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16. OpenCL-Beispiel: Bilddrehung
16. OpenCL-Beispiel: Bilddrehung
Dieses Video behandelt die Bilddrehung und wie sie mit OpenCL implementiert werden kann. Jedes Pixel in einem Bild hat Koordinaten und stellt eine bestimmte Farbskala dar, und die Drehung beinhaltet das Verschieben der Pixel an eine neue Position, basierend auf einer Formel, die ihre ursprünglichen und neuen Koordinaten und den Drehwinkel berücksichtigt. Der Sprecher schlägt vor, jedes Arbeitselement zuzuweisen, um die neue Position eines einzelnen Pixels zu berechnen, und verwendet die Eingabezerlegung, um den gesamten globalen Arbeitsbereich in kleinere Arbeitsgruppen zu unterteilen, wodurch die Operation effizienter durchgeführt wird. Der Prozess der Bildübertragung vom Puffer auf dem Gerät zum Puffer auf dem Host wird ebenfalls erläutert, wobei der Schwerpunkt auf der Überprüfung auf Fehler und der Berechnung der verstrichenen Zeit liegt.
17. OpenCL-Beispielbildrotationsdemo
17. OpenCL-Beispielbildrotationsdemo
Das Tutorial „OpenCL Example Image Rotation Demo“ behandelt den Quellcode der Demo, der verschiedene Ordner mit C-Code und Bilddateien enthält, die das Programm verarbeiten wird. Das Video führt durch das Erstellen von Puffern für Eingabe- und Ausgabebilder, das Kopieren des Originalbilds in den Gerätepuffer, das Festlegen von Kernel-Argumenten, das Ausführen des Kernels mit einer globalen Größe, die als das gesamte Bild definiert ist, und das Zurücklesen der Ausgabedaten an den Host. Die Kernel-Funktion verwendet Rotationsparameter, um die neuen Koordinaten jedes Pixels zu berechnen und die Pixelinformationen mit Grenzprüfung an die neue Position zu kopieren. Das Programm enthält auch eine Funktion zum Speichern des gedrehten Bildes im BMP-Format und gibt nach Fertigstellung alle Ressourcen frei. Die Demo liest und berechnet erfolgreich die Pixel des Originalbilds, um das gedrehte Bild zu erstellen.
18. OpenCL-Beispiel: Bildfaltung
18. OpenCL-Beispiel: Bildfaltung
Das Video „OpenCL Example: Image Convolution“ erklärt die Bildfaltung, bei der jedes Pixel in einem Bild mithilfe von Informationen aus seinen Nachbarpixeln modifiziert wird, indem ein Filter wie ein Weichzeichnungsfilter angewendet wird. Das Video stellt eine Seed-Implementierung der Bildfaltungsfunktion bereit und stellt die „Bild“-Datenstruktur in OpenCL vor, die für Bilddatentypen entwickelt wurde und eine effiziente Verarbeitung auf Grafikprozessoren ermöglicht. Das Video zeigt das Kopieren von Bild- und Filterdaten auf das Gerät für Bildfaltungsarbeiten mit OpenCL und die Verwendung des OpenCL-Sampler-Objekts für den Zugriff auf das Bild. Das Video zeigt auch, wie Sie das Arbeitselement erhalten und die Filterzeilen und -spalten durchlaufen, um Pixelinformationen aus dem Bildobjekt zu erhalten, sie mit den Filterpixeln zu multiplizieren und sie in der Summenvariablen zu akkumulieren. Schließlich zeigt das Video, wie Pixelwerte mit einem OpenCL-Bildobjekt aktualisiert werden.
19. Demo: OpenCL-Beispiel – Bildfaltung
19. Demo: OpenCL-Beispiel – Bildfaltung
Das Video erklärt ein Beispiel für eine OpenCL-Bildfaltung, in dem verschiedene Filter wie Weichzeichnen, Schärfen, Kantenschärfen, Erkennung und Umarmungsfilter definiert werden. Der Referent demonstriert das Initialisieren der Filterwerte und das Lesen von BMP-Bilddaten aus der Datei, das Erstellen von Eingabe- und Ausgabebildobjekten und das Einrichten von Kernel-Argumenten zum Ausführen des Kernels. Das Video lehrt auch das Erstellen des Samplers, das Definieren, wie Pixel außerhalb der Grenze verarbeitet werden, das Starten des Kernels, das Speichern der Pixeldaten in einer Datei und das Erstellen der erforderlichen Header für das BMP-Format. Verifizieren Sie schließlich die Ergebnisse, indem Sie die Werte in zwei Puffern vergleichen, um ein gefiltertes Bild zu erstellen, das dem goldenen Ergebnis mit nur einer geringfügigen Abweichung aufgrund der schwebenden Berechnung entsprechen sollte.
20. Vorlesung 5 OpenCL Concurrency Model
20. Vorlesung 5 OpenCL Concurrency Model
Diese Vorlesung behandelt das OpenCL-Laufzeit- und Nebenläufigkeitsmodell, einschließlich mehrerer Befehlswarteschlangen, Warteschlangenmodell, OpenCL-Kernel-Arbeitselemente und Arbeitsgruppen. Synchronisationspunkte werden verwendet, um die Ausführung von Befehlen zu verwalten, und Warteereignisse werden verwendet, um die Befehle in einer geräteseitigen Befehlswarteschlange zu synchronisieren. Der Vortrag betont die Bedeutung von asynchronen Operationen in OpenCL und erklärt die Verwendung von Ereignissen, um Abhängigkeiten zwischen Befehlen zu spezifizieren. Der Dozent geht auch auf den Einsatz von Callback-Funktionen zur Event-Vervollständigung ein und hebt die Bedeutung von Profiling für das Performance-Tuning hervor. Darüber hinaus behandelt die Vorlesung das OpenCL-Parallelitätsmodell für mehrere Geräte in einem System, einschließlich der Pipeline- und parallelen Ausführungsmodelle. Abschließend demonstriert der Dozent die Implementierung eines Ausführungsmodells mittels Kernel-Events, das eine parallele Ausführung verschiedener Kernel erlaubt.
Das Parallelitätsmodell von OpenCL ermöglicht die unabhängige Ausführung mehrerer Arbeitselemente, um die Leistung zu verbessern, indem Arbeitsgruppen mit lokaler Synchronisierung verwendet werden, um Parallelität bei der Ausführung zu erreichen, aber zu viele Arbeitselemente können Ressourcenkonflikte verursachen. Arbeitselemente sind für die Verwaltung ihrer eigenen Programmzähler verantwortlich, und das Verständnis der Problemdimensionen und Problemgrößen ist wichtig, um Arbeitselemente zu entwerfen, die GPU-Verarbeitungselemente nutzen. OpenCL verwendet Arbeitsgruppenbarrieren für die erweiterte Synchronisierung zwischen Arbeitselementen, aber keine Mechanismen unterstützen die Synchronisierung zwischen Arbeitselementen in verschiedenen Arbeitsgruppen derselben Kernel-Ausführung. Um Arbeitsaufgaben innerhalb derselben Arbeitsgruppe zu synchronisieren, wird die Sperr-API verwendet, aber für die Synchronisierung auf globaler Ebene werden Ereignisse und Warteereignisse verwendet. Die Kernfunktion verwendet Zeiger auf Speicherobjekte in den globalen und lokalen Speichern, und der lokale Speicher, auf den alle Verarbeitungselemente zugreifen können, kann für die gemeinsame Nutzung von Daten innerhalb der Arbeitsgruppe verwendet werden. Der Vortrag behandelt auch native Kernel, die es ermöglichen, C-Funktionen als Kernel auf einem Gerät zu verwenden, ohne auf OpenCL-Compiler angewiesen zu sein, OpenCL-Speicherobjekte an eine Benutzerfunktion zu übergeben, indem die native Kernel-API in der Warteschlange verwendet wird, und integrierte Kernel-Funktionen, wie z Bewegungsschätzungserweiterung für OpenCL, die für die Bildverarbeitung verwendet wird, um die Bewegung zwischen benachbarten Frames in einem Video zu schätzen.
Daher ist es wichtig, Abhängigkeiten richtig einzurichten und den geeigneten Warteschlangentyp zu verwenden, um potenzielle Probleme zu vermeiden. Darüber hinaus erfahren wir mehr über mehrere Befehlswarteschlangen und wie sie verwendet werden können, um die Parallelität in OpenCL-Programmen zu verbessern.
21. Map-Reduce-Konzept
21. Map-Reduce-Konzept
In diesem Video wird das Konzept von MapReduce erklärt, bei dem große Probleme in kleinere Teilprobleme zerlegt werden, indem eine Mapping-Phase gefolgt von einer Reduktionsphase verwendet wird. Dieser Ansatz wird von Google verwendet, um riesige Datenmengen auf ihren Computern in Rechenzentren zu verarbeiten. Das Video zeigt an einem Beispiel, wie Prozessoren unabhängig voneinander arbeiten und ihnen einige Daten zuweisen, an denen sie arbeiten sollen, wodurch nach Abschluss Schlüssel-Wert-Paare entstehen. Die Schlüssel-Wert-Paare werden dann von einer Gruppe verschiedener Prozessoren verarbeitet, um das Endergebnis in der Reduktionsphase zu erhalten. Dieser Ansatz ermöglicht eine effiziente Verarbeitung großer Datensätze, indem die Arbeitslast auf mehrere Computer verteilt wird.
22. Map Reduce Beispiel: WordCount und Weblink
22. Map Reduce Beispiel: WordCount und Weblink
Dieses YouTube-Video zeigt, wie MapReduce angewendet werden kann, um das Vorkommen jedes Wortes in einer großen Textdatei zu zählen und die URL-Beziehungen von Webseiten zu analysieren. MapReduce ermöglicht es jedem Prozessor, in der Zuordnungsphase unabhängig auf bestimmte Schlüsselwörter abzuzielen, was die Aufteilung des Dokuments in kleinere Abschnitte beinhaltet. Die Reduktionsphase umfasst das Gruppieren von Schlüssel-Wert-Paaren basierend auf dem Wortschlüssel und das Summieren der Werte, um die Gesamtzahl der Vorkommen für jedes Wort zu erhalten. Bei der Webseitenanalyse umfasst der Mapping-Prozess das Erstellen von Schlüssel-Wert-Paaren mit der URL als Schlüssel und einer Liste verknüpfter Webseiten als Werte, und in der Reduktionsphase wird die endgültige Karte erstellt, um die Beziehung zwischen Webseiten aufzuzeigen.
23. Überlegungen zu MapReduce auf OpenCL-Geräten
23. Überlegungen zu MapReduce auf OpenCL-Geräten
Die Diskussion in diesem YouTube-Video konzentriert sich auf die Verwendung von MapReduce auf OpenCL-Geräten, mit Schwerpunkt auf Speicherstruktur, Arbeitsorganisation und lokaler/globaler Reduzierung. Der Redner weist auf den Vorteil der Nutzung zahlreicher Verarbeitungselemente auf OpenCL-Geräten hin und betont die Verwendung unterschiedlicher Speicherhierarchien bei der Verwendung von MapReduce zur effizienten Verarbeitung großer Datensätze. Sie beschreiben auch die fünf Schritte bei der Verwendung von MapReduce auf OpenCL-Geräten, die den Mapping-Prozess, die lokale Reduzierung, die Synchronisierung von Arbeitselementen, globale Barrieren und die Endergebnisproduktion abdecken.
24. MapReduce-Beispiel: Zeichenfolgensuche mit Demo
24. MapReduce-Beispiel: Zeichenfolgensuche mit Demo
Das Video demonstriert verschiedene Aspekte der OpenCL-Programmierung und von MapReduce, wobei der Schwerpunkt auf der Implementierung der Zeichenfolgensuche liegt. Der Referent erklärt, wie Speicher mit dem lokalen Qualifizierer deklariert und zugewiesen wird, und weist darauf hin, dass die dynamische Speicherzuweisung in der Kernelfunktion nicht zulässig ist. Sie führen auch Vektordatentypen ein und demonstrieren, wie sie die elementweise Addition und den Speicherzugriff vereinfachen können. Das Hauptaugenmerk liegt auf der Implementierung der Zeichenfolgensuche mit MapReduce, bei der der Eingabetext in Arbeitselemente unterteilt und einer Kartenfunktion zur Suche nach einem Schlüsselwort zugewiesen wird. Jedes Arbeitselement führt diesen Prozess aus, während es die Textblöcke mit einem Mustervektor vergleicht. Lokale Ergebnisse werden durch atomares Inkrement erhalten, um Kollisionen zu vermeiden, und das Endergebnis wird durch Aggregieren der Ergebnisse von jedem Arbeitselement erhalten. Der Referent bietet auch eine detaillierte Erklärung der Kernel-Funktion, einschließlich der erforderlichen Argumente und wie sie initialisiert wird.
25. OpenCL-Beispiel: Radix Sort
25. OpenCL-Beispiel: Radix Sort
In diesem Video wird das Konzept der Radix-Sortierung vorgestellt, bei der ein größeres Sortierproblem in kleinere Teilmengen auf der Grundlage einer numerischen Darstellung anstelle der tatsächlichen Werte der zu sortierenden Elemente aufgeteilt wird. Der Referent demonstriert anhand eines Beispiels die Sortierung von acht Zahlen, sortiert nach ihrer niederwertigsten Ziffer in hexadezimaler Darstellung. Die OpenCL-Funktionen shuffle und shuffle2 werden verwendet, um Elemente während des Sortiervorgangs effizient neu anzuordnen. Das Video erklärt auch, wie man eine Shuffle-Operation mit OpenCL durchführt und wie man Shuffle-Anweisungen in der Kernel-Funktion für die Radix-Sortierung verwendet. Darüber hinaus untersucht das Video die Kernel-Funktion namens Radix Sort Eight Sort Eight, die Arrays in OpenCL effektiv sortiert, indem sie den Eingabevektor basierend auf den Werten seiner Binärziffern in Nullen- und Einsen-Buckets aufteilt.