OpenCL im Handel - Seite 6

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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.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt behandelt das Video die Bilddrehung und die Mathematik dahinter. Es erklärt, dass jedes Pixel in einem Bild Koordinaten hat und eine bestimmte Farbskala darstellt. 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. Das Video 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 der Vorgang effizienter wird.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erklärt der Referent, wie das Bild in OpenCL in Arbeitsgruppen aufgeteilt wird, um die Bildrotation zu implementieren. Das Bild wird in horizontale und vertikale Domänen mit jeweils 16 Arbeitsgruppen unterteilt, wobei angenommen wird, dass die Breite und Höhe des Bildes ein Vielfaches von 16 sind. Der Sprecher stellt dann die Kernelfunktion vor, die zur Durchführung der Bildrotation verwendet wird, die Argumente wie das Original aufnimmt und Zieldaten, Bildabmessungen und Rotationsparameter. Innerhalb der Kernel-Funktion veranschaulicht der Sprecher, wie die neue Position jedes Pixels unter Verwendung der Rotationsparameter berechnet wird und wie der Pixelinhalt von der ursprünglichen Position an die neue Position kopiert wird, nachdem eine Grenzüberprüfung durchgeführt wurde.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erklärt der Referent, wie man ein Bild mit OpenCL dreht. Der Prozess umfasst die Überprüfung der Koordinaten und die Sicherstellung, dass es sich um positive Werte innerhalb der Abmessungen des Bildes handelt. Pixelinformationen werden dann von der ursprünglichen Stelle an die neue Stelle kopiert, wobei Berechnungen verwendet werden, um die physikalische Speicherstelle zu bestimmen. Der in diesem Abschnitt aufgeführte Beispielcode zeigt die Unterschiede zwischen dieser Implementierung und der vorherigen der Matrixmultiplikation. Die C++-Bindung für die OpenCL-API wird verwendet, um die Umgebung einzurichten, um die Plattformen abzufragen, das Gerät zu erwerben, eine Befehlswarteschlange zu erstellen und Puffer zum Verschieben von Daten zu deklarieren. Der Kernel wird kompiliert, und die Parameter werden zum Ausführen des Kernels festgelegt, was durch das Zurücklesen der Ergebnisse an den Host abgeschlossen wird.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt erläutert der Redner den Prozess der Übertragung eines Bildes aus dem Puffer auf dem Gerät in den Puffer auf dem Host. Der Referent erklärt, dass dieser Prozess das Lesen des Puffers auf dem Gerät mit der Funktion clEnqueueReadBuffer und das Festlegen der Größe, des Offsets und des Zeigers auf den Puffer auf dem Host umfasst. Darüber hinaus weist der Redner darauf hin, wie wichtig es ist, während dieses Prozesses mithilfe einer if-Anweisung auf Fehler zu prüfen, und demonstriert, wie die verstrichene Zeit für diesen Teil des Codes mithilfe der Funktion clGetEventProfilingInfo berechnet wird.
 

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.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt gibt der Moderator einen Überblick über den Quellcode für die Bildrotationsdemo, die verschiedene Ordner enthält, die die Haupt- und unterstützenden C-Code-Dateien sowie die Bilddateien enthalten, die das Programm verarbeiten wird. Der Code enthält Header-Dateien für Mac OS- und Altera OpenCL-Plattformen, Definitionen für Puffer und Kernel-Parameter und nutzt unterstützende Funktionen zum Öffnen von Bilddateien und zum Konvertieren ihrer Formate. Der Code beinhaltet auch die Erstellung des Ausgabepuffers und die Initialisierung mit Zufallszahlen. Schließlich erstellt der Code eine Befehlswarteschlange, ein Programmobjekt und ein Kernelobjekt und gibt den Namen der Kernelfunktion an.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt geht der Sprecher durch den Prozess des Erstellens von Puffern für Eingabe- und Ausgabebilder, Kopieren des Originalbilds in den Gerätepuffer, Festlegen von Kernel-Argumenten, Ausführen des Kernels mit einer globalen Größe, die als das gesamte Bild definiert ist, und Lesen der Ausgangsdaten zurück zum Host. Die Kernfunktion nimmt Ziel- und Quellpufferzeiger, Bildabmessungen und Rotationsparameter auf, um die neuen Koordinaten jedes Pixels zu berechnen und die Pixelinformationen an die neue Position mit Grenzprüfung zu kopieren. Das Programm enthält auch eine Funktion zum Speichern des gedrehten Bildes im BMP-Format und gibt nach Fertigstellung alle Ressourcen frei.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt demonstriert der Redner ein OpenCL-Beispiel für die Bilddrehung unter Verwendung der Avatar-FPGA-Plattform, die das Originalbild einer Katze nimmt und es um 45 Grad im Uhrzeigersinn dreht, wodurch ein neues Bild derselben Größe entsteht, das gespeichert wird mit einem neuen Namen im Bildrotationsordner. Die Demo zeigt, dass die Pixel des Originalbilds erfolgreich gelesen und berechnet werden, 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.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt behandelt das Video die Bildfaltung, eine Operation, die den Wert jedes Pixels in einem Bild unter Verwendung von Informationen aus seinen benachbarten Pixeln modifiziert. Dies erfolgt durch Anwenden eines Filters auf das Originalbild, beispielsweise eines Unschärfefilters, der einen gewichteten Durchschnitt benachbarter Pixel verwendet, um die Unterschiede zwischen ihren Werten zu verringern. Das Video zeigt, wie man einen 3x3-Filter auf einen kleinen Bereich eines Bildes anwendet und die elementweise Multiplikation und Summierung verwendet, um den Wert jedes neuen Pixels im gefilterten Bild zu berechnen. Das Video weist jedoch darauf hin, dass beim Anwenden solcher Filteroperationen auf ein gesamtes Bild Grenzpixel sorgfältig berücksichtigt werden müssen, die nicht alle acht Nachbarpixel aufweisen. Das Video zeigt auch mehrere Beispielfilter wie Unschärfe und Kantenerkennung, die auf ein Bild angewendet werden können, um verschiedene Effekte zu erzielen.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt des Videos „OpenCL Example: Image Convolution“ stellt der Sprecher eine Seed-Implementierung der Bildfaltungsfunktion bereit, die jeden Pixel eines Bildes durchläuft und einen Filter darauf anwendet. Sie führen auch eine neue Datenstruktur in OpenCL namens "image" ein, die speziell für Bilddatentypen entwickelt wurde und lange Befehlssequenzen ermöglicht, die auf Grafikprozessoren effizienter verarbeitet werden können. Bildobjekte können mit festgelegten Formaten, Abmessungen und anderen Parametern erstellt werden. Das Video zeigt, wie Sie einen 2D-Bildpuffer auf der Geräteseite erstellen.

  • Der Abschnitt 00:10:00 behandelt den Prozess des Kopierens von Bild- und Filterdaten auf das Gerät für Bildfaltungsarbeiten mit OpenCL. Der Abschnitt stellt auch das OpenCL-Sampler-Objekt vor, das verwendet wird, um zu beschreiben, wie auf ein Bild zugegriffen wird. Der Adressierungsmodus, der Filtermodus und die Verwendung normalisierter Koordinaten werden für das Sampler-Objekt angegeben. Der Abschnitt zeigt auch die Kernel-Funktion und die Verwendung der Schlüsselwörter „read-only“ und „constant“, um Objekteigenschaften anzugeben, wodurch die OpenCL-Laufzeitumgebung die Filterobjekte in den spezifischen konstanten Bereich im globalen Speicher stellen kann.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt des OpenCL-Bildfaltungsbeispiels geht der Sprecher die Schritte durch, um das Arbeitselement mit get_global_id zu erhalten, die halbe Breite des Filters zu berechnen, den Filterindex zu initialisieren und die Filterzeilen und -spalten zu durchlaufen , und Verwenden der read_image-Funktion, um die Pixelinformationen von dem Bildobjekt zu erhalten. Die Pixelinformation wird dann mit dem Pixel im Filter multipliziert und zur Summenvariablen akkumuliert. Dieser Vorgang wird für jedes Pixel im Filter wiederholt und ermöglicht die Verwendung von Nachbarpixelinformationen in der Bildfaltung.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt zeigt das Video-Tutorial, wie Pixelwerte in einer OpenCL-Bildfaltung mithilfe eines Bildobjekts aktualisiert werden. Nachdem der Kernel erfolgreich ausgeführt wurde, besteht der nächste Schritt darin, CL in Q read image zu verwenden, um das Image zurückzulesen. Diese Funktion nimmt den Befehl Q als erstes Argument, das Ausgangsbildobjekt und einen wahren Wert, um anzugeben, dass der Lesevorgang bis zum Abschluss blockiert werden soll. Die zum Erstellen des Bildobjekts verwendeten Ursprungs- und Bereichsparameter werden zusammen mit dem Puffer auf der Hostseite bereitgestellt, in dem Bilddaten gespeichert 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.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt des Videos führt der Moderator den Code eines OpenCL-Bildfaltungsbeispiels durch. Der Code definiert verschiedene Filter, einschließlich eines Unschärfe-, Schärfe-, Kantenschärfe-, Erkennungs- und Umarmungsfilters. Der Moderator demonstriert, wie ein bestimmter Filter, in diesem Fall der Kantenerkennungsfilter, getestet wird. Sie erklären auch, wie die Filterwerte initialisiert und die BMP-Bilddaten aus der Datei gelesen, die Eingabe- und Ausgabebildobjekte erstellt und die Kernel-Argumente zur Ausführung des Kernels eingerichtet werden. Das Video behandelt auch das Erstellen des Samplers und das Definieren der Verarbeitung von Pixeln, die außerhalb der Grenze liegen.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt demonstriert der Moderator ein Beispiel für die Bildfaltung mit OpenCL. Die Präsentation zeigt die notwendigen Schritte, um den Filter auf dem Host durchzuführen, darunter das Starten des Kernels, das Speichern der Pixeldaten in einer Datei und das Erstellen der erforderlichen Header für das BMP-Format sowie das Überprüfen der Ergebnisse durch Vergleichen der Werte in zwei Puffern. Das Ziel dieser Übung ist es, ein gefiltertes Bild zu erstellen, das dem goldenen Ergebnis mit nur einer geringfügigen Abweichung aufgrund der fließenden Berechnung entsprechen sollte. Insgesamt betont die Präsentation, wie die Ausgabe der OpenCL-Kernelfunktion kompiliert, ausgeführt und überprüft wird.
 

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.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt lernen wir das Laufzeit- und Parallelitätsmodell von OpenCL kennen, einschließlich OpenCL-Befehlen, Warteschlangenmodell, mehreren Befehlswarteschlangen, OpenCL-Kernel-Arbeitselementen und Arbeitsgruppen. OpenCL ist ein aufgabenparalleles hostgesteuertes Modell, und Kernel werden verwendet, um Aufgaben parallel auszuführen. Die Befehlswarteschlangen sind Thread-sicher, da mehrere Software-Threads auf einem Host ausgeführt werden können und mit derselben Befehlswarteschlange arbeiten können oder nicht. Asynchrone Operationen sind in OpenCL wichtig, und Datenbewegungen und andere Operationen werden irgendwann in der Zukunft in der Warteschlange ausgeführt. Die kleinste Einheit, die Hosts mit dem Gerät interagieren, ist der Befehl, und die Ausführung eines Befehls wird nur an einem Synchronisationspunkt der Befehlswarteschlange garantiert. Diese Synchronisierung erfolgt zwischen Befehlen in einer Host-Grant-Warteschlange und zwischen Befehlen in einer geräteseitigen Befehlswarteschlange.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt konzentriert sich die Vorlesung auf das blockierende Leseargument in QAPI und wie es verwendet werden kann, um einen Synchronisationspunkt einzurichten. Durch Setzen von Blocking Read auf true kann diese API in eine Blocking-Read-Operation umgewandelt werden, die andere Speicheroperationen anhält, bis die Leseoperation abgeschlossen ist. Der Vortrag erklärt auch die Verwendung von Ereignissen in QAPI, um Abhängigkeiten zwischen Befehlen anzugeben, was bei komplexen Operationen mit mehreren Befehlen, Datenübertragungen und Berechnungen nützlich sein kann. Darüber hinaus können Ereignisse mehr Informationen über einen Befehl liefern als der Befehl selbst, da Befehle, die mit Co in queue übermittelt werden, asynchron verarbeitet werden und keine Fehlerbedingungen oder Profildaten zurückgeben können. Durch Generieren eines mit einem Befehl verknüpften Ereignisses können jedoch Informationen über den Befehl unter Verwendung der CL-API zum Abrufen von Ereignisinformationen abgefragt werden.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt wird das Parallelitätsmodell von OpenCL besprochen, insbesondere die Verwendung von Synchronisationspunkten zur Verwaltung der Ausführung von Befehlen. Eine Möglichkeit zur Synchronisierung ist die Verwendung von Warteereignissen, bei denen der Host blockieren kann, bis ein bestimmtes Ereignis eintritt, während die Warteschlangen-API über mehrere Warteereignisse für die Synchronisierung zwischen Befehlen verfügt. Die Barrier-Operation hingegen ist ein spezieller Befehl, der für Out-of-Order-Warteschlangen verwendet wird, wo er zu einem Synchronisationspunkt wird. Markierungen dienen einem ähnlichen Zweck, blockieren jedoch nicht die Ausführung, sondern dienen als implizites Eingabeereignis, wobei Ausgabeereignisse den Abschlussstatus vorangegangener Befehle mitteilen. Andere Informationen zu einem Befehl, wie z. B. seine Fehlerbedingungen, können mithilfe der CIL-API zum Abrufen von Ereignisinformationen abgefragt werden.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt erörtert der Dozent die Befehls- und Ereignis-APIs von OpenCL, die zur Steuerung des Datenflusses zwischen Host und Gerät verwendet werden. Er erklärt, dass die Befehls-API es Benutzern ermöglicht, Befehle an die Befehlswarteschlange zu senden, die verschiedene Operationen wie Kernel-Ausführungen, Puffer-Lese- und -Schreibvorgänge und Speicherzuordnungen ausführen kann. Mithilfe der Ereignis-API können Benutzer den Ausführungsstatus des übermittelten Befehls abfragen und Profilerstellung innerhalb des Kontexts anwenden. Der Dozent spricht auch über die Event-Callback-Funktion, die ausgelöst wird, wenn der bestimmte Ausführungsstatus eines Befehls in einer Warteschlange eintritt. Die Callback-Funktion kann verwendet werden, um einfache Aufgaben auszuführen und Ausgabedaten bereitzustellen, die die OpenCL-Anwendung nutzen kann. Der Dozent betont, dass die Callback-Funktion schnellstmöglich abgeschlossen und keine Sperrfunktion sein soll.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent das Einrichten von Rückruffunktionen zum Behandeln des Ereignisabschlusses. Das Setzen der Rückruffunktion direkt nach dem Deklarieren eines Abschlussereignisses ist keine gültige Position, da dem Ereignis noch kein Befehl zugeordnet ist. Ein gültiges Ereignis wird nur erstellt, nachdem ihm ein Befehl zugeordnet wurde, z. B. wenn ein Kernel zur Befehlswarteschlange hinzugefügt wird. Callback-Funktionen sollten Thread-sicher und schnell zu vervollständigen sein und keine teuren Systemroutinen aufrufen. Es ist auch wichtig, das Profiling zu aktivieren, wenn es um die Leistungsoptimierung geht, da es hilft, den Ausführungsstatus und die Ausführungszeit eines Befehls zu bestimmen. Das Flag clq profiling enable wird verwendet, um die Profilerstellung zu aktivieren.

  • 00:25:00 In diesem Abschnitt erörtert der Redner die OpenCL-Profilerstellungs-API, mit der Benutzer Informationen zu Ereignissen in der Warteschlange abrufen können. Durch Aktivieren der Profilerstellung kann ein Cue Informationen wie Start- und Endzeiten für Befehle bereitstellen, die zur Berechnung der Ausführungszeit verwendet werden können. Der Sprecher erklärt auch Benutzerereignisse, die nicht mit einem bestimmten Befehl verbunden sind und beliebig verwendet werden können. Indem Sie ein Benutzerereignis erstellen und einen Lesebefehl darauf warten lassen, wird der Lesevorgang blockiert, bis das Benutzerereignis abgeschlossen ist, was eine genauere Kontrolle über die Reihenfolge der Befehle ermöglicht.

  • 00:30:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent, wie die Ausführungsreihenfolge von Befehlen gesteuert und eine bessere Leistung mithilfe einer Out-of-Order-Warteschlange erreicht werden kann. Standardmäßig werden die Befehle in einer Befehlswarteschlange der Reihe nach ausgeführt, aber um Flexibilität und bessere Leistung zu erzielen, kann eine Warteschlange außerhalb der Reihenfolge verwendet werden. Der Referent demonstriert ein konkretes Beispiel für die Einrichtung einer Out-of-Order-Warteschlange mit mehreren Ereignissen und Pufferobjekten. Das Beispiel umfasst eine Schreiboperation und eine Leseoperation mit nicht-blockierenden, Nur-Schreib- und Nur-Lese-Puffer. Die Benutzerereignisse und der Ereignisstatus werden ebenfalls besprochen. Insgesamt bietet der Abschnitt ein umfassendes Verständnis für das Erstellen einer Out-of-Order-Warteschlange und das Optimieren der Ausführungsreihenfolge von Befehlen für eine bessere Leistung.

  • 00:35:00 In diesem Abschnitt erklärt der Dozent, wie Gleitkommazahlen mithilfe der OpenCL-API aus dem Host-Eingabepuffer in den Speicherpuffer des Geräts kopiert werden. Der Code umfasst das Einrichten der Ausführungseinheitsdimension, das Starten von zwei Kernelfunktionen und das Warten auf Abschlussereignisse. Der Vortrag betont auch, dass die beiden Kernel-Funktionen separate Befehle sind und zeigt, wie man Ausgabedaten auf der Host-Seite zurückliest, auf Ereignisse wartet und eine Bereinigung durchführt. Insgesamt demonstriert der Abschnitt die Verwendung von vier OpenCL-Befehlen zum Kopieren und Verarbeiten von Daten zwischen einem Host und einem Gerät.

  • 00:40:00 In diesem Abschnitt sehen wir, wie Befehlswarteschlangen und Ereignisse die Ausführung von OpenCL-Befehlen steuern. Durch das Einrichten von Abhängigkeiten mithilfe von Ereignissen können wir sicherstellen, dass Befehle in einer bestimmten Reihenfolge ausgeführt werden. Wenn wir jedoch die Reihenfolge der Befehle in einer Out-of-Order-Warteschlange vertauschen, wirkt sich dies nicht auf die Ausführung der Befehle aus. Wenn wir jedoch eine In-Order-Warteschlange verwenden und die Befehle vertauschen, kann dies zu einem Deadlock führen.
    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.

  • 00:45:00 In diesem Abschnitt erläutert der Dozent das OpenCL-Parallelitätsmodell für mehrere Geräte in einem System. Jedes Gerät benötigt seine eigene Befehlswarteschlange, und es ist auch möglich, mehrere Befehlswarteschlangen für ein einzelnes Gerät zu haben, aber es wird nicht häufig verwendet. Im Allgemeinen verwenden mehrere Geräte, die OpenCL verwenden, zwei verschiedene Ausführungsmodelle – Pipeline oder parallel. Im Pipeline-Modell wartet, obwohl zwei oder mehr Geräte vorhanden sind, ein Gerät auf das Ergebnis von einem anderen Gerät, wodurch eine Pipeline gebildet wird. Andererseits arbeiten im parallelen Modell Geräte unabhängig parallel mit ihren Puffern und werden unabhängig ausgeführt. Die Vorlesung enthält auch ein Beispiel für mehrere Befehlswarteschlangen in einem Kontext auf der OpenCL-Plattform, zwei Geräte mit eigenen Befehlswarteschlangen und eine Implementierung in OpenCL.

  • 00:50:00 In diesem Abschnitt lernen wir die Pipeline- und parallelen Ausführungsmodelle in OpenCL kennen. Im Pipeline-Modell werden Daten zwischen zwei Kerneln geteilt, wobei Kernel 0 zuerst läuft und Kernel 1 auf seine Fertigstellung wartet, bevor er mit der nächsten Berechnung fortfährt. Wir sehen die Implementierung dieses Modells mithilfe von Ereignissen und API-Aufrufen. Im Gegensatz dazu wird das parallele Modell verwendet, wenn keine Abhängigkeiten zwischen Tasks bestehen und Kernel gleichzeitig auf verschiedenen Geräten ausgeführt werden können. Das gegebene Beispiel hat drei Geräte, GPU-Geräte 0 und 1 und ein CPU-Gerät 2, mit separaten Befehlswarteschlangen für jedes. Kernel 0 und Kernel 1 werden separat gestartet, um parallel zu laufen, und nach Abschluss kann CPU-Kernel 2 starten.

  • 00:55:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent, wie ein Ausführungsmodell in OpenCL erstellt wird, indem ein Kernel-Ereignis erstellt wird, das die parallele Ausführung verschiedener Kernel ermöglicht. Die ersten beiden API-Aufrufe werden verwendet, um zwei separate GPU-Warteschlangen für Colonel 0 und Colonel 1 zu erstellen. Dann startet der dritte API-Aufruf einen CPU-Kernel, der vor der Ausführung auf die Fertigstellung beider GPU-Kernels wartet. Der diskutierte Ansatz verwendet Ereignisse, um Abhängigkeiten zwischen den CPU- und GPU-Kernen zu erzeugen, ermöglicht aber auch die parallele Ausführung der GPU-Kerne. Der Referent erläutert auch die Konzepte von OpenCL-Arbeitselementen, die eine Kopie oder Instanz einer Berechnung definieren, und von Verarbeitungselementen, die die kleinste Einheit auf einem Hardwaregerät darstellen.

  • 01:00:00 In diesem Abschnitt wird das Parallelitätsmodell von OpenCL erläutert, das darauf beruht, dass mehrere Arbeitselemente unabhängig voneinander ausgeführt werden können, um die Leistung zu steigern. Arbeitsgruppen sind eine Reihe von Arbeitselementen in einem globalen Ausführungsbereich, die Recheneinheiten zugeordnet sind, wodurch eine lokale Synchronisierung ermöglicht wird, um einen gewissen Grad an Parallelität bei der Ausführung zu erreichen. Das Zuordnen zu vieler Arbeitselemente zu einer Recheneinheit kann jedoch zu Ressourcenkonflikten führen, was die Ausgabe von gerade genug Arbeit erfordert, um alle Verarbeitungselemente die ganze Zeit beschäftigt zu halten und die Arbeitsgruppen in einem Stapel fertigzustellen.

  • 01:05:00 In diesem Abschnitt des Videos erläutert der Sprecher das Parallelitätsmodell von OpenCL und wie Arbeitselemente in Hardware-Threads oder -Kontexte gruppiert werden können. Arbeitselemente sind dafür verantwortlich, ihre eigenen Programmzähler zu verwalten, wenn sie Arbeitselemente zuordnen und sie aus dem OpenCL-Framework versenden. Der Referent erklärt, dass Arbeitselemente so konzipiert sein sollten, dass sie GPU-Verarbeitungselemente erfüllen und nutzen. Es ist wichtig, die Dimensionen der Problemgröße und das aktuelle Element, an dem gearbeitet wird, zu verstehen. Der Lautsprecher bietet eine Reihe integrierter Funktionen, die verwendet werden können, um die Problemdimensionen, die globale Größe, die lokale Größe zu verstehen und, was noch wichtiger ist, um die globale und lokale ID als Index zu erhalten, um herauszufinden, was das eigentliche Datenelement ist muss im aktuellen Workitem bearbeitet werden. Ein einfaches Kernel-Beispiel wird ebenfalls bereitgestellt, um die verschiedenen Aspekte des OpenCL-Parallelitätsmodells zu erläutern.

  • 01:10:00 In diesem Abschnitt erklärt der Dozent eine Kernel-Funktion, die die zu verwendende Adresse mit der Methode „Get Global ID“ berechnet, um die ID-Nummer in einem globalen Raum für die Berechnung zu erhalten. Die Kernel-Funktion verwendet dann die Adresse als Index für ein Array, multipliziert das Ergebnis mit zwei und weist das Produkt einem anderen Puffer zu. Der Dozent erklärt weiter, wie die globale ID in Dimension Null verwendet wird, um das zu berechnende Element zu bestimmen, und wie die globale ID in Dimension Eins dabei hilft, zu bestimmen, wie viele Zeilen bisher durchlaufen wurden. Die Idee besteht darin, sicherzustellen, dass jedes Arbeitselement auf einem eindeutigen Element berechnet wird und dass Berechnungen auf keinem Element wiederholt werden, wodurch GPU- oder CPU-Zyklen eingespart werden.

  • 01:15:00 In diesem Abschnitt erläutert das Video, wie die OpenCL-Synchronisation funktioniert und warum es schwierig sein kann, eine hardwarebasierte Bestellung zu gewährleisten. OpenCL ist ein plattformübergreifendes API-Framework, das nicht weiß, wo das Programm ausgeführt wird, und daher keine hardwarebasierte Bestellung garantieren kann. OpenCL läuft auf Geräten, die Multi-Threading unterstützen, aber es gibt kein Betriebssystem, das separat auf solchen Geräten läuft. Das bedeutet, dass es keinen Master- oder OS-Kernel gibt, um Threads aus einer Ausführungswarteschlange zu entfernen. Dadurch besteht die Gefahr eines Deadlocks bei der Verwendung von Semaphoren oder ähnlichen Mechanismen. Um eine erweiterte Synchronisierung zwischen Arbeitselementen durchzuführen, verwendet OpenCL eine Workgroup-Barriere. OpenCL verfügt jedoch nicht über Mechanismen zur Unterstützung der Synchronisierung zwischen Arbeitselementen in verschiedenen Arbeitsgruppen derselben Kernel-Ausführung. Um die gemeinsame Nutzung von Daten innerhalb der Arbeitsgruppe oder auf demselben Computer zu unterstützen, kann lokaler Speicher verwendet werden, auf den alle Verarbeitungselemente zugreifen können.

  • 01:20:00 In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie mithilfe der Barrier-Operation Arbeitsaufgaben innerhalb derselben Arbeitsgruppe in OpenCL synchronisieren. Die Barrieren-API wird als Synchronisationspunkt verwendet, und Arbeitsaufgaben dürfen nicht über die Barriere hinaus fortgesetzt werden, bis alle anderen Arbeitsaufgaben in der Arbeitsgruppe ebenfalls die Barriere erreicht haben. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Workitems in der Gruppe die gleichen Daten haben, bevor Sie fortfahren. Unter Verwendung der globalen Synchronisierungsleitung in OpenCL kann man event und wait event verwenden, um auf globaler Ebene zu synchronisieren, aber innerhalb der Arbeitsgruppe auf der Ebene der Arbeitselemente muss man die Sperroperation nutzen, um die Synchronisierung durchzuführen.

  • 01:25:00 In diesem Abschnitt lernen wir die Kernel-Funktion in OpenCL und ihre Argumente kennen, die Zeiger auf Speicherobjekte in den globalen und lokalen Speichern sind. Der lokale Speicher ist innerhalb einer Recheneinheit vorhanden und wird von den Verarbeitungselementen in dieser Recheneinheit gemeinsam genutzt. Die Kernel-Funktion verwendet die globale ID und die lokale ID, um Daten aus dem globalen Speicher zu lesen und sie dem entsprechenden Element in einem lokalen Puffer zuzuweisen. Um alle Workitems zu synchronisieren, die an derselben Zuweisungsanweisung arbeiten, werden die Arbeitsgruppenbarriere und der lokale Speicherangriff als Synchronisationspunkte verwendet. Nach der Synchronisation führt die Kernelfunktion Operationen an den Daten im lokalen Puffer aus und speichert das Ergebnis an der entsprechenden Stelle im Ausgabepuffer im globalen Speicher.

  • 01:30:00 In diesem Abschnitt stellt die Vorlesung das Konzept nativer Kernel in OpenCL vor, das die Verwendung von C-Funktionen als Kernel auf einem Gerät ermöglicht, ohne auf OpenCL-Compiler angewiesen zu sein. Die API zum Aufrufen nativer Kernel wird zusammen mit dem Mechanismus zum Übergeben von Argumenten an die C-Funktion unter Verwendung eines Schemas namens "Unboxing" vorgestellt. Die Vorlesung bietet ein Beispiel für die Übergabe von Argumenten, bei der konstante Zahlen und Zeiger auf Speicherobjekte, einschließlich OpenCL-Puffer, übergeben werden, die aus der OpenCL-Umgebung abgerufen werden.

  • 01:35:00 In diesem Abschnitt erklärt der Dozent, wie OpenCL-Speicherobjekte mithilfe der nativen Kernel-API in der Warteschlange an eine Benutzerfunktion übergeben werden. Die API erfordert, dass die Anzahl der übergebenen Speicherobjekte und ihre jeweiligen Speicherorte in einer Liste angegeben werden. Dazu gehören Platzhalter für Speicherobjekte und konstante Zahlen, die sich von Speicherobjekten unterscheiden, da sie eine interaktive Übergabe erfordern. Eingebaute Kernel sind gerätespezifisch und nutzen spezielle Hardwareressourcen, aber sie sind nicht universell und haben möglicherweise nicht die gleiche Funktion auf verschiedenen Geräten.

  • 01:40:00 In diesem Abschnitt lernen wir eingebaute Kernel-Funktionen kennen, wie die hauseigene Bewegungsschätzungserweiterung für OpenCL, die für die Bildverarbeitung verwendet wird, um die Bewegung zwischen benachbarten Einzelbildern in einem Video zu schätzen. Diese Erweiterung bietet Hardwarebeschleunigung oder eingebettete Firmware-Funktionen und kann auf der OpenCL-Website weiter erkundet werden.
 

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.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent das Konzept von MapReduce im Zusammenhang mit der Zerlegung großer Probleme, um kleinere Probleme zu erhalten, die effizient angegangen werden können. Sie identifizieren zwei Hauptstrategien für die Dekomposition, nämlich „Divide and Conquer“ und „Scatter and Gather“, die je nach den Eigenschaften des Problems oder den Hardwareeinschränkungen austauschbar verwendet werden. Sie erklären, dass der MapReduce-Ansatz, der erstmals 2004 von Google vorgeschlagen wurde, große Probleme in kleinere Teilprobleme aufteilt und sie einzeln bearbeitet, indem eine Mapping-Phase gefolgt von einer Reduktionsphase verwendet wird. Sie veranschaulichen, wie das Konzept von Google verwendet wird, um riesige Datenmengen auf ihren Computern in Rechenzentren zu verarbeiten, die Suchmaschinenabfragen und Webseiten bedienen.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt wird der MapReduce-Ansatz in zwei Phasen erklärt: Mapping und Reduktion. In der ersten Phase werden den Prozessoren einige Daten zur Bearbeitung zugewiesen, was dazu führt, dass nach Abschluss Schlüssel-Wert-Paare erstellt werden. Die zweite Stufe, die als Reduktionen bekannt ist, umfasst Prozessoren, die Schlüssel-Wert-Paare von der ersten Stufe empfangen und eine Reduktion an Werten durchführen, die einem gegebenen „T“ entsprechen. Dieser Ansatz ist effizient, da Prozessoren unabhängig voneinander arbeiten können, sobald das ursprüngliche Problem in Teilprobleme unterteilt ist, wodurch es für Probleme unterschiedlicher Größe skalierbar wird. Das Video zeigt anhand eines konkreten Beispiels, wie dieser Ansatz angewendet werden kann, anhand eines Eingangs mit sechs Blöcken, die Prozessoren zugewiesen sind, und veranschaulicht die potenzielle Effizienz dieses Ansatzes.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt wird das Konzept der Kartenreduzierung vorgestellt und erklärt, wie Prozessoren eine Addition durchführen, um die ursprüngliche Eingabe in sechs Teile gleicher Größe zu kombinieren, um ein Gleichgewicht zu gewährleisten. Jedes Schlüssel-Wert-Paar wird fast gleichzeitig während des Mapping-Prozesses von verschiedenen Prozessoren erzeugt. Die nächste Stufe umfasst die Verarbeitung dieser Schlüssel-Wert-Paare durch eine Gruppe verschiedener Prozessoren, um das Endergebnis zu erhalten. Schließlich kombiniert die Reduktionsstufe diese Schlüsselwertpaare, und Prozessoren bauen die Liste einiger Links basierend auf dem einzelnen Schlüsselwortwert eins auf.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent den Mapping-Prozess in MapReduce, bei dem Aufgaben in kleinere Teilaufgaben zerlegt werden, die parallel ausgeführt werden können. Dies erfolgt durch Erstellen einer Liste für jedes Schlüsselwort, das analysiert werden muss, wobei jedes Element in der Liste einen Wert darstellt, der diesem Schlüsselwort zugeordnet ist. Dies 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.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt sehen wir ein konkretes Beispiel für MapReduce in Aktion: Zählen der Vorkommen für jedes Wort in einer großen Textdatei mit Hunderttausenden von englischen Wörtern. Es ist ein idealer Anwendungsfall für MapReduce, da die verschiedenen Schlüsselwörter unabhängig voneinander gezählt werden können, wobei jeder Prozessor auf bestimmte Schlüsselwörter abzielt. Die Mapping-Phase umfasst das Aufteilen des Dokuments in kleinere Teile, wobei jeder Prozessor einen ähnlich großen Abschnitt erhält, um die Vorkommen der Schlüssel-Wert-Paare interessanter Wörter zu zählen. In der Reduktionsphase werden alle Schlüssel-Wert-Paare basierend auf dem Wortschlüssel gruppiert und die Werte summiert, um die Gesamtzahl der Vorkommen für jedes Wort zu erhalten. Das Beispiel zeigt die Vielseitigkeit von MapReduce, wo es zum Zählen von Webseitenzugriffen verwendet werden kann, indem die URL als Schlüsselwort implementiert oder die Weblink-Beziehungen verschiedener Websites analysiert werden.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erklärt der Referent, wie MapReduce verwendet werden kann, um eine große Anzahl von Webseiten-URLs und ihre Links zu analysieren, um ein Diagramm zu erstellen, das die Beziehung zwischen ihnen zeigt. Der Mapping-Prozess umfasst das Gruppieren der Tupel in kleinere Chunks und deren Zuordnung zu Mapping-Prozessoren, um ein Schlüssel-Wert-Paar mit der URL als Schlüssel und einer Liste von Webseiten als den Werten zu erstellen, die aus dem Schlüssel verknüpft werden. In der Reduktionsphase können dann mehrere Schlüssel von verschiedenen Prozessoren verarbeitet werden, und das Schlüssel-Wert-Paar wird verwendet, um die endgültige Karte zu erstellen und die Beziehung zwischen den Webseiten anzuzeigen.
 

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.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt liegt der Schwerpunkt darauf, wie sich MapReduce auf OpenCL-Geräten von herkömmlichen CPU-Umgebungen unterscheidet. Der Hauptunterschied liegt in der Speicherstruktur, die hierarchisch ist und aus privatem, lokalem und globalem Speicher besteht, jeweils mit unterschiedlicher Größe und Datensichtbarkeit. Der private Speicher ist nur für das Arbeitselement selbst sichtbar, während der lokale Speicher für alle Arbeitselemente in der Recheneinheit sichtbar ist, jedoch nicht über Einheiten hinweg. Der globale Speicher hingegen ist für alle Workitems sichtbar. Die Nutzung der großen Anzahl von Verarbeitungselementen auf OpenCL-Geräten bietet eine Chance, aber die Speicherstruktur muss berücksichtigt werden.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Verwendung von MapReduce zur Durchführung von Vorgängen auf OpenCL-Geräten, um Probleme wie den OAKLAND-Datensatz anzugehen. Sie erklären die Notwendigkeit, verschiedene Arbeitselemente zu verwenden, und weisen jedem Element in der zu bearbeitenden Matrix Berechnungen zu. Die Verwendung der Speicherhierarchie ist wichtig, einschließlich des primären und lokalen Speichers, und der Sprecher bemerkt den Vorteil der Verwendung des lokalen Speichers für einige der Reduktionen anstelle des globalen Speichers. Sie beschreiben, wie Arbeitsgruppen organisiert sind und wie Zuordnungsoperationen für jeden Datenblock durchgeführt werden, der einem Arbeitselement zugewiesen ist. Die Verwendung von MapReduce auf diese Weise kann dazu beitragen, große Datensätze effizient mit OpenCL-Geräten zu verarbeiten.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent das Konzept der lokalen und globalen Reduzierung in MapReduce auf einem OpenCL-Gerät. Die lokale Reduzierung erfolgt an Schlüssel-Wert-Paaren, die von jedem Verarbeitungselement erzeugt werden, während die globale Reduzierung die Ergebnisse mehrerer Arbeitsgruppen im globalen Speicher kombiniert. Die Herausforderung bei der Implementierung von MapReduce auf OpenCL-Geräten besteht darin, dass die Anzahl der Schlüssel-Wert-Paare, die von der Mapping-Phase erzeugt werden, unbekannt ist und Speicherplätze für Zwischenergebnisse ordnungsgemäß zugewiesen werden müssen. Außerdem müssen lokale Interaktionsergebnisse im lokalen Speicher gespeichert werden, und unterschiedliche Speicherhierarchien müssen berücksichtigt werden.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent die fünf Schritte für MapReduce auf OpenCL-Geräten. Der erste Schritt umfasst die Arbeitsaufgabengruppe, die den Zuordnungsprozess und einen Teil der lokalen Reduzierungsphase durchführt. Der zweite Schritt umfasst das Ausführen einer lokalen Barriere zum Synchronisieren von Arbeitsaufgaben vor dem Durchführen von Reduktionen. Der dritte Schritt besteht darin, dass das Arbeitselement mit der lokalen ID Null in jeder Gruppe die von anderen Arbeitselementen erzeugten Schlüssel-Wert-Paare vorverarbeitet. Der vierte Schritt beinhaltet die Ausführung einer globalen Barriere, um eine weitere Ausführung zu verhindern, bis alle Arbeiter fertig sind. Schließlich umfasst der fünfte Schritt die Kombination der Ergebnisse aus jeder Arbeitsgruppe, um das Endergebnis zu erzielen, wobei sichergestellt wird, dass alle Arbeitselemente abgeschlossen sind, bevor dies geschieht.
 

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.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erörtert der Redner die lokale Speicherzuweisung in OpenCL und demonstriert, wie dies im Kontext einer Kernelfunktion für die Zeichenfolgensuche durchgeführt werden kann. Der lokale Speicher wird mit dem Qualifizierer „local“ deklariert und mit einer inneren eckigen Klammer darauf verwiesen. Der Sprecher merkt an, dass dynamische Speicherzuordnung in der Kernel-Funktion nicht erlaubt ist, daher wird die gesetzte Kernel-Argument-API im Host-Programm verwendet, um lokalen Speicherplatz zuzuweisen. Darüber hinaus stellt der Referent den Vektordatentyp vor, der schnellere und einfachere Operationen auf Arrays mit mehreren Elementen desselben Typs ermöglicht.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent, wie der Vektordatentyp in der OpenCL-Kernelfunktion für die elementweise Addition verwendet wird. Die Verwendung von Vektoren vereinfacht den Additions- und Zuweisungsprozess, und die Operation wird auf jedes einzelne Element im Vektor angewendet. Die Initialisierung von Vektoren kann auch explizit mit bestimmten Werten oder durch Wiederholen eines einzelnen Werts für alle Elemente im Vektor erfolgen. Der Referent erörtert auch, wie der kompakte Speicherzugriff vom Vektortyp profitiert, insbesondere wenn mit einem Array von Zeichen gearbeitet wird, bei dem jedes Element ein Buchstabe oder ein Byte ist.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erklärt der Referent anhand einer Demo, wie man MapReduce verwendet, um eine Zeichenfolgensuche zu implementieren. Die Suche wird an einem eingegebenen Text unter Verwendung eines Zeichenmusters von 16 Zeichen durchgeführt. Sie erklären, wie die Geschwindigkeit genutzt wird, indem sie die ersten acht Buchstaben des Nachrichtenvektors verwenden, und zeigen auch, wie man auf Atome in einer anderen Reihenfolge zugreift. Sie erläutern, wie sie Teilen des Zeichenvektors Werte zuweisen, geben Beispiele und erklären, wie die Kernelfunktion erstellt wird, die den Eingabetext durchsucht, einschließlich der für diese Funktion erforderlichen Argumente und wie sie initialisiert wird. Schließlich erklären sie, wie globale Ergebnisse erzielt werden und was diese Ergebnisse bedeuten.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent den Initialisierungsprozess und den Synchronisationspunkt innerhalb des lokalen Speicherzauns für die Zeichenfolgensuche des MapReduce-Beispiels. Die Zeichen innerhalb des Originaldokuments werden in Gruppen unterteilt, wobei jeder Gruppe ein bestimmter Satz von Buchstaben zugewiesen wird, um nach dem entsprechenden Schlüsselwort zu suchen. Die globale ID und das Zeichen pro Element werden verwendet, um den Ausgangspunkt für die zugewiesene Arbeit jeder Gruppe zu identifizieren. Insgesamt bietet dieser Abschnitt einen Einblick in die technischen Aspekte von MapReduce und seine Anwendung bei der Zeichenfolgensuche.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt beschreibt der Referent die Implementierung von MapReduce zur Durchführung einer Zeichenfolgensuche anhand einer Demo. Die Eingabedaten werden in Arbeitselemente unterteilt, und jedes Arbeitselement wird einer Zuordnungsfunktion zugewiesen, um nach einem Schlüsselwort in einem Textabschnitt zu suchen. Der Sprecher demonstriert, wie die Textblöcke in den Speicher geladen werden und das Zeichenfenster bewegt wird, um nach dem Schlüsselwort zu suchen. Zum Vergleich wird ein mit 16 Zeichen geladener Vektor verwendet und das Ergebnis in einem anderen Vektor für den Chunk gespeichert. Dieser Prozess wird für jede Arbeitsaufgabe wiederholt, und das Endergebnis wird erhalten, indem die Ergebnisse von jeder Arbeitsaufgabe aggregiert werden.

  • 00:25:00 In diesem Abschnitt erklärt das Video, wie die Batterie einem bestimmten Kapitel zugeordnet wird, indem die Textvektoren, die den vom Benutzer eingegebenen Schlüsselwörtern entsprechen, mit dem Mustervektor verglichen werden. Die Vergleichsoperation vergleicht jedes Element der beiden Vektoren und generiert 1 oder 0 für jedes Element. Wenn es ein Schlüsselwort gibt, bestimmt das Ergebnis des Vergleichs den Wert der Batterie, die diesem bestimmten Kapitel zugeordnet ist. Das signifikante Bit der ersten vier Elemente des Prüfvektors bestimmt, ob ein Schlüsselwort vorhanden ist. Wenn die Bedingung wahr ist, was bedeutet, dass alle signifikanten Bits 1 sind, dann wird ein Schlüsselwort gefunden und das lokale Ergebnis wird inkrementiert, was anzeigt, dass das Programm eine Übereinstimmung gefunden hat.

  • 00:30:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent, wie ein MapReduce-Beispiel für eine Zeichenfolgensuche funktioniert. Der Code besteht aus mehreren Arbeitsgruppen, wobei jede Gruppe nach bestimmten Schlüsselwörtern innerhalb des in Blöcke unterteilten Textes sucht. Das Ziel besteht darin, herauszufinden, ob eines der Schlüsselwörter in jedem Block vorhanden ist. Wenn das Ergebnis wahr ist, wird der Kommentar unter Verwendung eines atomaren Inkrements inkrementiert, um Kollisionen zu vermeiden. Nachdem alle Schlüsselwörter in einem Block überprüft wurden, wird eine Barriere verwendet, um sicherzustellen, dass jede Operation, die auf den globalen Speicher zugreift, abgeschlossen wurde. Die Schleife verschiebt dann das Fenster nach rechts, um den nächsten Satz von 16 Buchstaben zu prüfen, und der Vorgang wird für jede Arbeitsgruppe wiederholt. Schließlich wird der lokale Ergebniszähler mit Atomic Add zum globalen Ergebnis hinzugefügt, um Kollisionen zu vermeiden.

  • 00:35:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent die Implementierung eines MapReduce-Beispiels für die Zeichenfolgensuche mit Demo. Die Kernelfunktion wird erklärt, wo lokaler Speicher initialisiert wird, Zähler zurückgesetzt werden und das Programm Pope ID verwendet, um den Offset zu berechnen und jeweils 16 Bytes in den Textvektor zu laden. Die Funktion vergleicht dann die Ergebnisse und führt eine globale Reduktion unter Verwendung der ersten und ersten Reduktionsfunktion durch. Der Beispielcode auf GitHub wird gezeigt, und der Sprecher skizziert die Argumente wie Muster, Textfaktor, Textpuffer, Zeichen für ein Element, Gesamtlänge des Originaltexts und Größe des Bilds. Schließlich spricht er darüber, wie die globale Größe von den verfügbaren Ressourcen und der formalen Wissenschaft abhängt, die in den Prozess des Findens der gewünschten Saite involviert ist.

  • 00:40:00 In diesem Abschnitt erläutert der Dozent das Beispiel der Verwendung von MapReduce zur Suche nach bestimmten Wörtern in einer bestimmten Textdatei. Ziel ist es, das Vorkommen von vier bestimmten Wörtern in der Textdatei zu zählen. Der Dozent schlägt vor, den Quellcode und die Laufzeit für ein besseres Verständnis des Prozesses zu überprüfen.
 

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.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt stellt das Video das Konzept der Radix-Sortierung vor, bei der ein großes Sortierproblem in kleinere unterteilt wird, sortiert nach Teilmengen. Der Sortierprozess wird basierend auf der numerischen Darstellung der Elemente statt auf den Werten der Elemente selbst durchgeführt. Der Referent demonstriert anhand eines Beispiels die Sortierung von 8 Zahlen, wobei die Sortierung auf der niederwertigsten Ziffer in hexadezimaler Darstellung basiert. Der Sortiervorgang erfolgt über mehrere Iterationen, bei denen die Zahlen nach den unbedeutendsten Ziffern in Buckets platziert und für weitere Ziffern wiederholt werden, bis die Zahlen in aufsteigender Reihenfolge sortiert sind.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt des Videos demonstriert der Sprecher, wie man die Radix-Sortierung auf eine Reihe von Zahlen anwendet, indem er sie zunächst basierend auf ihrer höchstwertigen Ziffer in Buckets organisiert. Dann wiederholen sie den Vorgang mit der niederwertigsten Ziffer und fahren fort, bis sie alle Ziffern jeder Zahl untersucht haben. Der Redner merkt an, dass jeder Schritt der Radix-Sortierung im Wesentlichen ein Shuffle ist und die Verwendung der Shuffle-Funktionen von OpenCL eine effiziente Neuanordnung von Elementen während des Sortierprozesses ermöglicht. Schließlich liefert der Referent ein Beispiel dafür, wie eine Maske verwendet werden kann, um die Indizes der zu sortierenden Elemente anzugeben, und demonstriert, wie dieses Konzept mit zwei Vektoren und einem Maskenarray angewendet werden kann.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt wird die Verwendung der Shuffle-Funktion und der Shuffle2-Funktion in OpenCL erklärt. Die Shuffle-Funktion erstellt einen Ausgabevektor, der die ursprünglichen Werte aus den Eingabevektoren basierend auf der gegebenen Maske verschiebt oder mischt, um einen neuen Ausgabevektor zu erstellen. Die shuffle2-Funktion ist ähnlich, nimmt aber zwei Eingabevektoren anstelle von einem. Die Größe und der Datentyp der Maske müssen mit dem Rückgabefaktor übereinstimmen, und der Datentyp muss ein vorzeichenloser ganzzahliger Typ sein. Außerdem hat der zurückgegebene Faktor denselben Datentyp und dieselbe Anzahl von Komponenten wie der Eingabevektor, und nur eine ausgewählte Anzahl von Bits in den Komponenten des Maskenvektors ist signifikant. Der Wert von K in shuffle2 hängt von der Anzahl der Komponenten im Eingabevektor ab.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt erklärt der Sprecher, wie man einen Shuffle-Vorgang mit OpenCL durchführt. Sie liefern ein Beispiel für eine Shuffle-Operation, die einen Eingabevektor und eine Maske nimmt und einen Vektor basierend auf den Werten ausgibt, die von der Maske aus dem Eingabevektor ausgewählt wurden. Sie erklären auch, wie die Maskenwerte verwendet werden, um zu bestimmen, welche Werte aus dem Eingabevektor ausgewählt werden müssen, um den Ausgabevektor zu erstellen. Der Referent liefert ein zweites Beispiel, das zwei Eingabevektoren beinhaltet, die Buchstaben enthalten, und erklärt, wie die Maske verwendet wird, um den Ausgabevektor basierend auf den ausgewählten Werten aus den Eingabevektoren zu erstellen.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt behandelt das Video die Verwendung von Shuffle-Anweisungen in der Kernel-Funktion des OpenCL-Beispiels für die Radix-Sortierung. Die Kernelfunktion heißt "shuffle test" und nimmt zwei Argumente entgegen: einen Gleitkommavektor und einen Zeichenvektor mit 16 Elementen. Das Video zeigt ein Beispiel für die Verwendung eines ganzzahligen Vektors als Maske zum Erstellen eines Ausgabevektors mit acht Gleitkommazahlen unter Verwendung eines Gleitkommavektors mit vier Elementen als Eingabe. Das Video erklärt weiter, wie das Sortieren in der Kernel-Funktion funktioniert, indem man sich die niedrigstwertige Binärziffer ansieht und diese verwendet, um die ungeraden Zahlen auszuwählen, um einen neuen Vektor zu erstellen.

  • 00:25:00 In diesem Abschnitt des Videos erklärt der Sprecher, wie eine Maske basierend auf der niedrigstwertigen Ziffer der Elemente in einem Vektor erstellt wird, um sie mit dem Radix-Sortieralgorithmus zu sortieren. Durch Kopieren der Elemente in bezeichnete Vektoren und Erstellen einer Maske basierend auf der niedrigstwertigen Ziffer der Elemente kann die Shuffle-to-Funktion dann verwendet werden, um die Werte aus den ursprünglichen und bezeichneten Vektoren abzurufen und einen neuen Vektor zu erstellen. Dieser Prozess sortiert die Grundzahlen basierend auf ihren Binärziffern in zwei Eimer, 0 und 1.

  • 00:30:00 In diesem Abschnitt lernen wir etwas über die Kernel-Funktion namens Radix Sort Eight Sort Eight, die funktioniert, indem sie den Eingabevektor basierend auf den Werten seiner Binärziffern in Nullen- und Einsen-Buckets aufteilt. Die Kernel-Funktion definiert eine Vereinigungsstruktur, die als Puffer verwendet wird, um das Datenarray unter Verwendung von zwei Zählern, Nullzählung und Einszählung, zu sortieren. Der CMP-Wert eins wird verwendet, um zu bestimmen, welche Binärziffer die Werte vergleichen soll, und die Funktion verwendet zwei Arrays, maskierte Arrays und Daten, die dem Diagramm im Video entsprechen, um die sortierten Elemente zu speichern. Die for-Schleife hat acht Iterationen, um die acht zu sortierenden Zahlen zu bearbeiten, und J geht von null bis acht, um zu bestimmen, wie viele Elemente in die Null- und Eins-Buckets gehen sollen. Radix Sort Acht Sort Acht ist eine effektive Methode zum Sortieren von Arrays in OpenCL.

  • 00:35:00 In diesem Abschnitt erklärt der Referent, wie die Radix-Sortierung funktioniert, bei der Werte in einem Datensatz nach ihrer entsprechenden Ziffer an jeder Position sortiert werden. Der Prozess beginnt mit der niederwertigsten Ziffer und bewegt sich in Richtung der höchstwertigen Ziffer. Der Sprecher verwendet ein Beispiel, um zu zeigen, wie die Werte, die mit Einsen und Nullen enden, in verschiedene Arrays aufgeteilt werden, bevor eine Shuffle-Operation durchgeführt wird, um den endgültigen Ausgabevektor zu erzeugen. Der Vorgang wird für die anderen Ziffern wiederholt, und das Endergebnis wird in einem globalen Puffer gespeichert.
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