die ein Eingangsdatum hat, das mehreren Ausgangsdaten entspricht. Beispiele hierfür sind Tar-Gramm-Histogramme und die Suche nach Teilstrings. Um das Endergebnis aus diesen Zwischendatenteilen zu berechnen, können Synchronisierungs- und atomare Operationen erforderlich sein, um sicherzustellen, dass alle Teilaufgaben abgeschlossen sind und das richtige Ergebnis generiert wird.
 

3. Paralleles Rechnen: Software und Hardware



3. Paralleles Rechnen: Software und Hardware

Das Video diskutiert verschiedene Ansätze, um ein hohes Maß an Parallelität bei der Datenverarbeitung zu erreichen. Der Referent beschreibt die Hardware- und Softwaretechniken, die zur Durchführung paralleler Berechnungen verwendet werden, einschließlich Parallelität auf Befehlsebene (ILP), Software-Threads, Mehrkern-CPUs, SIMD- und SPMD-Prozessoren. Das Video erklärt auch die Bedeutung der Parallelitätsdichte und das Konzept der Rechen-/Verarbeitungseinheiten, die ein effizientes paralleles Rechnen ermöglichen. Darüber hinaus erörtert der Referent die Herausforderungen bei der Erstellung atomarer Operationen für Synchronisationszwecke und die Notwendigkeit, Probleme für eine effiziente Ausführung auf GPUs neu zu strukturieren.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent verschiedene Ansätze, um ein hohes Maß an Parallelität zu erreichen. In den frühen Tagen des Prozessordesigns verließen sich die Leute auf Parallelität auf Befehlsebene (ILP) und Software-Threads, um Parallelität zu erreichen. Diese Designs werden jedoch nicht automatisch erstellt, und der Programmierer muss Erfahrung im Design dieser Softwareanwendungen haben. Hardwareseitig stehen verschiedene Prozessortypen für parallele Rechenaufgaben zur Verfügung. Mehrkern-CPUs sind für Aufgabenparallelität ausgelegt, während SIMD-Prozessoren dafür ausgelegt sind, die Datenparallelität zu nutzen. GPUs eignen sich am besten für Datenparallelitätsaufgaben, da sie mehrere Daten gleichzeitig auf Hunderten oder sogar Tausenden von Kernen ausführen können.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Konzepte von SIMD und SPMD, die üblicherweise beim parallelen Rechnen verwendet werden. SIMD steht für Single Instruction Multiple Data, bei dem jeder Kern gleichzeitig Operationen an verschiedenen Daten ausführen kann. Andererseits steht SPMD für Single Program Multiple Data, bei dem mehrere Instanzen desselben Programms unabhängig voneinander an verschiedenen Datenteilen arbeiten. Loop-Strip-Mining ist eine beliebte Technik, um parallele Datenaufgaben zwischen unabhängigen Prozessoren aufzuteilen, die die Vektoreinheit verwenden können, um gleichzeitig Iterationen auszuführen. Der Referent liefert ein Beispiel für die Vektoraddition unter Verwendung von SPMD mit Loop-Trip-Mining, wobei jedes Programm auf verschiedenen Datenteilen läuft.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erklärt der Referent, wie verschiedene Prozessoren beim parallelen Rechnen an verschiedenen Teilen der Daten arbeiten können, am Beispiel der Ausführung jedes Datenblocks als unabhängiger Thread. Die Kosten für die Erstellung von Threads für GPUs sind hoch, daher sollte die auf jedem Prozessor erwartete Berechnung größer sein, bekannt als Parallelitätsdichte. Bei FPGAs ist der Aufwand für die Erstellung von Threads sehr gering, sodass es eine große Anzahl von SGMD-Ausführungsinstanzen geben kann. Single Instruction Multiple Data (SIMD) ermöglicht die gleichzeitige Ausführung eines Befehls für mehrere Daten, wobei viele Arithmetik-Logik-Einheiten (ALUs) den Befehl gemeinsam ausführen. Parallele Algorithmen können die Menge an Steuerfluss und anderer Hardware zugunsten der ALU-Einheiten reduzieren.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt erklärt der Referent das Konzept von Rechen-/Verarbeitungseinheiten, die innerhalb eines Chips für Berechnungen verwendet werden. Sie können gleichzeitig Dateneingaben entgegennehmen und Operationen ausführen, was eine effiziente Parallelverarbeitung ermöglicht. Die Architektur basiert auf SMID (Single Instruction Multiple Data) und ist in GPU-Hardware weit verbreitet. Der Redner hebt die Wichtigkeit von atomaren Operationen für Synchronisationszwecke hervor, warnt jedoch vor den hohen Overhead-Kosten dieser Operationen. Probleme, die mithilfe der Partitionierung von Eingabedaten zerlegt werden, müssen wahrscheinlich für eine effiziente Ausführung auf einer GPU neu strukturiert werden.
 

4. Zwei wichtige Artikel über heterogene Prozessoren



4. Zwei wichtige Artikel über heterogene Prozessoren

Das Video behandelt verschiedene Artikel zum heterogenen Computing, darunter Trends im Prozessordesign und in der Energieeffizienz, die Vorteile der Verwendung kundenspezifischer Hardware und spezialisierter Beschleuniger, die Bedeutung des Ausgleichs von großen und kleinen Kernen sowie die Herausforderungen der Datenbewegung und der effizienten Kommunikation zwischen den Kernen. Die Papiere diskutieren auch die Notwendigkeit, Planung und Workload-Aufteilung bei der Arbeit mit heterogenen Prozessoren und die Verwendung von Programmiersprachen und Frameworks wie OpenCL, CUDA und OpenMP zu verstehen. Insgesamt heben die Papiere die potenziellen Vorteile der Verwendung mehrerer Kerne und Beschleuniger hervor, um die Leistung und Energieeffizienz in heterogenen Computerumgebungen zu maximieren.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt diskutiert der Referent zwei wichtige Arbeiten zum heterogenen Computing, die im letzten Jahrzehnt veröffentlicht wurden. Das erste Papier spricht über den Trend, von einem einzelnen Prozessorkern auf mehrere Kerne umzusteigen, und die effiziente Nutzung von Transistoren ohne Schiff, um mehr Leistung zu erzielen. Das zweite Papier ist ein Übersichtspapier, das darüber spricht, wie Computerarchitekten, Programmierer und Forscher zu einem kooperativeren Ansatz bei der gemeinsamen Verwendung von CPU und GPU übergehen, um sowohl die Leistung als auch die Auslastung zu maximieren. Der Referent spricht auch über den Trend, durch die Verwendung von heterogenen Kernen und Beschleunigern von der Single-Core-Leistung zur Molekülleistung oder zur Durchsatzleistung zu gehen. Das Transkript enthält auch ein Diagramm, das die Zunahme der Transistorzahlen auf einem einzelnen Chip von 1971 bis 2009 zeigt und die Hauptvorteile der Verwendung von heterogenem Computing hervorhebt.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt behandelt das Video die Transistorskalierung und wie sie mehr Transistoren auf einem einzigen Chip ermöglichen kann, was zu einer besseren Leistung und Energieeffizienz führt. Das Video zeigt dann ein Diagramm, das die verschiedenen Techniken zeigt, die zum Entwerfen von Mikroprozessoren verwendet werden, z. B. das Hinzufügen weiterer Kerne oder das Implementieren einer spekulativen Ausführung. Obwohl es nicht jedes Jahr zu einer signifikanten Leistungssteigerung kommt, hat sich die Energieeffizienz um fast das Fünffache verbessert, sodass mehr Aufgaben mit einem höheren Durchsatz erledigt werden können. Das Video stellt auch Pollocks Regel vor, die eine einfache Beobachtung über die Leistung von Prozessoren ist.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt geht der Referent auf die Leistungssteigerung von Prozessoren mit zunehmender Fläche oder Anzahl von Transistoren ein. Das Verhältnis zwischen diesen Faktoren ist ungefähr die Quadratwurzel aus der Anzahl der Transistoren. Andererseits verdoppelt sich die DRAM-Dichte alle zwei Jahre fast, aber die Leistung in Bezug auf die Lese-/Schreibgeschwindigkeit hält nicht Schritt. Das Gesamtenergiebudget ist flach, sodass selbst eine Verringerung der Transistorgröße und eine Erhöhung der Anzahl von Transistoren die Leistung nicht wesentlich verbessern würde. Die Leckleistung wird vorherrschend, wenn die Transistorgröße abnimmt, was bedeutet, dass das Verlassen auf eine Frequenzerhöhung, eine Reduzierung der Versorgungsspannung und die Kapazität von Verbindungen und Drähten allein die beabsichtigten Leistungsziele, wie Terabit oder mehr Operationen, nicht erreichen kann.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt erörtert der Redner das Design mehrerer Kerne in heterogenen Prozessoren und betont, dass es möglicherweise nicht vorteilhaft ist, große, einheitliche Kerne zu haben. Stattdessen kann das Anpassen der Hardware mit festen oder programmierbaren Beschleunigern und das Kombinieren von Logik mit den Kernen zu einer besseren Nutzung der Kerne führen. Der Referent stellt ein Beispiel vor, bei dem ein Design mit 30 kleineren Kernen (jeweils 5 Millionen Transistoren) ein Design mit sechs größeren Kernen (jeweils 25 Millionen Transistoren) übertrifft, während die gleiche Gesamtzahl von Transistoren (150 Millionen) verwendet wird. Der Kompromiss zwischen Durchsatz und Single-Core-Leistung kann auch optimiert werden, indem ein Gleichgewicht zwischen großen und kleinen Kernen aufrechterhalten wird.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Verwendung heterogener Prozessoren für kundenspezifische Hardware und die Vorteile der Verwendung kleinerer, kundenspezifischer Kerne anstelle von Allzweck-CPU-Kernen. Durch die Verwendung spezialisierter Logik zum Aufbau von Funktionseinheiten wie Multiplikatoren oder FFT-Einheiten können Entwickler eine höhere Energieeffizienz erzielen als mit Allzweckdesigns. Darüber hinaus spricht das Papier über die Herausforderungen der Datenbewegung und die Bedeutung effizienter Speicherhierarchien und Verbindungen für eine effiziente Kommunikation zwischen Kernen. Das Papier schlägt eine Aufteilung von 10 % für spezialisierte Beschleuniger und Kerne statt der traditionellen 90 % für den Bau von superskalaren Out-of-Order-Prozessoren vor, um eine bessere Single-Thread-Leistung zu erzielen.

  • 00:25:00 In diesem Abschnitt diskutiert das Video zwei Artikel über heterogene Prozessoren. Das erste Papier spricht über die Herausforderungen bei der Datenbewegung und Energieeffizienz. Ein Designtrend ist die Spannungsskalierung, die es ermöglicht, verschiedene Kerne mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten zu betreiben, was den Energieverbrauch je nach Arbeitslast und Aufgabenplanung erheblich reduzieren kann. Das zweite Papier diskutiert den Trend zu großflächiger Parallelität und heterogenen Kernen mit unterschiedlichen Größen und flexibler Frequenz und Spannung. Darüber hinaus gibt es einen Trend zur Verwendung verschiedener auf dem Chip integrierter Hardwarebeschleuniger und zur Konzentration auf eine effiziente Datenpositionierung, um unnötige Datenbewegungen zu reduzieren. Das Papier würdigt die einzigartigen Stärken verschiedener CPU-Architekturen und Designalgorithmen, die zu zukünftigen CPU-Funktionen passen.

  • 00:30:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Bedeutung des Verständnisses von Scheduling-Techniken und der Workload-Aufteilung bei der Arbeit mit heterogenen Prozessoren wie CPU FPGA. Bei der Planung geht es um die Entscheidung, wann eine Teilaufgabe auf einem bestimmten Prozessor ausgeführt werden soll, während sich die Workload-Partition mit der Daten- und Aufgabenpartitionierung befasst. Der Referent erwähnt auch verschiedene Programmiersprachen und Frameworks wie OpenCL, CUDA und OpenMP für verschiedene Prozessortypen.
 

5. Übersicht über Computerhardware



5. Übersicht über Computerhardware

Das Video bietet einen Überblick über Computerhardware und behandelt Themen wie Prozessorarchitekturen, Designüberlegungen, Multithreading, Caching, Speicherhierarchie und das Design von Steuerlogik. Es erklärt auch, warum ein Programm eine Reihe von Anweisungen ist, denen ein Computer folgt, um eine Aufgabe auszuführen, und die verschiedenen Arten von Programmen, einschließlich Systemsoftware und Anwendungen. Das Video betont die Bedeutung der Hardwarekomponenten eines Computers, wie CPU und Arbeitsspeicher, die zusammenarbeiten, um Programme auszuführen und Aufgaben auszuführen.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt stellt der Referent die Themen vor, die in der Klasse behandelt werden, darunter Prozessorarchitekturen und -innovationen, architektonischer Designraum, CPU- und GPU-Architektur und FPGA als aufstrebende Hochleistungsarchitektur. Der Redner spricht auch über die Ursprünge von OpenCL und wie es nach und nach von verschiedenen Anbietern basierend auf den von ihnen bereitgestellten Prozessoren geformt wurde, was zu einem blockbasierten Paradigmenmodell mit entspannter Konsistenz führte, das Plattformunabhängigkeit erreicht. Die Leistung von OpenCL-Programmen hängt immer noch von der Implementierung, dem Algorithmus und davon ab, wie gut es auf die Hardwarearchitektur abgebildet werden kann. Das Design unterschiedlicher Prozessoren erfordert viele Überlegungen und Kompromisse, z. B. ob ein Einkernprozessor oder mehrere Prozessoren verwendet werden sollen.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erklärt das Video einige der Designüberlegungen in Bezug auf Computerhardware, wie z. B. superskalare Kerne und Befehlsplanung. Das Video diskutiert auch Multi-Threading als eine Möglichkeit, die Menge an nützlicher Arbeit zu erhöhen, die ein Prozessor bewältigen kann, sowie die Bedeutung von Caching und Speicherhierarchie. Heterogenität bei Prozessoren wird immer häufiger, was CPUs mit GPUs, FPGAs sowie große und kleine Kerne umfasst. Schließlich ist das Design der Steuerlogik von entscheidender Bedeutung, die die Neuordnung von Befehlen ermöglicht, um die Parallelität der Befehlsebene in komplexen Steuerflüssen auszunutzen.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erklärt das Video, dass ein Programm eine Reihe von Anweisungen ist, denen ein Computer folgt, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen. Das Programm besteht aus Code, der in einer Programmiersprache geschrieben ist und dann in eine für den Computer verständliche Maschinensprache kompiliert oder interpretiert wird. Im weiteren Verlauf des Videos werden die verschiedenen Arten von Programmen beschrieben, darunter Systemsoftware wie Betriebssysteme und Gerätetreiber sowie Anwendungen wie Textverarbeitungsprogramme und Spiele. Die Hardwarekomponenten des Computers, wie CPU und Speicher, arbeiten zusammen, um diese Programme auszuführen und die gewünschten Aufgaben auszuführen.
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