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Einfach, effektiv, effizient: GPU-Programmierung mit PyOpenCL und PyCUDA (1)
GPU-Programmierung mit PyOpenCL und PyCUDA (1)
Dieses Video stellt PyOpenCL und PyCUDA vor, Pakete für eine effiziente GPU-Programmierung mit Python. Der Referent betont die Vorteile von OpenCL für seine Flexibilität, mit Geräten anderer Anbieter zu kommunizieren, im Gegensatz zu CUDA von Nvidia. Das Programmiermodell beinhaltet das Indizieren von Informationen, um zwischen verschiedenen Quadraten in einem Gitter zu unterscheiden, was mehr Parallelität und weniger Abhängigkeit von Speicher-Caches ermöglicht. Darüber hinaus ermöglichen PyOpenCL und PyCUDA eine einfache Kommunikation mit und Programmierung von Rechengeräten, wodurch eine schnellere Produktivität ermöglicht und asynchrones Computing erleichtert wird. Der Referent erörtert auch die Bedeutung der Verwaltung des Gerätespeichers und die Verfügbarkeit atomarer Operationen in PyOpenCL und PyCUDA.
Einfach, effektiv, effizient: GPU-Programmierung mit PyOpenCL und PyCUDA (2)
GPU-Programmierung mit PyOpenCL und PyCUDA (2)
Das Video behandelt verschiedene Aspekte der GPU-Programmierung mit PyOpenCL und PyCUDA. Der Referent erklärt, wie wichtig es ist, den Kontext des Programms zu verstehen, und hebt die Schlüsselkomponenten des Laufzeit- und Gerätemanagements hervor. Sie bieten wertvolle Einblicke in Befehlswarteschlangen, Synchronisierung, Profilerstellung und den Puffer in PyOpenCL und PyCUDA. Das Video geht auch darauf ein, wie Code in einem Kontext ausgeführt wird, indem ein Programm aus dem Quellcode erstellt wird, und betont die Bedeutung der Verwendung elementweiser Operationen und Synchronisierungsfunktionen im Gerät. Der Referent schließt mit einer Erörterung der Vorteile des Staging-Bereichs und ermutigt die Teilnehmer, andere gerätespezifische Vorgänge zu erkunden, die als Hooks verfügbar sind.
Einfach, effektiv, effizient: GPU-Programmierung mit PyOpenCL und PyCUDA (3)
GPU-Programmierung mit PyOpenCL und PyCUDA (3)
In diesem Abschnitt der Videoserie zur GPU-Programmierung mit PyOpenCL und PyCUDA erörtert der Moderator verschiedene Themen, darunter die Optimierung von Code mit Attributen, Speicherverwaltung, Codegenerierung und die Vorteile der Verwendung von PyOpenCL und PyCuda. Der Referent betont die Vorteile der Generierung mehrerer Codevarianten zur Laufzeit und erklärt, wie das Ersetzen von Zeichenfolgen, das Erstellen eines Syntaxbaums und die Verwendung von Python und Performing-Sprachen dazu beitragen können, flexiblen und effizienten Code zu erstellen. Der Referent warnt auch vor potenziellen Fallstricken bei der Verwendung von Kontrollstrukturen in Python, zeigt aber, wie ein abstrakter Ansatz zur Analyse von Algorithmen zur Verbesserung der Parallelität beitragen kann. Insgesamt bietet das Video wertvolle Einblicke und Tipps zur Optimierung der GPU-Programmierung mit PyOpenCL- und PyCUDA-Bibliotheken.
Das Video erörtert auch Strategien zur Bewertung und Auswahl verschiedener Codes für die GPU-Programmierung. Profiling wird empfohlen, mit Analyse von Befehls- und Ereignisausgaben, um festzustellen, wann der Code übermittelt wurde und wie lange die Ausführung dauerte. Weitere Auswertungsmöglichkeiten sind die Analyse des NVIDIA-Compiler-Logs und die Beobachtung der Laufzeit des Codes. Das Video behandelt auch eine Suchstrategie zum Finden der besten Werte für eine Gruppe in der PyCUDA- und PyOpenCL-Programmierung. Der Referent empfiehlt die Verwendung eines Profilers zur Analyse der Programmleistung und erwähnt die Auswirkungen von Workarounds für Nvidia-Profiling-Patches auf die Code-Ästhetik.
Einfach, effektiv, effizient: GPU-Programmierung mit PyOpenCL und PyCUDA (4)
GPU-Programmierung mit PyOpenCL und PyCUDA (4)
Diese Videoserie behandelt verschiedene Themen im Zusammenhang mit der GPU-Programmierung mit PyOpenCL und PyCUDA. Der Referent teilt Codebeispiele und erörtert den Entwicklungszyklus, die Kontexterstellung und die Unterschiede zwischen den beiden Tools. Sie berühren auch die Kollisionserkennung, diskontinuierliche Galerkin-Methoden, Variationsformulierungen von PDEs und die Optimierung der Matrix-Vektor-Multiplikation. Darüber hinaus spricht der Referent über die Herausforderungen von Computing-Matrix-Produkten und beleuchtet die Leistungsunterschiede zwischen CPU und GPU in Bezug auf die Speicherbandbreite. Das Video schließt mit der Betonung der Bedeutung der Leistungsoptimierung bei der Verwendung von PyOpenCL und PyCUDA.
Das Video erörtert auch die Vorteile der Kombination von Scripting und Laufzeitkogeneration mit PyOpenCL und PyCUDA. Der Referent erklärt, dass dieser Ansatz die Anwendungsleistung verbessern und Zeitschritte weniger herausfordernd machen kann. Bei der Demonstration der Maxwell-Lösungsflugzeuge und Inhalationskräfte waren die Vorteile offensichtlich. Der Redner schlägt vor, dass die Verwendung dieser Tools in Kombination eine großartige Idee ist und dass Potenzial für weitere Untersuchungen besteht.
Par Lab Boot Camp @ UC Berkeley – GPU-, CUDA-, OpenCL-Programmierung
Par Lab Boot Camp @ UC Berkeley – GPU-, CUDA-, OpenCL-Programmierung
In diesem Video gibt der Referent einen Überblick über die GPGPU-Berechnung, wobei er sich hauptsächlich auf CUDA und OpenCL konzentriert. Das CUDA-Programmiermodell zielt darauf ab, GPU-Hardware zugänglicher und inhärent skalierbar zu machen, wodurch eine parallele Datenprogrammierung auf einer Reihe verschiedener Prozessoren mit unterschiedlichen Graden von Gleitkomma-Pipelines ermöglicht wird. Der Vortrag befasst sich mit der Syntax zum Schreiben eines CUDA-Programms, der Thread-Hierarchie im CUDA-Programmiermodell, der CUDA-Speicherhierarchie, der Speicherkonsistenz und der Notwendigkeit, Speicher-Fence-Anweisungen zu verwenden, um die Reihenfolge von Speicheroperationen durchzusetzen, und die Bedeutung von Parallelität Programmierung in modernen Plattformen mit CPU und GPU. Abschließend diskutiert der Redner OpenCL, ein pragmatischeres und portableres Programmiermodell, das von Organisationen wie Chronos standardisiert wurde und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Hardware- und Softwareanbietern wie Apple beinhaltet.
Der Sprecher im Video geht auf die Unterschiede zwischen den Programmiersprachen CUDA und OpenCL ein. Er stellt fest, dass beide Sprachen Ähnlichkeiten aufweisen, aber CUDA eine schönere Syntax hat und aufgrund seines ausgereiften Software-Stacks und seiner industriellen Akzeptanz weiter verbreitet ist. Im Gegensatz dazu zielt OpenCL auf Portabilität ab, bietet jedoch möglicherweise keine Leistungsportabilität, was sich auf seine Akzeptanz auswirken könnte. OpenCL ist jedoch ein Industriestandard, der von mehreren Unternehmen unterstützt wird. Darüber hinaus spricht der Referent über die Methodik zur Programmierung einer CPU vs. GPU und die Verwendung von Jacket, das Matlab umschließt und auf GPUs ausführt. Der Redner schließt mit einer Diskussion darüber, wie sich das Programm jedes Jahr auf der Grundlage des Feedbacks der Teilnehmer ändert, und ermutigt die Teilnehmer, das par lab zu besuchen.
Lernen bei Lambert Labs: Was ist OpenCL?
Was ist OpenCL?
In diesem Video über OpenCL stellt der Moderator Grafikverarbeitungseinheiten (GPUs) und ihre Verwendung in der Grafikprogrammierung vor, bevor er erklärt, wie sie für allgemeine Datenverarbeitung verwendet werden können. OpenCL wird dann als eine API vorgestellt, die es Entwicklern ermöglicht, herstellerspezifische Optimierungen zu erreichen und gleichzeitig plattformunabhängig zu sein, wobei der Redner die Bedeutung des Aufgabendesigns hervorhebt, um eine optimale GPU-Leistung zu erreichen. Die Synchronisierung in OpenCL wird erklärt, und ein GPU-Beispielprogramm wird in einer C-ähnlichen Sprache vorgestellt. Der Referent demonstriert auch, wie OpenCL die Berechnung erheblich beschleunigen kann, und gibt Ratschläge für die Arbeit mit GPUs.
Beschleunigtes maschinelles Lernen mit OpenCL
Beschleunigtes maschinelles Lernen mit OpenCL
Im Webinar „Beschleunigtes maschinelles Lernen mit OpenCL“ diskutieren Referenten die Optimierungen, die an OpenCL für maschinelle Lernanwendungen vorgenommen werden können. Einer der Redner beschreibt, wie sie OpenCL und Assemblierung auf Intel-GPUs unter Verwendung der Open-Source-Bibliothek OneDNN verglichen haben. Sie konzentrieren sich auf die Optimierung für Intel-Hardware, bieten jedoch Schnittstellen für andere Hardware und unterstützen mehrere Datentypen und -formate. Die Gruppe diskutiert auch die Herausforderungen bei der Optimierung von Arbeitsabläufen für maschinelles Lernen mit OpenCL und die Integration von OpenCL in gängige Frameworks für maschinelles Lernen. Darüber hinaus stellen sie fest, dass die Konsolidierung der OpenCL-Nutzung über verschiedene Frameworks hinweg möglicherweise überfällig ist. Abschließend erörtern die Referenten die Leistungsvorteile der Verwendung der ML-Erweiterung von Qualcomm, insbesondere für bestimmte Schlüsseloperatoren wie Faltung, die in Bildverarbeitungsanwendungen wichtig ist.
Im Video „Beschleunigtes maschinelles Lernen mit OpenCL“ sprachen die Diskussionsteilnehmer über die verschiedenen Anwendungsfälle, in denen maschinelles Lernen eingesetzt werden kann, einschließlich Computerfotografie und Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie betonten die Notwendigkeit, die Workloads des maschinellen Lernens zu optimieren und auf der Grundlage von Forschungsergebnissen zu skalieren. Darüber hinaus identifizierten die Diskussionsteilnehmer Sprache als bedeutenden Wachstumsbereich für fortschrittliche Benutzerschnittstellen mit maschinellem Lernen. Die Sitzung endete damit, dass sie sich und dem Publikum für ihre Beteiligung an der Diskussion dankten und die Teilnehmer daran erinnerten, Feedback durch die Umfrage zu geben.
Mandelbulber v2 OpenCL „Fast Engine“ 4K-Test
Mandelbulber v2 OpenCL „Fast Engine“ 4K-Test
Dies ist der Test zum Rendern von Fluganimationen mit Mandelbulber v2 mit teilweise implementierter OpenCL-Rendering-Engine. Der Grund dieses Tests war, die Stabilität der Anwendung bei langem Rendering zu überprüfen und wie sich das Rendering verhält, wenn die Kamera sehr nahe an der Oberfläche ist. Da der OpenCL-Kernelcode nur mit Gleitkommazahlen mit einfacher Genauigkeit ausgeführt wird, ist es nicht möglich, tiefe Zooms von 3D-Fraktalen durchzuführen. Um diese Animation in 4K-Auflösung zu rendern, dauerte es auf nVidia GTX 1050 nur 9 Stunden.
Mandelbox-Flug OpenCL
Mandelbox-Flug OpenCL
Dies ist ein Testrendering des Mandelbox-Fraktals, das mit Mandelbulber v2 OpenCL Alpha-Version gerendert wurde.
[3D FRAKTAL] Prophezeiung (4K)
[3D FRAKTAL] Prophezeiung (4K)
In 4K von Mandelbulb3D gerendert.